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Sacha LHOPITAL – Mai 2018
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE + IoT
POUR ASSISTER LE PERSONNEL MEDICAL
Réalisé et Conceptualisé par Sacha LHOPITAL
Sous la direction de Vincent THAVONEKHAM @VISEO | MVP Azure | Microsoft Regional Director
Avec la collaboration du Professeur Samir AKNINE et son équipe @Université Claude Bernard Lyon 1
Mai 2018
Sacha LHOPITAL – Mai 2018
Sommaire
I. Contexte
1. Problématiques
2. Objectifs
3. Résultats de l’étude
II. Réalisation
1. Architecture
2. IA Distribuées
3. L’algorithme DPOP
4. Craftsmanship
III. Fonctionnement avec Visual Studio Team Services (VSTS avec GIT)
IV. Et Après ?
2
Sacha LHOPITAL – Mai 2018
I. Contexte : problématiques
3
Intervention suite à appel audio
Sonnerie des Machines
Machines Hétérogènes
Milieu Médical
Vérification des Machines
Données des composants IoT
 Patients Gênés
 Fonctionnement, Complexité, …
 Sensible et Réglementé
 Perte de Temps
 Sous-utilisées ou Inexploités
Sacha LHOPITAL – Mai 2018
Quoi ?
Système informatique/électronique
pour surveiller les machines
Quelles Technologies ?
Usage des données via Azure IoT Edge
L’Intelligence Artificielle pour :
- améliorer et suggérer
- et non pas imposer, ni remplacer
Pourquoi ?
Donner plus de temps à accorder aux patients
(et diminuer le stress)
Quelles Opportunités ?
Concilier IoT et IA
Domaine innovant d’une IA assez méconnu
(thèses Ph.D en cours)
4
I. Contexte : Objectifs
Prévenir le personnel médical AVANT que les sonneries ne s’activent
sans pour autant les faire se déplacer plus souvent
Sacha LHOPITAL – Mai 2018 5
I. Contexte : Résultats de l’étude
Viabilité
Potentiel business
Avantage Compétitif
Rapide à faire
Désirable
Utilité
Contribue à améliorer le monde
Fun
Communication
Mémorable
Innovation Technologique
Facile à comprendre
Réalisée auprès de plusieurs professionnels de santé
Sacha LHOPITAL – Mai 2018
II. Réalisation :
Architecture
6
Cloud Azure IoT
Réseau Local dans l’HôpitalRéseau Etendu
AMQP
Les IA sont autonomes…
…et distribuées
Pas besoin du Serveur
DCOP, ni de Cloud !
Une Architecture Complexe
qui nécessite la rigueur
du Craftsman
Sacha LHOPITAL – Mai 2018
II. Réalisation : IA Distribuées
7
Problème de catégorie : Distributed
Constraint Optimisation Problem (DCOP) où
les IA coopèrent pour optimiser les contraintes
Principe :
 Affecter une valeur à chaque agent (nombre
de minutes)
 Minimiser la somme de contraintes
Exemple de contrainte modélisée dans l’IA de VISEO :
Sacha LHOPITAL – Mai 2018
II. Réalisation : L’algorithme DPOP
Un
algorithme
en 3 étapes :
Génération
d’un arbre
DFS
Propagation
ascendante
de l’utilité
(UTIL)
Propagation
descendante
des valeurs
retenues
8
Source :
DPOP : a Dynamic Programming
Optimization Protocol for DCOP
du livre « A Class of Algorithms
for Distributed Constraint
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de Adrian Petcu - 2007
Un Algorithme Complexe :
Manipulations de matrices
pour minimiser les
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Sacha LHOPITAL – Mai 2018
II. Réalisation : Mon Environnement de Travail
9
Sacha LHOPITAL – Mai 2018 10
II. Réalisation : Se concentrer sur le fonctionnel avec Behavior-Driven Development (BDD)
Source http://www.infolytx.com/development/processes/bdd-tdd/
La « BDD », inventée en 2003 par Dan North, correspond à des « Best Practices » mis en œuvre sur ce
projet. C’est un facteur clef ici où les règles métiers sont complexes et évolutives
Sacha LHOPITAL – Mai 2018 11
Feature: (c1) number of device constraints
Scenario: No devices in the supervisor room
Given an AI in syringe pump
When no IoT devices are connected to the AI in syringe pump
Then AI in syringe pump should not call the healthcare Professional
1. Spécification en langage naturel avec Behave
Côté professionnel de santé (par exemple via VSTS)
II. Réalisation : Exemple du BDD
Sacha LHOPITAL – Mai 2018 13
2. Réalisation du Test
Côté Développeur
II. Réalisation : Exemple du BDD
@given('an AI in syringe pump')
def step_impl(context):
context.current_dpop_tested = context.dpop_1
@when('no IoT devices are connected to the AI in syringe pump')
def step_impl(context):
context.current_dpop_tested.room.set_devices([])
@then('AI in syringe pump should not call the healthcare Professional')
def step_impl(context):
context.current_dpop_tested.start()
context.current_dpop_tested.join(timeout=10)
assert_that(
context.current_dpop_tested.room.current_v,
equal_to(context.INFINITY)
)
Sacha LHOPITAL – Mai 2018 15
3. Implémentation de la Feature
II. Réalisation : Exemple du BDD
def add_my_utility_in(self, R):
[…]
for index, value in numpy.ndenumerate(R):
if len(self.room.devices_list) == 0 and vi < Constants.INFINITY:
R[index] += Constants.INFINITY
else:
R[index] += 0
[…]
Sacha LHOPITAL – Mai 2018
II. Réalisation : Quality FeedBacks
20
Code Smell – Bugs – Vulnerabilities - Metrics
+ Temps estimé pour résoudre les problèmes
Sacha LHOPITAL – Mai 2018
III. Fonctionnement avec VSTS
21
AI développeuse
Sacha LHOPITAL – Mai 2018 22
AI développeuse
III. Fonctionnement avec VSTS
Agent to build and deploy
Sacha LHOPITAL – Mai 2018
Merci pour
votre attention !
http://sachalhopital.blogspot.fr/
sacha.lhopital@viseo.com

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  • 1. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 INTELLIGENCE ARTIFICIELLE + IoT POUR ASSISTER LE PERSONNEL MEDICAL Réalisé et Conceptualisé par Sacha LHOPITAL Sous la direction de Vincent THAVONEKHAM @VISEO | MVP Azure | Microsoft Regional Director Avec la collaboration du Professeur Samir AKNINE et son équipe @Université Claude Bernard Lyon 1 Mai 2018
  • 2. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 Sommaire I. Contexte 1. Problématiques 2. Objectifs 3. Résultats de l’étude II. Réalisation 1. Architecture 2. IA Distribuées 3. L’algorithme DPOP 4. Craftsmanship III. Fonctionnement avec Visual Studio Team Services (VSTS avec GIT) IV. Et Après ? 2
  • 3. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 I. Contexte : problématiques 3 Intervention suite à appel audio Sonnerie des Machines Machines Hétérogènes Milieu Médical Vérification des Machines Données des composants IoT  Patients Gênés  Fonctionnement, Complexité, …  Sensible et Réglementé  Perte de Temps  Sous-utilisées ou Inexploités
  • 4. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 Quoi ? Système informatique/électronique pour surveiller les machines Quelles Technologies ? Usage des données via Azure IoT Edge L’Intelligence Artificielle pour : - améliorer et suggérer - et non pas imposer, ni remplacer Pourquoi ? Donner plus de temps à accorder aux patients (et diminuer le stress) Quelles Opportunités ? Concilier IoT et IA Domaine innovant d’une IA assez méconnu (thèses Ph.D en cours) 4 I. Contexte : Objectifs Prévenir le personnel médical AVANT que les sonneries ne s’activent sans pour autant les faire se déplacer plus souvent
  • 5. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 5 I. Contexte : Résultats de l’étude Viabilité Potentiel business Avantage Compétitif Rapide à faire Désirable Utilité Contribue à améliorer le monde Fun Communication Mémorable Innovation Technologique Facile à comprendre Réalisée auprès de plusieurs professionnels de santé
  • 6. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 II. Réalisation : Architecture 6 Cloud Azure IoT Réseau Local dans l’HôpitalRéseau Etendu AMQP Les IA sont autonomes… …et distribuées Pas besoin du Serveur DCOP, ni de Cloud ! Une Architecture Complexe qui nécessite la rigueur du Craftsman
  • 7. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 II. Réalisation : IA Distribuées 7 Problème de catégorie : Distributed Constraint Optimisation Problem (DCOP) où les IA coopèrent pour optimiser les contraintes Principe :  Affecter une valeur à chaque agent (nombre de minutes)  Minimiser la somme de contraintes Exemple de contrainte modélisée dans l’IA de VISEO :
  • 8. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 II. Réalisation : L’algorithme DPOP Un algorithme en 3 étapes : Génération d’un arbre DFS Propagation ascendante de l’utilité (UTIL) Propagation descendante des valeurs retenues 8 Source : DPOP : a Dynamic Programming Optimization Protocol for DCOP du livre « A Class of Algorithms for Distributed Constraint Optimization » de Adrian Petcu - 2007 Un Algorithme Complexe : Manipulations de matrices pour minimiser les contraintes
  • 9. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 II. Réalisation : Mon Environnement de Travail 9
  • 10. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 10 II. Réalisation : Se concentrer sur le fonctionnel avec Behavior-Driven Development (BDD) Source http://www.infolytx.com/development/processes/bdd-tdd/ La « BDD », inventée en 2003 par Dan North, correspond à des « Best Practices » mis en œuvre sur ce projet. C’est un facteur clef ici où les règles métiers sont complexes et évolutives
  • 11. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 11 Feature: (c1) number of device constraints Scenario: No devices in the supervisor room Given an AI in syringe pump When no IoT devices are connected to the AI in syringe pump Then AI in syringe pump should not call the healthcare Professional 1. Spécification en langage naturel avec Behave Côté professionnel de santé (par exemple via VSTS) II. Réalisation : Exemple du BDD
  • 12. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 13 2. Réalisation du Test Côté Développeur II. Réalisation : Exemple du BDD @given('an AI in syringe pump') def step_impl(context): context.current_dpop_tested = context.dpop_1 @when('no IoT devices are connected to the AI in syringe pump') def step_impl(context): context.current_dpop_tested.room.set_devices([]) @then('AI in syringe pump should not call the healthcare Professional') def step_impl(context): context.current_dpop_tested.start() context.current_dpop_tested.join(timeout=10) assert_that( context.current_dpop_tested.room.current_v, equal_to(context.INFINITY) )
  • 13. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 15 3. Implémentation de la Feature II. Réalisation : Exemple du BDD def add_my_utility_in(self, R): […] for index, value in numpy.ndenumerate(R): if len(self.room.devices_list) == 0 and vi < Constants.INFINITY: R[index] += Constants.INFINITY else: R[index] += 0 […]
  • 14. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 II. Réalisation : Quality FeedBacks 20 Code Smell – Bugs – Vulnerabilities - Metrics + Temps estimé pour résoudre les problèmes
  • 15. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 III. Fonctionnement avec VSTS 21 AI développeuse
  • 16. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 22 AI développeuse III. Fonctionnement avec VSTS Agent to build and deploy
  • 17. Sacha LHOPITAL – Mai 2018 Merci pour votre attention ! http://sachalhopital.blogspot.fr/ sacha.lhopital@viseo.com

Notes de l'éditeur

  1. SYSTÈME INTELLIGENT D’ASSISTANCE AU PERSONNEL MEDICAL AVEC AZURE IOT EDGE
  2. Sacha, j’ai diminué le contraste en ajoutant un calque translucide. Clique droit > Format Shape > Shapre Option > Fill > Solid Fill > Transparency
  3. À eclater : un exemple
  4. À eclater : un exemple
  5. À eclater : un exemple
  6. À eclater : un exemple
  7. À eclater : un exemple
  8. À eclater : un exemple
  9. À eclater : un exemple