Description

Ce nouvel épisode plonge dans l'univers de Grégori Ghitty, où l'intelligence artificielle rencontre la biotechnologie. Grégori, avec sa passion pour des données de qualité et une approche éthique, révèle comment ces principes façonnent l'avenir de la santé. Il met en avant le potentiel de l'écosystème biotechnologique belge et souligne l'importance cruciale de la protection de la vie privée dans la recherche. En écoutant, on découvre non seulement l'impact de l'IA sur la biotechnologie mais aussi comment des valeurs fondamentales guident l'innovation dans ce domaine.

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Transcription

• Speaker #0

  à Londres était normalement un tremplin vers les États-Unis pour travailler pour une multinationale américaine et j'ai entendu parler d'une mission, une petite mission, trois mois à Gosley. Je me suis dit, Gosley, je ne connais pas trop. Biotech, ah oui, ça j'en ai envie. J'ai accepté la mission et 15 ans plus tard, je suis toujours à Gosley dans les data, dans les biotech. J'ai aussi un pied au Legia Park. où je suis en contact avec pas mal de boîtes. Et j'y vois vraiment un potentiel énorme pour la Wallonie et pour la Belgique. Et des partenariats vraiment forts avec d'autres entreprises partout en Europe.

• Speaker #1

  Les portraits de Nia, avec Leïla et Benoît.

• Speaker #2

  Bonjour à tous, chers auditeurs et chers auditeurs, bienvenue dans ce nouvel épisode des Portraits de l'IA. Aujourd'hui, nous accueillons Grégory Gitti, qui est Chief Data Officer chez OncoDNA. Avec moi également Léla Rebou. Salut Léla, salut Grégory.

• Speaker #0

  Bonjour.

• Speaker #1

  Bonjour.

• Speaker #0

  Bonjour à tous.

• Speaker #1

  Alors, bonjour. Pour ce nouvel épisode des Portraits de l'IA, on va parler un peu biotech. Et alors, ma première question, Grégory, est-ce que tu peux un peu nous expliquer ton parcours professionnel et qu'est-ce qui t'a conduit à travailler dans le domaine des biotech et en particulier l'application de l'intelligence artificielle aux biotech ?

• Speaker #0

  Bonjour à tous, je suis Grégory Gitti, je suis Chief Data Officer chez Oncodena. J'ai également une activité complémentaire qui s'appelle Mocapi, c'est un petit peu pour aider les entreprises à adopter tout ce qui est intelligence artificielle et data, principalement dans la reconnaissance d'objets. Surtout aujourd'hui je vais vous parler d'Odéna et de mon parcours. Mon parcours, je suis informaticien. J'ai travaillé pendant presque une dizaine d'années dans le milieu financier à Liège, Bruxelles et je suis parti à Londres. Quand un jour, Londres était normalement un tremplin vers les États-Unis pour travailler pour une multinationale américaine. Et j'ai entendu parler d'une mission, une petite mission, trois mois à Gosli. Je me suis dit, Gosli, je ne connais pas trop. Biotech, ah oui, ça j'en ai envie. J'ai accepté la mission. et 15 ans plus tard, je suis toujours à Gosling, dans les data, dans les biotech.

• Speaker #1

  Et qu'est-ce qui t'a dit, là, les biotech, c'est intéressant ?

• Speaker #0

  Je travaille dans le monde de la finance, effectivement, c'est intéressant, mais j'avais besoin de plus, d'avoir vraiment un aspect humain, sociétal. Je suis entouré de ma famille de scientifiques dans le domaine de la santé, mon épouse est dans le domaine de la santé aussi, donc j'en entends parler autour de moi, j'entends parfois des problèmes qu'ils ont, et je me dis, moi, en tant que technicien, je peux essayer d'y répondre. par mes algos, par mes datas, par mes connaissances. Puis me dire, voilà, super, mon algorithme permet d'aider une personne, ça vaut vraiment beaucoup, personnellement en tout cas. C'est gratifiant.

• Speaker #2

  Quand on préparait ce podcast, on a eu quelques discussions ensemble et tu disais que tu avais aussi les opportunités qui s'étaient présentées aux États-Unis, mais que tu étais finalement resté en Belgique. Qu'est-ce qui t'a poussé à faire ce choix ? Parce que c'est vrai que quand on pense data, il y a les US, c'est un petit peu le Graal. Qu'est-ce qui t'a poussé à rester et à finalement te développer ici ?

• Speaker #0

  Je ne connaissais pas le milieu des biotech, mais récemment, j'ai eu une proposition vraiment très intéressante que j'ai refusée. Je peux en parler vu que mon patron N.Puizer est au courant. J'ai vraiment refusé parce que je vois vraiment une valeur à ce qu'on fait chez Oncodena, ce qu'on va faire avec les potentiels futurs entreprises qu'Oncodena va créer. Je vois aussi un potentiel énorme depuis quelques années dans la biotech Wallon. très très présent à Gossely, BioWin, dans le vivier, je veux dire, de Gossely. Mais j'ai aussi un pied au Legia Parc, où je suis en contact avec pas mal de boîtes, et j'y vois vraiment un potentiel énorme pour la Wallonie et pour la Belgique, et des partenariats vraiment forts avec d'autres entreprises partout en Europe. J'étais encore récemment à l'étranger ces jours-ci, et c'est fou de voir que, oui, le vivier Biotech est connu à l'international, et reconnu surtout.

• Speaker #2

  C'est ça, donc c'est pas un mythe, c'est vraiment quelque chose qui est Tout à fait reconnu à l'international que la Wallonie est un des fers de lance de la biotech au niveau mondial.

• Speaker #0

  J'ai des cas concrets. Notre base de connaissances qui existe maintenant depuis dix ans a une valeur de qualité et reconnue par rapport à des leaders mondiaux. Je ne vais pas les citer, des géants américains qui ont s'est battus sur certains dossiers. Notre qualité, nos datas passent mieux que cette grosse boîte, en tout cas, et est reconnue. Des oncologues me l'ont dit. et des biologistes, qu'effectivement, la qualité de nos données, on voyait bien que c'était validé. Il y avait des algos derrière, mais qu'il y avait une validation humaine de qualité et que ce n'était pas sous-traité quelque part dans le monde par des non-biologistes et des non-IT. Et ça, ça a une valeur énorme. Parce que bon, il y a des exemples, il y a IBM Watson, où il disait que ça allait être facile et que ça allait révolutionner et tout. On nous a dit, comment allez-vous vous battre contre eux ? Eux n'existent plus, nous, on est toujours là. Ça, c'est un des exemples.

• Speaker #1

  C'est vrai.

• Speaker #0

  Il y a eu un autre exemple concret, c'est que Google... On va parler aujourd'hui de l'intelligence artificielle. Je n'aime pas trop ce terme-là, mais le prérequis à l'intelligence artificielle, c'est la data. On dit souvent, oui, on va faire de l'intelligence artificielle. Moi, je dis souvent, avant ça, il y a la data, il y a la qualité de la data. Google s'est vautré sur certains algos parce que leurs données test étaient foireuses. Et pourtant, c'est Google derrière. Et c'est connu, c'est publié, donc on peut en parler en tout cas.

• Speaker #1

  On va revenir sur toutes ces notions que tu as introduites. Mais avant, je vais quand même poser une question qui est importante. Onco DNA, c'est quoi ? Et quelle est la mission de Onco DNA ?

• Speaker #0

  Donc, Onco DNA, nous sommes une centaine de personnes. La maison mère est basée à Gossy, Belgique. Nous avons un laboratoire et des personnes en France, en Espagne, et des scientifiques. en Asie aussi, à Sagapour. On est une belle équipe de gens passionnés, cultivés, reconnus dans le domaine en tout cas. Notre mission, c'est vraiment tout ce qui est médecine personnalisée. Il y a une dizaine d'années, on travaillait sur des solutions où on recevait des morceaux de biologie, de métastases, etc. qui étaient séquencés chez nous et on rendait un rapport. Au fil du temps, on s'est développé, on ne fait pas que ça. On fait ce qu'on appelle OncoDeepKit. c'est que notre expertise et notre intelligence maintenant est exportée. Donc on va dans des laboratoires partout dans le monde, y mettre notre technologie. Et on reçoit toujours les données de séquençage informatique chez nous, où la base de connaissances et nos algos permettent de rendre un rapport via le web. On a un peu bypassé le flux, donc on séquence toujours chez nous, mais on peut séquencer ailleurs aussi. Parfois c'est un peu compliqué dans certaines régions du monde de nous envoyer sous certaines conditions des morceaux biologiques en tout cas.

• Speaker #2

  Peut-être pour les auditeurs qui ne connaîtraient pas ce que c'est exactement l'oncologie, est-ce que tu peux donner une petite définition rapide de ce que c'est ?

• Speaker #0

  Donc chez OncoDNA, je vais dire oncologie, on est vraiment spécialisé dans la médecine personnalisée. Notre aide, notre objectif, c'est naturellement d'aider le patient au final, mais on ne prend pas les décisions finales. Donc notre boulot, notre boulot premier, c'est d'aider les oncologues à prendre la meilleure décision possible. Donc on y reparlera peut-être après, on a des dizaines d'algorithmes. qui lisent toutes les publications qui sortent tous les jours. On a une base de connaissances de 5 millions de variants, ce qui est énorme. On a plus de connaissances que ce qu'on a de cas en production. Pourquoi ? Parce qu'on prend une avance sur le futur. On a des algos qui lisent tous les publics, qui lisent tous les médicaments qui sortent, toutes les molécules. On lit toutes ces dimensions ensemble. Ça nous aide à aller plus vite et être à jour dans nos recommandations. Nos recommandations, c'est ça qu'il y a. On recommande aux oncologues.

• Speaker #2

  Et donc les oncologues, ce sont les médecins qui sont en charge de... l'analyse pour toutes les maladies liées au cancer, etc. C'est ça.

• Speaker #0

  On ne fait pas que ça non plus. On a acquis des compétences en données. Forcément, on gère les données depuis une dizaine d'années. Depuis deux ans, je suis responsable de tout ce qui est data. On y reviendra, je pense, aussi après, quel est mon rôle chez Oncodena. Mais c'est qu'on a acquis vraiment une connaissance de données et on fait depuis deux ans un test à produits data. Ça veut dire qu'on aide, on travaille avant échantillon par échantillon. Donc on est un patient, un échantillon, un rapport. On s'est rendu compte que dans certaines études, dans certains hôpitaux, ils ont besoin de savoir la relation des oncologues. Donc on a mis une plateforme de data, de BI, pour les aider à analyser leurs données. On aide aussi les études cliniques, l'analyse des données, la structuration de leurs données, pour préparer une étude clinique, pour tester des médicaments ou autre chose en tout cas.

• Speaker #1

  Donc si j'ai bien compris, vous avez trois produits, services phares. Le premier, c'est celui qui analyse, on va dire, toutes les publications scientifiques et qui... aide l'oncologue à prendre la meilleure décision en ce qui concerne un diagnostic dans le cas d'un cancer, c'est correct ?

• Speaker #0

  C'est un produit, donc on reçoit des métastases, on fait un séquençage, on rend rapport. Les algos qui lisent toutes les publications, qui les sortent de médicaments, les nouveautés, ça c'est vraiment pour notre base de connaissances. Toute la production est connectée à cette base de connaissances, c'est énorme. Cette base de connaissances nous permet aussi de... Il y a plusieurs aspects d'optimiser aussi nos produits. On se rend compte qu'on a mis, par exemple, un certain type de test dans nos produits. Le test de séquençage, on a d'autres types de tests qui ne sont pas du séquençage. Nos analyses statistiques permettent de voir, on fait toujours ce test-là, il ne sert à rien. Bon, ça coûte de l'argent, ça coûte de l'argent au patient. On devrait le retirer et peut-être se rendre compte que les datas montrent qu'un autre type de test serait plus pertinent. Donc c'est l'optimisation aussi de nos processus, au final, pour le bien-être du patient. Parce qu'on boue une analyse. et on en met une autre, peut-être que l'autre est plus pertinente. Ça nous permet aussi de structurer nos données, voir un petit peu ce qui marche le mieux dans les types de cancers. Ce genre d'informations peut aider aussi à la recherche dans les projets comme nous sommes impliqués. Je ne vais pas citer le nom, mais naturellement sur notre site, vous pouvez voir toutes les études cliniques ou les consortiums dans lesquels nous participons. Ok.

• Speaker #1

  Et vous travaillez donc aussi en consortium. Donc, vous avez plusieurs services produits, cette base de connaissances-là, de publications. Ensuite, les analyses de séquençage.

• Speaker #0

  Oui, on a le séquençage, effectivement, qui est le premier produit.

• Speaker #1

  Et puis, les tests cliniques, c'est correct ?

• Speaker #0

  Et puis, on a aussi le test où on met notre expertise dans les laboratoires. Donc, c'est ce qu'on appelle OncoDeepKit. Donc, c'est que notre expertise, notre séquençage va se faire ailleurs. Mais la data revient quand même chez nous, l'expertise data est quand même toujours faite via notre bioinformatique chez nous. Et on commence à créer maintenant, on commence à tester vraiment un produit pur data, où on ira plus loin dans les prochains mois. Je pourrais revenir probablement dans un an parler de plus d'intelligence artificielle qu'on fera avec ces datas.

• Speaker #1

  Ok, c'est clair. Et donc toi, ton rôle, tu es Chief Data Officer chez Encode INE. C'est quoi un Chief Data Officer ? Puisque tout le monde en parle, mais très peu de gens savent ce que c'est.

• Speaker #0

  C'est souvent un sujet à débat, le Chief Information Officer, le Chief Data Officer. Je suis chez Oncodena depuis 10 ans maintenant, donc vraiment depuis la première ligne de code. Je me souviens encore quand on m'a donné la carte de crédit pour acheter la première machine à l'époque sur OVH, mais on n'y est plus. Donc voilà, j'ai l'avantage de savoir une connaissance profonde de la base de connaissances vu que je l'ai créée en partenariat avec les biologistes et d'autres informaticiens. Chez nous, vraiment, le Data Officer, c'est un peu celui qui va commencer à jouer avec les datas. Essayer d'en sortir vraiment des insights, de la connaissance, vraiment de la connaissance dans tout ça.

• Speaker #2

  Donc, c'est toi qui va définir les grandes visions stratégiques ou là où est-ce qu'il y a un potentiel pour utiliser ou exploiter les datas que vous avez. Et ensuite, tu gères les équipes qui vont faire le travail ou tu es encore même en train de toi-même vraiment guider de manière plus hands-on, on va dire.

• Speaker #0

  Donc, mon rôle, c'est vraiment d'analyser les datas. Donc, l'équipe. Oui, on a une équipe, effectivement, mais je code toujours, je fais toujours mon piton, j'analyse toujours en tant que data scientist. Je ne voudrais sûrement pas perdre cette partie de mon boulot. Effectivement, c'est de rendre des comptes, des comptes, ce n'est peut-être pas le bon mot, mais vraiment de l'information scientifique. Je suis souvent rapproché pour leur demander, ils me demandent des informations pour des publications, pour la finance, voir un petit peu sur notre petit ministre de processus et puis après aussi pour voir ce qu'on pourrait faire de plus avec les datas. Donc, on a des cas concrets qu'on arrive à... Tout ce qu'on fait, naturellement, c'est toujours avec de la régulation. Il y a des patients informed consent signés. Donc, les personnes savent ce qu'on va faire avec leurs datas. Donc, on joue avec tout ça pour essayer vraiment de recréer de la connaissance. On a des cas concrets qu'effectivement, on a pu matcher certaines choses pour aider d'autres personnes via les datas.

• Speaker #2

  Donc, c'est ce qui fait ta force, c'est de connaître ce qu'il y a vraiment en dessous du capot et d'être capable de l'exploiter parce que tu connais aussi, au niveau business et au niveau du secteur, tout ce qu'on peut faire avec. Tu es capable de faire les liens entre tout ça.

• Speaker #0

  L'avantage qu'on en a, c'est qu'on a quasiment pas de turnover. Les gens du début sont toujours là, quasiment tous.

• Speaker #1

  Waouh, c'est impressionnant ça.

• Speaker #0

  On est tous passionnés par le sujet de la santé. On voit vraiment le bénéfice que notre boulot peut faire. On n'est pas médecin, mais on participe en tout cas à l'aide de très loin, de très près en tout cas avec les datas, pour aider quelqu'un.

• Speaker #1

  Alors tu as juste mentionné un peu avant que pour toi, donc tu n'aimes pas trop ce mot, intelligence artificielle. Comment est-ce que tu le couvres ? Pour toi, qu'est-ce que c'est que l'intelligence artificielle ? Et est-ce qu'il y en a dans les produits, dans les services en code Yené ?

• Speaker #0

  Je n'aime pas le terme intelligence artificielle. Je ne veux pas rentrer dans ce débat-là du deep learning, des réseaux neuronaux, etc. Ce que j'ai envie de dire déjà, c'est ce que j'ai dit tantôt, avant de vouloir faire de l'intelligence artificielle, c'est qu'il faut de la data de qualité. Il y a quelques années, on parlait de big data, c'était le mot à la mode, maintenant c'est l'intelligence artificielle. Moi, je n'aimais pas big data à l'époque. et je n'aime pas la matière artificielle, ce que je veux dire c'est qu'il faut de la data de qualité, il faut la maîtriser il faut la connaître avant que des algos puissent en sortir quelque chose et les algos ça peut être plein de choses ça peut être du patient matching sur lequel on bosse, l'optimisation de produits l'optimisation de processus, c'est tout ce qu'on a en place chez nous et qu'on va continuer à mettre en place donc le truc à la mode pour l'instant c'est le chat GPT, je ne veux pas rentrer dans ce débat là non plus, ce que nous on voudrait faire aussi c'est créer nos algos qui vont pouvoir être On va pouvoir interroger de façon plus facile nos bases de données. C'est le genre de projet qu'on a. Effectivement, on aime l'intelligence artificielle, on aime la data et on va continuer à l'utiliser dans nos produits, en respectant toutes les règles, naturellement.

• Speaker #1

  Donc toi, tu as plutôt une approche un peu open source des modèles et donc tu n'es pas contre les LLM qu'on voit passer beaucoup. Mais toi, tu souhaiterais plutôt les impliquer dans tes produits, plutôt une vision open source de ces grands modèles.

• Speaker #0

  J'adore le mot open source, je suis dans le libre depuis toujours, que ce soit pour mon PC, dans la façon de penser, dans les librairies, dans ma façon de coder, je suis open source. Ce que j'ai envie de dire, c'est qu'il ne faut pas s'enfermer trop vite dans un produit. Je ne vais pas citer de produit. J'ai récemment fait une conférence avec des directeurs d'hôpitaux. J'ai dit, avant de se lancer dans n'importe quel projet, c'est pourquoi ? C'est quoi le problème qu'on a ? Qu'est-ce qu'on veut résoudre ? N'acceptez pas très cher une solution parce que tout le monde le fait, que ce soit de chaque GPT ou autre chose. Oui, mais ce n'est peut-être pas ça votre souci. Ce n'est peut-être pas ça votre besoin. Parce que j'ai eu une discussion pour un inventaire de stock dans un hôpital. Il me dit qu'il faudrait mettre de l'intelligence artificielle pour faire de la reconnaissance sur les QR codes, etc. Ce n'est peut-être pas ça votre besoin. Peut-être que des puces RFID vous coûteraient moins cher ou seraient plus pratiques en détectant que la boîte sort du stock et c'est automatiquement compté. Voilà, le pourquoi. Pourquoi on fait les choses ? Moi, c'est vraiment important. Il existe tellement de produits, de solutions open source. Je présentais dans tout ce qui est reconnaissance à ces directeurs, je leur montrais que parfois, ça compte lignes de code. Après Open Source, une Raspberry Pi, une caméra pourrait faire quelque chose. Alors oui, des solutions très chères existent, mais une Raspberry Pi, un peu de Python, ça peut vous permettre de voir le contenu d'une bouteille, d'un flacon. On me dit, ça pourrait me servir à quoi ? Une Raspberry Pi, c'est une centaine d'euros, une caméra, une cinquantaine d'euros, le code, ça ne compte pas, c'est le temps, on va dire, pour 300-400 euros, vous avez un prototype. Ce prototype peut servir à détecter un produit dans une bouteille. Ça peut servir, l'opérateur l'utilise directement, ça contacte le stock. une utilité. Détecter deux produits qui sont sur une table d'un opérateur et se dire faites gaffe, ce produit-là, puis ce produit-là, ça dégage un gaz, ça peut exposer. Sécurité des personnes qui l'utilisent, reconnaissance faciale. Tout ce que je dis, c'est naturellement qu'on respecte les règles, que tout le monde est d'accord d'être filmé, etc. Dans un monde où on peut tout faire, on va dire. Donc on détecte l'opérateur, on voit qu'il n'est pas formé à utiliser ce genre de produit, ça peut être dangereux pour lui, ça peut être dangereux pour ses collègues, pour l'opération en tout cas. Détectés aussi pour la qualité. Je sais qu'un hôpital en Wallonie l'utilise, je ne vais pas les citer, mais pour préparer leur chimiothérapie, ils ont leur plan de travail qui est filmé pour s'assurer qu'ils mettent les bonnes doses dans la préparation des chimiothérapies. Voilà le genre de choses qu'on peut faire et ça peut être naturellement prototype, il faut l'industrialiser. Je ne dis pas que c'est une Raspberry Pi qui doit être mise en production, mais on peut facilement tester un concept assez vite, en tout cas avec des solutions simples. C'est ce que j'aime bien de faire sortir de tout ça. On imagine toujours qu'il faut une puissance de calcul sur Amazon, ou enfin je dis Amazon ou Google, ou peu importe, qui coûte très cher, ben non. Et même ces grands providers aussi fournissent des API pour un montant, je veux dire, presque dérisoire, d'analyse d'images ou d'analyse d'objets.

• Speaker #1

  Quelque chose à ajouter sur le sujet ?

• Speaker #2

  Non, rien à rajouter. Je trouve ça intéressant. Et ce que tu rappelles, que l'IA n'est pas une solution miracle à tout, je pense que c'est quelque chose sur lequel il faut insister. Il y a énormément d'applications. possible, mais c'est pas non plus une boîte magique qui va tout résoudre, vraiment pas.

• Speaker #0

  Effectivement, c'est pas de la magie. Moi, j'ai plus les chiffres en tête, je vois le nombre de projets data ou d'intelligence artificielle qui se vaut, mais je pense que le message, c'est pourquoi ? C'est quoi votre problème ? Qu'est-ce que vous voulez résoudre ? Qu'est-ce que vous voulez apporter à vos produits, à vos employés, à vos solutions, etc. Posez-vous la question avant de choisir absolument de l'intelligence artificielle.

• Speaker #2

  Quelque chose qu'on voit souvent, c'est parfois on déteste ou on décèle qu'il y a, en l'occurrence, ici, une opportunité pour l'IA, ce qui est toujours difficile, c'est de pouvoir mesurer le return. Oui, OK, si je l'implémente, OK, ça va fonctionner. Ça, on n'est jamais sûr non plus, mais imaginons que ça fonctionne. Mais comment est-ce que je calcule ? C'est quoi ces dégâts financiers, ces dégâts en temps ? Et comment est-ce que j'arrive à quantifier tout ça ? Alors, parfois, c'est très clair, parfois, ça l'est beaucoup moins. Et ce que nous, on constate, c'est que souvent, ces questions-là, on les a et ce n'est pas toujours facile. d'y répondre. Je ne sais pas si c'est OncoDNA pour vous lancer dans des projets ou des initiatives IA. Est-ce que vous avez un process que vous suivez ou une manière de faire des évaluations qui vous donne cette information plus facilement ou ça reste quand même des expérimentations qu'on fait évoluer au fur et à mesure et au final on a un vrai return. Mais comment est-ce que vous approchez cette problématique ?

• Speaker #0

  On n'a pas vraiment de process donc je suis Chief Data Innovation Officer donc quand on innove parfois on teste un petit peu. On n'a pas de On teste, on sait pourquoi on fait les choses, pourquoi on fait le projet. Mais parfois, effectivement, ce n'est pas toujours facile de quantifier le retour qu'on aura financièrement ou le retour qu'on pourra avoir. Parfois, les projets forment et on passe au suivant.

• Speaker #2

  Et c'est le principe de l'innovation, finalement. Pour une qui fonctionne, il y en a combien derrière qui n'ont pas montré leur valeur ?

• Speaker #0

  Exactement.

• Speaker #1

  Alors, en ce qui concerne le business model dans le compte d'INN, Donc moi, je sais que le domaine de la santé en Belgique, il est très réglementé. On a des gouvernances très spécifiques avec les remboursements de l'immutuel, les codinamis, etc. Et comment est-ce qu'un codinier se retrouve avec des analyses qui sont peut-être parfois très coûteuses ?

• Speaker #0

  Effectivement, je ne connais pas par cœur le prix de nos analyses. Comme je l'ai dit, c'est de la médecine personnalisée, donc effectivement, ça peut coûter cher. Mais bon, on est remboursé par une mutuelle, je n'ai plus le nom en tête, en tout cas en Wallonie, on est remboursé. On est remboursé dans plusieurs pays. On est remboursé parce qu'on a pu prouver la valeur qu'on était. On est appliqué dans pas mal d'études, ou dans de recherches, ou d'études cliniques, où on montre la valeur de notre système. Donc ça va changer.

• Speaker #1

  Ça va changer. Donc ça, c'est bien parce que ça veut dire que la médecine personnalisée est enfin prise en compte aussi dans notre système de remboursement de soins de santé.

• Speaker #0

  Voilà, donc une mutuelle et ça changera. Je sais qu'on est remboursé dans plusieurs pays, je n'ai pas la liste en tête. En tout cas, il y a un mouvement qui se fait et on participe à des études pour vraiment prouver la valeur du séquençage et de l'analyse qu'on fait. Plutôt, on arrive à soigner, ça diminue les coûts pour les caisses de l'État.

• Speaker #2

  C'est ce que j'allais dire. Typiquement, on parlait de retour sur investissement. L'impact pour la sécurité sociale est potentiellement énorme parce que c'est des coûts en moins, des remboursements qu'il ne faut plus faire parce qu'on a pu être proactif et déceler au plus vite ce qu'il faut faire ou ne pas faire pour un patient.

• Speaker #0

  On participe à plusieurs études pour effectivement montrer et démontrer la valeur du séquençage. Les résultats devraient être publiés prochainement en tout cas. Mais voilà, on participe aussi, j'étais deux jours à Madrid, à un consortium où effectivement c'était très réglementé. C'est pas toujours facile d'expliquer... que des données, où elles sont, comment elles sont. Ici, on participe à un projet. Ce n'est pas Ancodena qui va l'aider, ce projet-là, enfin, ce work package-là. Nous, on sera dans un work package où on va plus gérer l'analyse des données via ce qu'on sait déjà faire par notre base de connaissances. J'entendais des personnes lors des conférences qui parlaient, effectivement, vos datas, donc il y avait pas mal de vos cas qui étaient dans l'Assemblée, resteront dans l'hôpital. Donc ici, il y aura 40 hôpitaux dans le projet européen où les données resteront bien dans l'hôpital, mais il va y avoir des échanges pour que la connaissance des études cliniques en Europe augmente et ce fait-là, c'est que plus vite les patients européens auront accès aux médicaments. Donc on a besoin de data pour tester des essais cliniques, il faut de la data. Chaque hôpital aura ses data, il y aura un système sécurisé qui respecte tout ce que c'est GTPR, sécurité, etc. Au final, toute cette connaissance qui est un peu isolée dans les hôpitaux, via des systèmes, on pourra en parler plus longuement une autre fois, mais une connaissance va aider les études cliniques. Au final, les études cliniques se feront en Europe et l'accès aux médicaments se fera plus vite. pour nos patients. Vraiment, les datas et la sécurité et la réglementation, il y a moyen de faire quand même avancer les choses en Europe aussi. Il y a différents consortiums auxquels on participe.

• Speaker #2

  Il y a des systèmes, je ne sais pas si c'est ce genre de choses que vous utilisez, mais qui permettent de créer des espèces de coffres forts. Donc, tu as accès aux données pour entraîner des modèles, mais elles ne t'appartiennent pas. Elles sont louées, ce n'est pas le bon mot. Donc, imaginons que tu aies deux parties qui collaborent. Chacun met à l'esprit disposition dans un endroit sécurisé, les données sur lesquelles on va travailler, mais ne les détient pas en propre. Est-ce que c'est ce genre de choses ?

• Speaker #0

  Le consortium, ce sera ça. Nous, nos données restent chez nous et on ne s'utilise que par nous.

• Speaker #2

  Oui, c'est ça.

• Speaker #0

  Nous, c'est comme ça. Nous, dans le consortium, on ne participera pas à ça. Nos données arriveront chez nous pour tout ce qui est analyse NGS, mais elles resteront bien chez nous. Et c'est nous qui nous chargerons à faire toutes les analyses avec nos algos. Donc tout ce qui est réglementation, effectivement, on peut peut-être parler aussi de toutes ces réglementations dans l'IA, et ce qui a... trop de réglementations en Europe vis-à-vis à d'autres. Moi, je pense effectivement qu'il faut réglementer, il faut des règles du jeu, sinon ça va devenir n'importe quoi. Mais il ne faut pas non plus se tirer une balle dans le pied. Donc, il faut vraiment... Techniquement, j'ai une casquette de technicien parce que je suis un technicien, il y a moyen de faire des choses bien et sécurisées. Et c'est vraiment important de partager les datas. Moi, j'ai même personnellement été appliqué pour un de mes enfants dans 4 séquençages. Il y a 9 cas dans le monde. J'étais content de mettre mes données à disposition. Il y a eu 9 cas dans le monde, on avait plus de chances de gagner l'auto. Mais partager ces données, même de façon anonyme, ça peut aider d'autres personnes. Vraiment.

• Speaker #1

  C'est clair.

• Speaker #0

  Il faut réglementer. Il ne faut pas se tirer une balle dans le pied non plus.

• Speaker #1

  Quel est un peu ton avis sur l'Europe, qui est quand même un peu à la traîne, par rapport à ces grands pays qui sont les Etats-Unis, et puis la Chine qui a émergé comme ça, de nulle part, sur ces questions-là et qui sont devenues leaders très très vite.

• Speaker #0

  C'est bien que je vienne aujourd'hui. Comme je vous l'ai dit, j'étais deux jours à Madrid pour un consortium qui va lancer un très très gros projet, qui est Digicore, Digital One, i3. Donc c'est vraiment tout ce qu'on est en train de parler. Ici, je vois que le mot du président, du responsable du projet disait effectivement on a la traîne en Europe, mais il existe des choses pour qu'on avance. Il y a des consortiums qui se mettent en place, qui mettent en place tout ce qui est infrastructure, sécurité, pour que la connaissance fasse émerger les études cliniques chez nous. Donc ça bouge. C'est clairement dit qu'on a la traîne, mais ça bouge dans le bon sens en tout cas. Et quand je vois Wallonie, les investissements qu'on fait, je suis émerveillé. Je pense qu'on n'a pas à avoir honte et qu'on peut être fier de notre Wallonie en tout cas. Et on est reconnu, donc je dis vraiment, on est reconnu par nos entreprises à l'étranger.

• Speaker #1

  Restons un peu dans le domaine des données sensibles. Et donc forcément, Encode INE, tu l'as abordé, ça utilise effectivement des données sensibles. Et on sait à quel point l'Europe, avec ses réglementations, est à la pointe aussi sur ces questions-là de data privacy. Et donc, comment est-ce que vous travaillez chez Encode INE ? Là-dessus, vous êtes plutôt sur des approches plutôt on-premise pour travailler les données, ou alors vous utilisez le cloud, et c'est OK, c'est compliant par rapport à la réglementation européenne. Quelle est votre approche ?

• Speaker #0

  Je ne gère plus tout ce qui est infrastructure par ma casquette, qui n'est plus tout ce qui est infrastructure. Mais effectivement, Oncodena respecte tout ce qui est GDPR, sécurité, on a la poise, on a un open test, on est vraiment à la poise de tout ce qui est technologique, forcément. Le patient est informé exactement et il a le choix de faire ce qu'il veut avec ces données. Mais la plupart du temps, je pense que c'est 90% du temps, ils sont d'accord qu'on utilise leurs données pour qu'elles soient utilisées chez nous, pour que la connaissance qu'ils vont en sortir aide les autres. Il y a des cas, si vous allez sur le site d'Oncodena, il y a des témoignages de plusieurs patients qui expliquent comment ça fonctionne et pourquoi ils sont d'accord de participer à tout ça.

• Speaker #1

  Ok. Et donc la partie éthique ? Elle est beaucoup moindre à partir du moment où vous avez le consentement du client.

• Speaker #0

  On a le consentement et ça reste chez nous. C'est leurs données, mais qui restent chez nous.

• Speaker #2

  Tu parlais des 9K dans le monde tout à l'heure. Les données que vous récoltez, c'est uniquement des données patients ou alors tu peux aussi targeter des citoyens XYZ pour pouvoir enrichir cette base de données d'une manière volontaire. Est-ce que c'est quelque chose que vous faites aussi ?

• Speaker #0

  Pour l'instant, non.

• Speaker #2

  Et ça a un intérêt potentiellement de le faire ?

• Speaker #0

  Moi, en tant que data, mon rêve, c'est naturellement de... Plus j'ai de la data et plus j'ai de la connaissance. On avait réfléchi à une époque aussi, donc on brainstorm, c'est qu'on a nos suivis, donc il y a effectivement du séquençage qui est fait. On s'est posé la question, pourquoi est-ce qu'on ne mettrait pas se connecter aux montres connectées ? Pourquoi est-ce qu'on ne se connecterait pas aux balances ? Vous me direz, pourquoi se connecter aux montres ? L'idée, c'est par exemple... Et là, c'est vraiment une idée, ça va être du brainstorm. On pourrait se dire, la personne a été séquencée, on a rendu un rapport à l'oncologue. C'est savoir s'il a suivi nos recommandations, s'il les a suivies, est-ce que ça fonctionne. Et puis c'est détecter, avec le patient d'accord, il a reçu son médicament, on détecte s'il perd du poids, ou s'il en gagne, ou s'il est statique, ou s'il bouge. Et s'il ne bouge pas, c'est lui demander pourquoi il ne bouge pas. C'est vraiment avoir une connaissance plus fine sur ce qui se passe après le séquençage. Pour l'instant, effectivement, on est fortement lié à nos patients.

• Speaker #1

  Et les exemples qui ont lieu ? aux Etats-Unis et qui marchent assez bien, genre MyHeritage, la plateforme qui finalement collecte des échantillons d'ADN pour fournir des informations un peu sur notre généalogie entre guillemets, mais l'objectif est autre, puisque finalement ils collectent une immense quantité de données. Qu'est-ce que tu en penses de ces plateformes-là ?

• Speaker #0

  Il y avait 23andMe, je pense que c'est Google qui espérait aussi faire une vue sur ce que... Le séquençage et voir votre risque par rapport à certains cancers, ils ne peuvent plus le faire. Là, FDA a fermé tout ça. Tout ce qui est héritage, etc. Oui, ça peut être comique, je l'ai fait aussi. Ici, on est plus pointu et plus personnalisé, ce n'est pas le même monde.

• Speaker #1

  Mais ça ne pourrait pas être la devanture pour récolter des données, pour en faire finalement autre chose ?

• Speaker #0

  Je ne sais pas trop ce que ces sociétés américaines font avec leur data. Je ne vais pas m'avancer là-dedans, mais nous, nos patients... Les personnes à qui ils bossent savent ce qu'on va faire avec leurs données. Ils sont éclairés.

• Speaker #1

  Ok, merci. Alors, on parle beaucoup de biotech dans cet épisode, mais finalement, c'est quoi une biotech ?

• Speaker #0

  Alors, la définition officielle, je ne sais pas. Ma vision de la biotech, c'est la technologie qui va aider la science humaine, la science médicale à avancer, en tout cas. Et ça peut se faire de différentes façons, par le séquençage, par l'imagerie. On a d'autres boîtes en... en région liégeoise, même qui analysent des images, faire de la tige artificielle pour sortir la data. Il y a plein de façons, il y a plein de biotech. Il n'y a pas de façon de pouvoir aider, que la technologie et de l'assurance, en tout cas l'assurance médicale.

• Speaker #1

  Alors, ce secteur-là, il connaît un développement qui est quand même très, très important en Wallonie. Et moi, je me suis toujours posé la question, d'où vient un peu cet essor particulier en Wallonie ? Est-ce que c'est dû à un écosystème particulier ? à des investissements ou à une manière de travailler différente des autres secteurs. Quel est ton avis là-dessus ?

• Speaker #0

  On est à Vivier, on a JSK, on en a d'autres. On a vraiment pas mal de boîtes qui ont fait leur preuve.

• Speaker #1

  Donc c'est JSK qui est un gros acteur au fait ?

• Speaker #0

  On en a plusieurs, on n'en a pas que.

• Speaker #1

  Qui a amené les petites graines,

• Speaker #0

  c'est ça ? Les universités aussi. Nos universités et nos autres écoles sont très actives dans tout ce qui est domaine de la santé et de la science. Je ne vais pas citer, mais il y en a de nombreuses en Belgique à investir, à publier dans le domaine. Donc ça aide effectivement aussi. Les biopôles aussi très puissants, Liège, Goscely et autres, favorisent tout ça. Et la passion des Wallons à faire autre chose, à apporter quelque chose via la technologie.

• Speaker #1

  Ok.

• Speaker #2

  Si tu regardes au niveau mondial, est-ce qu'il y a d'autres pôles comme ça, de compétences ou d'excellence qu'on retrouve un petit peu ailleurs ?

• Speaker #0

  Nous, en interne, on se compare souvent avec Boston, qui est un peu la mecque biotech sur la côte est des États-Unis, en tout cas. Mais on n'a pas à rougir de ce qu'on produit.

• Speaker #2

  Non, bien sûr. J'essaie de voir.

• Speaker #1

  Et donc, du coup, vous aussi, en tant qu'enco-DNA, vous ne restez pas tout seul, vous profitez aussi largement de cet écosystème, puisque vous faites pas mal de partenariats, si j'ai bien compris.

• Speaker #0

  On a des partenariats avec des études ici en Belgique, on a avec d'autres sociétés. Donc oui, effectivement, on collabore, on participe à des voyages économiques avec la Wallonie. Donc oui, c'est important qu'on continue à investir. dans les budgets sur les biotech Wallonne. Mais un sujet, et je suis content de voir que ça évolue aussi, c'est l'enseignement. Tout ce qui est informatique médicale existe. Il y a toujours eu des biologistes ou des médecins qui se forment en informatique, mais depuis peu, c'est dans l'autre sens. C'est vraiment des informaticiens qui se forment à la science. Je suis content de voir que les enseignants et les universités commencent à investir aussi. Parfois, il faut les trouver, les profils, pour bosser dans les biotech. Ce n'est pas toujours facile. Je suis content de voir ce mouvement, en tout cas, des universités.

• Speaker #1

  Oui, c'est vraiment une compétence très spécifique. Donc, vous, vous cherchez plutôt des bioinformaticiens ? C'est comme ça qu'on dit ?

• Speaker #0

  Des bioinformaticiens, mais on a besoin aussi d'informaticiens qui comprennent la science. Et ça, c'est vraiment, je pense qu'une des premières filiales se fait à Louvain-la-Neuve, qui est vraiment une option d'informatique médicale. Parce que c'est vraiment dans le département informatique. Moi, je ne connais pas les détails précis, mais souvent, la bioinformatique, c'était dans le pôle médecine, en tout cas. Mais là, c'est des techniciens qui apprennent la science. Ça permet aussi de... J'ai eu l'occasion de travailler avec beaucoup de bioinformaticiens. Certains, c'était des biologistes qui se formaient à l'IT. Ils codaient, mais ils codaient... Enfin, je ne vais pas rentrer dans les détails, mais ils faisaient 2000 lignes de code pour répondre à une question. Ils avaient une question plus ou moins similaire, c'était du copier-coller des 2000 lignes. Donc, on se dit, oui, ça fonctionne. Mais quand il y a une maintenance à faire, il ne faut pas... S'ils copient 10 fois les lignes, il faut les maintenir partout. Donc, l'IT, lui, va penser, comment est-ce qu'on peut faire une librairie ? Comment est-ce qu'on peut faire... Bon, je ne vais pas rentrer dans les détails techniques. Comment est-ce qu'on peut faire quelque chose qui est réutilisé ? Et le jour où je dois le maintenir, je le maintiens car c'est leur droit. Aussi pour le tester, pour le testing. C'est sans dénonciation, effectivement, que les biologistes qui se forment un peu à coder n'ont pas. Parce que ce n'est pas leur métier, c'est le métier de la technicien IT, de programmeur. Donc c'est vraiment important que ces profils, la création au DNA et mon arrivée dans une société avant, on était un biologiste, un informaticien qui était moi et un bioinformaticien. Et c'est vraiment, j'apportais tout ce qui était technicité. Moi, en biologie, je n'y connaissais rien, je venais des banques. J'ai appris vraiment avec eux. Et eux apprenaient de moi aussi de comment structurer l'or. Comment structurer le code, comment créer une érerie, comment ne pas réinventer la roue à chaque fois, comment tester, comment implémenter un data model. Ça, ça venait plus du code IT. Mais moi, j'avais besoin d'eux pour créer le data model parce que moi, je n'y connaissais rien à l'époque en biologie.

• Speaker #1

  Oui, oui, je comprends bien. Et du coup, après tout ça, est-ce que tu retournerais dans les banques ?

• Speaker #0

  Non. Je suis un grand fan des biotech.

• Speaker #1

  Ça, on l'a bien compris et on a compris que tu avais bien fait passer le message.

• Speaker #0

  On a vraiment un potentiel énorme en Wallonie et en Belgique sur notre technique et notre savoir-faire en ce cas.

• Speaker #2

  On parle justement qu'il y a un potentiel énorme de développement. Il y a des filières qui commencent à se créer pour pouvoir former des gens qui pourraient travailler dans les biotech. Est-ce que c'est dur pour vous de recruter les bons profils ? Je pose la question parce qu'en fait, ce podcast a aussi pour ambition de générer des... talent ou en tout cas de faire émerger des gens qui seraient intéressés et qui se posent la question qu'est-ce que je dois faire pour pouvoir aller travailler dans des belles boîtes comme ça est-ce que vous avez du mal aujourd'hui à trouver les bons profils de

• Speaker #0

  moins en moins maintenant maintenant de moins en moins le monde de la santé est beaucoup plus visible qu'avant et les hautes écoles et les universités investissent vraiment dedans c'est beaucoup moins difficile qu'il y a 15 ans

• Speaker #2

  Le nouvel écosystème des biotech favorise cet échange. probablement aussi pignon sur rue. Donc, les besoins en termes de ressources ou d'employés sont clairement définis et les universités ont pris ça chez elles pour pouvoir...

• Speaker #0

  On a des partenariats avec des universités, donc je vais de temps en temps faire des talks aussi pour leur montrer un peu ce qu'on fait. Donc, on est beaucoup plus visible qu'il y a 10 ans. J'ai travaillé dans les biotech aussi avant, en Codenna, et je me souviens qu'il y a 15 ans, les bioinformaticiens n'en trouvaient pas beaucoup. En tout cas, c'était beaucoup plus difficile que maintenant. Et ça venait beaucoup de mes collègues de l'époque qui étaient plus français que belges. Maintenant, il y a des filiales à l'ULB, il y en a partout dans toutes les universités. Et il y a beaucoup plus de monde qu'avant.

• Speaker #2

  Écoute, c'est une très bonne nouvelle. Super de l'entendre, magnifique.

• Speaker #1

  Donc l'écosystème, la manière de fonctionner en écosystème fonctionne.

• Speaker #0

  Ça fonctionne, oui.

• Speaker #1

  Moi, je n'ai plus de questions. Benoît, est-ce que tu as encore des questions supplémentaires ?

• Speaker #2

  Non, je pense qu'on a brossé déjà un beau paysage de ce que sont les biotech en Belgique. Merci à Grégory de nous avoir éclairé aussi de son parcours. Donc voilà, je n'ai pas de questions complémentaires.

• Speaker #1

  Grégory, peut-être as-tu quelque chose à ajouter ?

• Speaker #0

  Merci pour l'invitation en tout cas. Et pour conclure, je dirais, n'ayez pas peur de la tige artificielle des datas, mais posez-vous toujours la question du pourquoi vous faites les choses et qu'est-ce que vous voulez apporter ? Pourquoi vous voulez innover ? Le pourquoi. Merci.

• Speaker #2

  J'ai peut-être quand même une dernière question.

• Speaker #1

  Finalement.

• Speaker #2

  Finalement. La dernière. Est-ce que vous recherchez quelque chose ? à court, moyen, long terme, et pour lesquels peut-être les auditeurs peuvent vous aider ? Si tu devais lancer un appel, est-ce qu'il y en a un à lancer et lequel est-ce que ça serait ?

• Speaker #0

  Cette année et l'année prochaine, il va y avoir quelques belles choses qui vont apparaître, en tout cas, à nouveau dans l'écosystème Wallon. Donc, Oncodena a créé quelque chose qui va être publié, une nouvelle entreprise prochainement. Je vous invite vraiment à nous suivre. Il y aura des besoins en profil, en technologie, dans le courant de l'année prochaine.

• Speaker #2

  Ok, c'est justement alors une bonne chose. Où est-ce qu'on peut vous suivre ? Sur les réseaux sociaux classiques ? LinkedIn, ailleurs ?

• Speaker #0

  LinkedIn, je suis très actif et je publie énormément, donc je vous invite vraiment à suivre. On code DNA, me suivre, nous suivre, vous verrez qu'il y a vraiment un dynamisme chez nous et on partage vraiment beaucoup. Suivez-nous, n'hésitez pas.

• Speaker #2

  Je pense que c'était le call to action à tous les auditeurs aujourd'hui. Ouvrez votre LinkedIn, allez suivre Grégory. Et certainement, il y aura des très belles choses qui vont apparaître et qui vous intéresseront. Merci beaucoup, Grégory.

• Speaker #0

  Merci beaucoup.

• Speaker #2

  Et merci à toutes les auditrices et tous les auditeurs. On se retrouve prochainement pour un prochain épisode des Portraits de l'IA. À très bientôt. Merci d'avoir écouté cet épisode jusqu'à la fin. Si vous l'avez apprécié, n'hésitez pas à le partager à vos amis, à votre famille et à vos collègues. Nous vous serions très reconnaissants si vous pouviez laisser une évaluation 5 étoiles dans votre application de podcast préférée. Ça nous aide vraiment à grandir. Vous avez un projet en IA ? Des idées que vous souhaitez discuter ? Notre société, Delaware, peut vous aider. N'hésitez pas à nous contacter sur portraitia.delaware.pro, portrait au pluriel, ou sur les réseaux sociaux. C'était Lella Rebou et Benoît Loffey et on vous dit à très vite !