Description du projet :
Les uvéites regroupent un ensemble de maladies inflammatoires rares de l'œil caractérisées par une grande hétérogénéité clinique. Leur prise en charge repose sur l'identification de leur cause et l'évaluation du risque évolutif, deux étapes souvent complexes nécessitant l'interprétation d'un grand nombre d'informations cliniques, biologiques et d'imagerie. Cette complexité peut rendre le diagnostic étiologique et l'évaluation pronostique particulièrement difficiles, y compris pour des cliniciens experts.
Dans ce contexte, le projet AURORA vise à développer des outils d'intelligence artificielle (IA) capables d'améliorer la prédiction diagnostique et pronostique des uvéites. Ces outils s'appuient sur l'analyse combinée de données cliniques et d'imagerie ophtalmologique afin d'identifier les étiologies les plus probables et d'estimer le risque d'évolution défavorable ou de rechute. Les algorithmes développés sont évalués à partir des données de la cohorte lyonnaise des uvéites puis validés au sein d'une cohorte prospective multicentrique française.
Toutefois, les performances techniques d'un algorithme ne suffisent pas à garantir son utilisation en pratique clinique. L'intégration de l'intelligence artificielle dans les parcours de soins soulève de nombreuses questions concernant la confiance dans les outils, leur utilité perçue, leur impact sur la décision médicale, ainsi que leur compatibilité avec les contraintes organisationnelles et les pratiques professionnelles. Les représentations que les professionnels de santé se font de l'intelligence artificielle constituent ainsi un déterminant majeur de son acceptabilité et de son utilisation en conditions réelles.
Le projet AURORA prévoit ainsi le développement d'une application d'aide à la décision intégrant les prédictions générées par les algorithmes d'IA. Afin de concevoir un outil répondant aux besoins des utilisateurs et de préparer son déploiement futur, il apparaît nécessaire de mieux comprendre les attentes, les besoins, les freins et les leviers perçus par les cliniciens susceptibles de l'utiliser.
Le stage s'inscrit dans cette démarche et vise à explorer les représentations de l'intelligence artificielle chez les professionnels impliqués dans la prise en charge des uvéites. Les résultats permettront d'identifier les conditions favorisant l'appropriation de ces outils innovants et de formuler des recommandations pour leur implémentation dans la pratique clinique. Cette recherche mobilisera les apports de la théorie des représentations sociales ainsi que des cadres conceptuels issus des sciences de l’implémentation afin d'étudier les facteurs individuels et organisationnels susceptibles d'influencer l'adoption de l'intelligence artificielle en santé.
Mots-clés en lien avec le projet : IA en santé, représentations sociales, recherche qualitative, sciences de l’implémentation
Objectifs du stage :
L’objectif du stage est d’explorer les représentations, les besoins, les attentes, les freins et les leviers associés à l’utilisation d’un outil d’intelligence artificielle dans la prise en charge des uvéites par les professionnels de santé.
Plus spécifiquement, le stage visera à :
- Décrire les représentations de l’intelligence artificielle chez les cliniciens prenant en charge des patients atteints d’uvéite ;
- Identifier les facteurs susceptibles de favoriser ou de freiner l'utilisation d'un outil d'aide à la décision basé sur l'IA ;
- Explorer les attentes et les besoins des utilisateurs potentiels concernant les fonctionnalités et les modalités d'intégration de cet outil dans leur pratique ;
- Produire des recommandations destinées à guider le développement et l'implémentation future de l'application.
Méthodes :
L'étude reposera sur une approche qualitative mobilisant la théorie des représentations sociales ainsi que des cadres conceptuels issus des sciences de l'implémentation (CFIR, Theoretical Domains Framework).
La stratégie de recueil des données (focus groups, entretiens individuels ou combinaison des deux approches) sera définie conjointement par l'étudiant(e) et l'équipe encadrante au début du stage, en fonction de l'avancement du projet, de la littérature et des objectifs de recherche.
Les données recueillies feront l'objet d'une analyse thématique visant à identifier les représentations, besoins, attentes, freins et leviers associés à l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la prise en charge des uvéites.
Missions :
L'étudiant(e) participera à la conception et à la conduite de l'étude qualitative. Ses missions incluront notamment :
- Réaliser une revue ciblée de la littérature sur l'adoption et l'acceptabilité de l'intelligence artificielle en santé ;
- Participer à la préparation du protocole de recherche et à la définition de la méthodologie ;
- Contribuer à l'élaboration des guides d’entretiens ;
- Participer au recrutement des professionnels de santé ;
- Conduire ou co-animer les entretiens individuels et/ou focus groups ;
- Préparer, organiser et gérer les données qualitatives recueillies ;
- Participer au codage et à l'analyse thématique des verbatims ;
- Contribuer à la rédaction du rapport d'analyse ;
- Participer à la valorisation scientifique des résultats (communication en congrès, article scientifique, etc.).
Compétences attendues (profil de formation, expérience, compétences techniques et non techniques attendues)
Le stage s’adresse à un(e) étudiant(e) de Master 2 en santé publique ou psychologie de la santé
Compétences souhaitées :
- Recherches bibliographiques ;
- Compréhension des enjeux de santé publique ;
- Connaissance et maîtrise des méthodologies qualitatives ;
- Capacité à documenter son travail et ses choix méthodologiques ;
- Rigueur, qualités rédactionnelles
Autonomie, curiosité scientifique et goût pour le travail en équipe.
Encadrement :
L’étudiant sera co-encadré par le Dr Robin JACQUOT, médecin interniste et doctorant en 2ème année, et le Dr Marion Delvallée, assistant hospitalier universitaire en santé publique.
Localisation
Laboratoire RESHAPE Inserm U 1290
Faculté de Médecine, Université Claude Bernard Lyon 1, Domaine Rockefeller, 2eme étage (aile CD),
8 avenue Rockefeller, Lyon.
Financement :
stage gratifié selon la réglementation en vigueur, sur financement du projet de recherche
Date prévue de début de stage :
Janvier 2027 (date exacte à définir avec le candidat), pour une durée de 6 mois.
Modalités de candidature : Envoyer par mail lettre de motivation et CV à : robin.jacquot@chu-lyon.fr ; marion.delvallee@chu-lyon.fr avant le 31 octobre 2026.
