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STAGE - en Data Science, Découverte des Processus Hospitaliers H/F - 78

Stage
offre publiée le 25/10/2022
Informations clés
  • Entreprise

    Dassault Systèmes

  • Référence

    6357b51e9fe9f

  • Localisation

    75 - Paris, 77 - Seine-et-Marne, 78 - Yvelines, 91 - Essonne, 92 - Hauts-de-Seine, 93 - Seine-Saint-Denis, 94 - Val-de-Marne, 95 - Val-d'Oise

  • Type de Contrat

    Stage

  • Niveau d'études

    Bac+5

  • Fonctions

    Informatique - Télécoms - Multimédia, Techniques - R&D - Ingénierie

Présentation de l'entreprise

Dassault Systèmes, l’entreprise de la 3DEXPERIENCE, est un « accélérateur de progrès humain ». Elle propose aux entreprises et aux particuliers des environnements virtuels collaboratifs qui leur permettent d’imaginer des innovations plus durables. En développant un jumeau virtuel du monde réel, grâce à la plateforme 3DEXPERIENCE et à ses applications, Dassault Systèmes donne à ses clients les moyens de repousser les limites de l'innovation, de l'apprentissage et de la production.
Les 20 000 collaborateurs de Dassault Systèmes travaillent à créer de la valeur pour nos 270 000 clients de toutes tailles, dans toutes les industries, dans plus de 140 pays. Pour plus d'informations, visitez notre site www.3ds.com/fr

Mission

Ce stage est proposé par l’organisation « Recherche » dont la mission est de développer et d’évaluer l'applicabilité de nouvelles technologies innovantes, notamment sur des prototypes, pour maintenir un haut niveau de compétences dans tous les domaines techniques stratégiques.

 

Les acteurs de la santé ont aujourd'hui de nombreux défis à relever relatifs à des besoins nouveaux liés, entre autres, à l’évolution des technologies d’information et de communication, vieillissement de la population, chronicité des maladies, exigences croissantes du patient, etc. Ces besoins et leurs coûts obligent à repenser les processus de prise en charge du patient et à rationaliser leurs parcours de soins afin de les rendre plus efficients. Cela nécessite en premier lieu d’être en mesure de modéliser ces processus de prise en charge. Hors, avec l’explosion des données liées à la santé observée ces dernières années, de grands volumes de données relatives aux parcours de soins sont disponibles et peuvent être exploités pour modéliser précisément ces processus. En outre, il faut que la modélisation proposée soit adaptée au corps médical, afin que ses acteurs puissent la comprendre, l’analyser et l’exploiter.

 

Vos défis et contributions

La modélisation d’un processus est appelée Process Discovery. Il s’agit de définir un objet mathématique (ou type de modèle) capable de représenter le processus, puis d’en optimiser les paramètres à partir d’un journal des occurrences passées, afin qu’il « représente au mieux » le processus réel. La qualité d’une modélisation repose essentiellement sur trois points :

 

  1. Le choix du type de modèle, qui doit être suffisamment complexe pour représenter le processus réel, mais suffisamment simple pour être explicable, compréhensible et exploitable. En outre, la diversité de ses paramètres doit permettre de couvrir le journal des occurrences, tout en évitant l’overfitting et en permettant une représentation simple.
  2. La définition de ce que veut dire « représente au mieux ». La capacité de représentation du modèle nécessite d’être formellement définie mathématiquement. En fonction de l’application, l’accent peut être mis sur différent aspects. Par exemple, chercher à couvrir l’intégralité du journal des occurrences passées fait sens lorsque ce journal est volumineux et peu bruité, mais n’assure pas un modèle capable de générer une occurrence inédite.
  3. La qualité de l’optimisation, qui doit être un compromis entre le temps d’exécution et la distance de la solution renvoyée à la meilleure solution. En effet, la meilleure solution ne peut en général pas être obtenue en temps polynomial, ce qui nécessite l’emploi d’heuristiques pour la résolution du problème d’optimisation.

 

Ce stage consistera à concevoir, implémenter et valider un Framework générique de modélisation de processus de prise en charge du patient. Pour le type de modèle, on se basera sur les travaux de (de Oliveira et al., 2020). Plusieurs mesures de représentation du modèle, ainsi que plusieurs heuristiques d’optimisation, seront inclues au Framework et comparées sur des ensembles de données, réelles et générées.

 

Profil recherché

En dernière année d’école d’ingénieur ou master en mathématiques appliquées ou informatique, le candidat est sérieux, curieux et désireux d’approfondir ses connaissances en machine Learning et développement informatique.

L’étudiant dispose déjà d’un socle de connaissances solides en machine Learning (théorie de l’information, apprentissage machine) et mathématiques discrètes (graphes). Par ailleurs, le candidat a déjà réalisé de nombreux projets de développement et dispose de connaissances approfondies en informatique.

L’étudiant.e maîtrise un ou plusieurs langages informatiques. Une expérience avec un solveur d'optimisation (Cplex, Xpress ou autres) est fortement appréciée.

Vous êtes autonome et faites preuve d'une grande rigueur ainsi que d'un esprit méthodique. Vous savez communiquer sur votre travail et notamment lors de travaux en équipe. Vous avez un bon esprit de synthèse et d’analyse, et vous avez de bonnes compétences rédactionnelles.

 


Poste à pourvoir en Stage à Vélizy Villacoublay - 78
Stage d'une durée de 6 mois 


 

Déclaration de diversité

Dassault Systèmes, avant-gardiste en matière de technologie et d’innovation durable, s’efforce de créer des équipes toujours plus inclusives et diverses à travers le monde. Nous avons la forte conviction que nos employés sont notre atout numéro 1 et nous voulons que tous, se sentent libres d’être pleinement qui ils sont vraiment. Notre objectif est qu’ils ressentent fierté et sentiment d’appartenance. En tant qu’entreprise à la pointe du changement, il nous incombe de favoriser l’inclusion de tous et participer à création du monde de demain.
Informations complémentaires
"A compétence égale la priorité sera donnée aux personnes ayant un statut de travailleur en situation de handicap ."