Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (L
Durée : 13 mois
Contact : christine.sinoquet@univ-nantes.fr
Date limite de publication : 2026-11-18

Contexte :
Pour résoudre le problème national majeur lié au manque de ressources médicales en anesthésie-réanimation, les équipes universitaires de cette spécialité forment de plus en plus d’internes. La formation repose partiellement sur la simulation. Le besoin de scénarios diversifiés et réalistes au sein de la plateforme de simulation en médecine intensive de Nantes Université (LE SiMU), et l’opportunité offerte par une grande base de données anesthésiques jusqu’alors inexploitée au sein du CHU de Nantes, a conduit à débuter en 2019 une collaboration à l’interface santé / informatique.

Le CHU de Nantes, la plateforme de simulation en médecine intensive de Nantes Université (LE SiMU) et le Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N / UMR CNRS 6004) collaborent ainsi depuis 2019 sur un projet de simulation d’un patient numérique sous anesthésie.

En aval des avancées scientifiques obtenues, l’Ingénieur.e qui sera recruté.e sur le projet SIMPHONIA aura la charge de réaliser ce simulateur. Ce dernier sera réactif aux actions d’un utilisateur et d’une équipe médicale virtuelle.

Sujet :
Le projet SIMPHONIA  produira un simulateur de patient virtuel réaliste et réactif aux actions d’un utilisateur et d’une équipe médicale virtuelle. Ce simulateur intègrera trois briques logicielles. La première brique est un pipeline de production de modèle de processus à partir des données d’une cohorte de patients. Deuxièmement, un éditeur pédagogique permettra à un formateur de contextualiser à des fins pédagogiques un modèle de processus donné afin d’en faire un support de scénarios de simulation spécifique (par exemple en intégrant un événement critique, ou bien en intégrant des aides à l’utilisateur du simulateur en cas de difficulté de l’utilisateur). Enfin, un modèle de deep learning (possible variante reposant sur une méthode de data mining) gèrera la prédiction en temps réel de l’évolution d’un patient numérique réactif à des actions médicales. La prédiction de la prochaine action médicale à réaliser par un agent autre que l’utilisateur du simulateur pourra être réalisée grâce au modèle de processus propre à la chirurgie concernée. Les briques logicielles seront réutilisées pour implémenter le concept de jumeau numérique de patient sous anesthésie (modèle de processus, modèle de deep learning).

Profil du candidat :
Diplôme de doctorat en informatique avec expérience dans le domaine de la santé, ou doctorat en informatique pour la santé ou doctorat en bioinformatique. Les niveaux Bac+5 avec expérience pourront être considérés.

Formation et compétences requises :
Expériences antérieures pour occuper le poste (Ingénieur.e Développement) :
-2/5 ans post-thèse dans le domaine de la santé. Les jeunes docteurs, ou les Bac+5 avec expérience pourront être considérés.
– Expérience pratique et solide en
+ Curation de données médicales multimodales
+ Maîtrise du SGBD PostgreSQL utilisé pour la base de données d’anesthésies de patients au CHU de Nantes
+ Chargement, nettoyage, et transformation de données (Pandas, NumPy)
+ Développement logiciel (Python et C++)
+ Maîtrise du scripting (Une expérience restreinte à Jupyter Notebook n’est pas pertinente pour ce projet).
+ Conception et développement d’un système interactif temps réel capable de communiquer avec les modèles d’IA (Unity / C# ou Unreal Engine C++ / Blueprints ou Godot etc)
+ Conception de tableaux de bord
+ Visualisation et représentation graphique
+ Intégration logicielle de diverses briques logicielles pour une application réactive en temps réel

– Expérience appréciée en
+ Modélisation de processus à l’aide d’un graphe (peut être acquis)

• Savoir-faire opérationnels :
– Garantie de reproductibilité et de transfert de savoir technique : Git, Conda, Snakemake
– Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires, incluant chercheurs et cliniciens, y compris via des séances de visio-conférence
– Capacité avérée d’analyse et de rédaction de documents clairs et précis à communiquer à tous niveaux (rapports d’avancement des travaux, présentation des travaux en cours à l’équipe de recherche d’accueil (équipe DUKe, LS2N Nantes), à l’équipe de recherche partenaire (équipe SIG, Irit Castres) ainsi qu’aux professionnels de santé)

• Savoir-être :
– Rigueur et organisation dans la gestion et le maintien des données et codes
– Planification et hiérarchisation des activités, avec une gestion efficace des priorités
– Autonomie et force de proposition dans l’identification et la résolution des difficultés rencontrées
– Capacité d’adaptation aux changements technologiques
– Aptitude au travail en équipe et à la communication avec des interlocuteurs issus de domaines variés
– Respect strict de la confidentialité et des règles de protection des données sensibles

– Spécificités du poste
+ Poste basé à la Faculté des Sciences de Nantes Université, au sein du LS2N
+ Bureau partagé avec au plus un autre non permanent
+ Horaires fixes à déterminer avec l’encadrement dans l’amplitude horaire 9H00 – 19H00, 35 heures par semaine
+ Le poste nécessitera par périodes de travailler au CHU de Nantes sur la base de données d’anesthésie

– Obligations
+ Documentation rigoureuse des codes écrits.
+ Activité de reporting regulière (hebdomadaire par défaut, plus dense dans les phases de décision et de validation), sans avoir à être relancé.
+ Maîtrise parfaite de l’écrit et de l’oral en français, l’interface du simulateur étant à destination de publics francophones exclusivement, et les tests étant réalisés avec des publics uniquement francophones.
+ Travail en distanciel non autorisé (Point non négociable)
+ La personne recrutée doit pouvoir être joignable par mail, et réactive, pendant les heures de travail (à la fréquence d’une connexion par jour ouvré au moins pour vérifier ses messages électroniques)

– Poste destiné à une personne motivée par les projets à fort impact sur la formation de professionnels, ainsi que par les applications destinées au domaine de la santé

Adresse d’emploi :
LS2N, Faculté des Sciences et des Techniques, Nantes Université