Missions MAIA

La cellule R&D au coeur de MAIA permet d'accompagner le développement de travaux de recherche, et de faciliter la collaboration entre différentes équipes.

🏥 IA - Santé

RSS - Système de Réponse Rapide (2023)

Description : Système de réponse rapide appliqué au domaine de la santé, basé sur des données tabulaires.
Laboratoires : CH-Lens (Service de Réanimation)
Technologies : Machine Learning sur données tabulaires · Modèles de classification/régression

Radiomics - Données radiomiques des gliomes (2023-2025)

Description : Analyse de données radiomiques issues de gliomes pour la recherche en oncologie cérébrale.
Laboratoires : UR7516 CHIMERE (UPJV) · CHU-Amiens-Picardie
Technologies : Machine Learning sur données tabulaires · Extraction de features radiomiques · Modèles de classification

IRM-ICP - Pression intracrânienne (2024-2026)

Description : Modélisation de la pression intracrânienne à partir de données tabulaires et d'images IRM.
Laboratoires : Équipe BioFlowImage (UPJV / CHU-Amiens-Picardie)
Technologies : Machine Learning sur données tabulaires · Deep Learning pour l'image médicale · Cluster sécurisé PRS (à venir)

COSIPAD - Application EHPAD (2025-2026)

Description : Développement d'une application dédiée aux établissements EHPAD, avec modélisation sous forme de graphes.
Laboratoires : CRIL (UMR CNRS 8188, Université d'Artois)
Technologies : Modélisation par graphes

QUOMET / SenseIA - Relation Transport Médicament / Dégradation (2025-2026)

Description : Étude de la relation entre les conditions de transport et la dégradation des biothérapies.
Laboratoires : Laboratoire AGIR (UR UPJV 4294) · CHU-Amiens-Picardie
Technologies : Machine Learning sur données tabulaires · Modèles prédictifs de dégradation

TransMAG - Cancer du pancréas (2024-2026)

Description : Segmentation et labelisation d'images médicales pour l'étude du cancer du pancréas, dans le cadre d'une thèse MAIA.
Laboratoires : LPCM (UR UPJV 4667) · CHU-Amiens-Picardie
Technologies : PyImageLabeling · Deep Learning pour la segmentation d'images médicales · Data augmentation

BIP - Image 3D d'ossements (2025-2026)

Description : Génération d'images 3D d'ossements par modèles génératifs, avec data augmentation, dans le cadre d'une thèse.
Laboratoires : LGCgE (ULR 4515, Université d'Artois) · CRIL (UMR CNRS 8188, Université d'Artois)
Technologies : Modèles génératifs 3D (GAN / Diffusion) · Data augmentation · Impression 3D médicale

Physiologie Rénale (2025-2026)

Description : Utilisation de LLM pour la génération de conclusions de comptes-rendus médicaux, et de ML sur données tabulaires pour améliorer les interprétations biologiques rénales.
Laboratoires : CHU-Amiens-Picardie (Service de Néphrologie) Technologies : LLM (grands modèles de langage) · Machine Learning sur données tabulaires · Cluster sécurisé PRS

Lithiase Urinaire (2026)

Description : Évolution et caractérisation de la maladie par analyse d'images IRM, nécessitant la Plateforme de Recherche Santé sécurisée.
Laboratoires : CHU-Amiens-Picardie (Service de Néphrologie)
Technologies : Deep Learning pour l'image médicale (IRM) · Cluster sécurisé PRS

🌿 IA - Environnement & Écologie

Lidar - Reconnaissance d'ornière (2024-2026)

Description : Développement d'un CNN performant pour la reconnaissance d'ornières forestières à partir de données LiDAR.
Laboratoires : EDYSAN (UMR CNRS 7058, UPJV) Technologies : CNN (Convolutional Neural Network) · Traitement de nuages de points LiDAR · Vision par ordinateur

PEPR Forest - Assemblage d'Espèces Forestières (2025-2026)

Description : Projet MADE IN France de modélisation des assemblages d'essences et des dynamiques forestières, financé par le PEPR FORESTT (2025–2029).
Laboratoires : EDYSAN (UMR CNRS 7058, UPJV)
Technologies : Machine Learning · Modélisation écologique · Données multi-sources (images, tabulaire, texte)

Escargot - Survie de Helix ceratina (2025-2026)

Description : Étude de la survie de l'escargot de Corse (Helix ceratina) par modélisation statistique de données terrain.
Laboratoires : EDYSAN (UMR CNRS 7058, UPJV) · CRIL (UMR CNRS 8188, Université d'Artois)
Technologies : Modèles statistiques de survie · Machine Learning sur données tabulaires

📊 IA - Sciences Humaines & Sociales

Arbitrage Football - Du district à la Coupe du monde (2025-2026)

Description : Analyse sociologique et statistique des carrières différentielles des arbitres de football, de l'échelon local à l'international.
Laboratoires : URePSSS / Équipe SHERPAS (ULR 7369, Université d'Artois)
Technologies : Analyse statistique · Machine Learning sur données tabulaires · Traitement de données sociales

Score Social en Milieu Défavorisé (2025-2026)

Description : Création d'un questionnaire pour établir un score social en milieu défavorisé.
Laboratoires : URePSSS / Équipe SHERPAS (ULR 7369, Université d'Artois)
Technologies : Analyse statistique · Traitement de données tabulaires · NLP (analyse de questionnaires)

Récit de Voyage (2026)

Description : Utilisation de LLM pour réaliser une cartographie sémantique et géographique de récits de voyage littéraires.
Laboratoires : UFR Lettres et Arts · CRIL (UMR CNRS 8188, Université d'Artois)
Technologies : LLM (grands modèles de langage) · NLP · Cartographie sémantique · Traitement de corpus textuels

Chimie des Matériaux (2026)

Description : Implémentation d'une bibliothèque Python open source pour le déploiement de modèles génératifs sur cluster de calcul.
Laboratoires : CRIL (UMR CNRS 8188, Université d'Artois) · UCCS (UMR CNRS 8181, Université d'Artois)
Technologies : Modèles génératifs (GNN équivariants, Diffusion) · Python · Calcul haute performance (HPC) · Cristallographie computationnelle

🛠️ Outils & Plateformes Pérennes

Plateforme de Recherche Santé (PRS) MAIA (2024-2026)

Description : Cluster sécurisé dédié aux travaux sur les données de santé, avec gestion des accès, du stockage et des GPU par projet.
Laboratoires : MIS (UR UPJV 4290) · CHU-Amiens-Picardie
Technologies : Cluster GPU sécurisé · Gestion de données de santé · Infrastructure HPC (MatriCS UPJV)

Annuaire MAIA (2024-2026)

Description : Annuaire web des membres et ressources du réseau MAIA, en cours de refonte graphique et correction de bugs.
Laboratoires : MIS (UR UPJV 4290, UPJV) · CRIL (UMR CNRS 8188, Université d'Artois)
Technologies : Développement web · Base de données · Hébergement

Élargissement Annuaire A2U (2025-2026)

Description : Extension de l'annuaire MAIA aux laboratoires SHS du territoire, autour de trois concepts fondamentaux : Compétences, Ressources, Usages & Applications.
Laboratoires : Université du Littoral Côte d'Opale · UPJV · CRIL (UMR CNRS 8188, Université d'Artois)
Technologies : Développement web · Base de données · Ontologie de compétences

PyXAI - Python eXplainable AI (2022-2026)

Description : Bibliothèque Python pour la génération d'explications formelles et correctes pour les modèles ML basés sur les arbres (Decision Trees, Random Forests, Boosted Trees…).
Laboratoires : CRIL (UMR CNRS 8188, Université d'Artois)
Technologies : Python · scikit-learn · PyTorch · TensorFlow · XAI (explainabilité formelle)
Lien : github.com/crillab/pyxai

PyImageLabeling (2024-2026)

Description : Outil de création de masques d'images (interface PyQT6) pour la labélisation de données dédiées à la vision par ordinateur.
Laboratoires : CRIL (UMR CNRS 8188, Université d'Artois)
Technologies : Python · PyQt6 · Segmentation d'images · Vision par ordinateur
Lien : github.com/crillab/PyImageLabeling

PyCSP3 (2020-2026)

Description : Bibliothèque Python pour la modélisation déclarative de problèmes combinatoires avec contraintes (CSP/COP).
Laboratoires : CRIL (UMR CNRS 8188, Université d'Artois)
Technologies : Python · Programmation par contraintes (CSP/COP) · Format XCSP3
Lien : github.com/xcsp3team/pycsp3