IA & Cancer : l’Inca et l’université Paris Cité créé la chaire de recherche “intelligence artificielle et recherche clinique en oncologie”

Publié le vendredi 03 juillet 2026 à 16h18

Face à la complexité croissante des essais cliniques en cancérologie et à l’essor de l’IA, l’Inca, l’Université Paris Cité et la Fondation Université Paris Cité annoncent la création de la chaire de recherche "IA et recherche clinique en oncologie". Cette initiative vise à développer de nouvelles méthodologies capables d’exploiter les données massives pour rendre les essais plus efficaces.

Une chaire pour répondre à de nouveaux défis auxquels sont confrontés les essais cliniques

L’évolution de la médecine de précision transforme profondément la recherche en cancérologie. L’identification de sous-groupes de patients de plus en plus spécifiques améliore le ciblage thérapeutique, mais complexifie également la conduite des essais cliniques. Le recrutement devient plus difficile, les coûts augmentent et les méthodologies traditionnelles montrent parfois leurs limites.

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle apparaît comme un levier majeur pour exploiter les données de vie réelle, améliorer la conception des études et renforcer leur validité scientifique. Mais l’intégration de ces nouvelles approches soulève aussi des enjeux méthodologiques, réglementaires et éthiques qui nécessitent un cadre robuste et partagé.

C’est précisément l’ambition de cette nouvelle chaire : structurer la recherche autour de méthodes innovantes tout en garantissant leur fiabilité et leur acceptabilité pour les chercheurs, les cliniciens, les patients et les autorités de santé.

Une chaire construire autour de trois axes pour construire les essais cliniques de demain

La chaire s’articulera autour de trois grands domaines de recherche.

Le premier concerne l’émulation et le redressement d’essais cliniques à partir de données de vie réelle. L’objectif est d’utiliser les données collectées dans les parcours de soins pour mieux estimer l’efficacité des traitements dans les populations réelles et compléter les enseignements issus des essais traditionnels.

Le deuxième axe porte sur la création de bras de contrôle synthétiques. Cette approche consiste à remplacer ou compléter certains groupes comparateurs par des cohortes construites à partir de données historiques ou observationnelles, particulièrement utiles dans les maladies rares ou lorsque les effectifs sont limités.

Enfin, la chaire explorera la génération de cohortes simulées grâce à l’IA. Ces patients virtuels pourraient permettre de tester des scénarios d’essais in silico, d’augmenter artificiellement certaines cohortes ou encore de faciliter le partage sécurisé de données.

Une convergence entre IA, données de santé et recherche clinique :

Sélectionnée à l’issue d’un appel à candidatures national, la professeure Agathe Guilloux, chercheuse à l’Inria et membre de l’équipe commune HeKA (Inria–Inserm–Université Paris Cité), apportera une expertise reconnue à l’interface entre apprentissage statistique et recherche clinique.

Ses travaux s’appuieront sur des sources de données variées, incluant notamment les données du Système national des données de santé (SNDS), les entrepôts de données hospitaliers et les données issues des essais cliniques. L’ambition est également d’exploiter des données multimodales et de développer des approches capables d’intégrer imagerie, données cliniques et informations moléculaires.

Au-delà de la recherche, la chaire entend structurer un véritable écosystème de formation autour de l’IA appliquée à la santé. Enseignements universitaires, masterclasses, diplôme spécialisé et diffusion ouverte des méthodes développées doivent contribuer à faire émerger une nouvelle génération d’experts capables de maîtriser les enjeux méthodologiques de la recherche clinique augmentée par l’IA.

À travers cette initiative, l’INCa et l’Université Paris Cité affichent une ambition claire : faire de la France un acteur de référence dans la conception des méthodologies qui accompagneront la prochaine génération d’essais cliniques en oncologie. Une orientation qui s’inscrit pleinement dans la stratégie nationale de lutte contre les cancers et dans la montée en puissance des usages de l’intelligence artificielle en santé.