8 juillet 2026
L'École de technologie supérieure a récemment accueilli la 7e édition de l’école d'été consacrée à l'apprentissage profond appliqué à l'imagerie médicale. Organisée par des équipes de l’ÉTS, de l’Université de Sherbrooke et de l’INSA Lyon, avec le soutien de la Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society (MICCAI), l'événement a rassemblé près de 75 personnes, dont une grande majorité en présentiel sur le campus de l'ÉTS.
Une occasion unique de développer ses connaissances en imagerie médicale
La formation visait à rendre les concepts de l'apprentissage profond accessibles à un large public de chercheurs et chercheuses, qu'ils soient débutante ou expérimenté en imagerie médicale.
Animée par des spécialistes reconnus du domaine, dont les professeurs Christian Desrosiers, José Dolz, Sylvain Bouix et Héber Hwang Arcolezi de l’ÉTS, elle proposait plusieurs présentations et ateliers portant nottament sur :
- les fondements de l'apprentissage automatique;
- les plus récentes avancées en apprentissage profond;
- leur application concrète en imagerie médicale.
Un lieu d’échanges pour la communauté scientifique internationale
L'école d'été s'est également distinguée par son caractère international. Des universités de plus de dix pays différents y étaient représentées, créant un environnement propice à la collaboration internationale dans le développement des connaissances et des compétences en intelligence artificielle appliquée à la santé.
Cette diversité a favorisé le développement de nouveaux réseaux de collaboration et l'émergence de perspectives complémentaires sur les défis actuels de l'imagerie médicale.
Une expertise en imagerie médicale qui se consolide à l’ÉTS
Cette école d’été s’inscrit dans un écosystème de recherche particulièrement dynamique à l’ÉTS. Reconnue pour son expertise en intelligence artificielle appliquée à l’imagerie médicale, l’École s’appuie notamment sur le Laboratoire d’imagerie, de vision et d’intelligence artificielle (LIVIA) et mène des travaux de pointe en vision par ordinateur, en apprentissage profond et en analyse d’images médicales, en étroite collaboration avec les milieux clinique et industriel. La récente création de la Chaire ÉTS–DIAGNOS en intelligence artificielle et analyse d’images médicales illustre d’ailleurs le leadership de l’établissement dans ce domaine en pleine croissance.
Former la relève en technologies de la santé
Cet événement met également en lumière l'engagement d'itechsanté envers la formation de la relève scientifique. Grâce à l'implication de ses membres dans l'organisation, l'enseignement et l'encadrement des ateliers, itechsanté contribue activement au développement des compétences des chercheuses et chercheurs de demain, tout en renforçant le rayonnement de l'ÉTS comme pôle d'excellence en intelligence artificielle et en technologies de la santé.
