{"id":55571,"date":"2026-06-13T08:00:16","date_gmt":"2026-06-13T12:00:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/?p=55571"},"modified":"2026-06-16T13:18:48","modified_gmt":"2026-06-16T17:18:48","slug":"batoul-msheik-etudiante-au-doctorat-en-informatique-soutient-sa-these","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/2026\/06\/13\/batoul-msheik-etudiante-au-doctorat-en-informatique-soutient-sa-these\/","title":{"rendered":"Batoul Msheik, \u00e9tudiante au doctorat en informatique, soutient sa th\u00e8se"},"content":{"rendered":"<p>Finissante au doctorat en informatique, Batoul Msheik a effectu\u00e9 sa soutenance de th\u00e8se le 11 juin 2026. Sous la direction de recherche d&rsquo;<a href=\"https:\/\/portfolio.uqac.ca\/hamidmcheick\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hamid Mcheick<\/a> (UQAC) et la codirection de Mehdi Adda (UQAR) et de Mohamed Dbouk (Universit\u00e9 Libanaise), sa th\u00e8se a pour titre \u00abC<em>ontext-Aware Ontology-Guided Healthcare Learning Model for Performance and Interpretability; Asthma disease as a case study<\/em>\u00bb.<\/p>\n<p>Sous la pr\u00e9sidence de Fehmi Jaafar (UQAC), le jury d&rsquo;\u00e9valuation \u00e9tait compos\u00e9 de St\u00e9phane Gagnon (UQO), Alia Ghaddar (Universit\u00e9 Libanaise), Hassan Hajjdiab (Universit\u00e9 Concordia) et de Hafedh Mili (UQAM).<\/p>\n<hr \/>\n<h5>R\u00e9sum\u00e9 de la th\u00e8se<\/h5>\n<p>L\u2019informatique ubiquitaire sensible au contexte constitue l\u2019une des avanc\u00e9es majeures des derni\u00e8res d\u00e9cennies, ayant profond\u00e9ment transform\u00e9 les interactions des utilisateurs finaux gr\u00e2ce au concept de sensibilit\u00e9 au contexte. Elle offre de nouvelles possibilit\u00e9s pour repenser les solutions conventionnelles en proposant des services personnalis\u00e9s fond\u00e9s sur le contexte propre \u00e0 chaque environnement. Toutefois, les syst\u00e8mes de recommandation m\u00e9dicale sensibles au contexte sont confront\u00e9s \u00e0 trois d\u00e9fis principaux : premi\u00e8rement, la complexit\u00e9 du contexte m\u00e9dical, tant dans sa d\u00e9finition que dans sa repr\u00e9sentation ; deuxi\u00e8mement, la fiabilit\u00e9 des d\u00e9cisions, souvent limit\u00e9e par un manque de confiance dans leurs r\u00e9sultats.<\/p>\n<p>Le premier d\u00e9fi concerne les d\u00e9finitions propos\u00e9es du \u00ab contexte \u00bb, qui ne r\u00e9pondent pas pleinement aux besoins du domaine m\u00e9dical, car elles sont soit trop vagues ou trop g\u00e9n\u00e9rales, soit excessivement sp\u00e9cifiques. Le deuxi\u00e8me d\u00e9fi porte sur la repr\u00e9sentation du contexte, laquelle doit int\u00e9grer l\u2019ensemble des informations au sein d\u2019une base de connaissances compl\u00e8te dans le domaine m\u00e9dical. Le troisi\u00e8me d\u00e9fi concerne l\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 des r\u00e8gles en sant\u00e9. Ce travail se concentre sur l\u2019extraction de r\u00e8gles et sur l\u2019\u00e9valuation syst\u00e9matique de leur interpr\u00e9tabilit\u00e9 dans les syst\u00e8mes d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision m\u00e9dicale.<\/p>\n<details>\n<summary><strong>Voir plus<\/strong><\/summary>\n<p>Cette recherche aborde ces d\u00e9fis de mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, ainsi que dans le cas des patients atteints de maladies chroniques n\u00e9cessitant un suivi continu sans hospitalisation. L\u2019asthme est retenu comme \u00e9tude de cas pour trois raisons : (i) scientifique, en raison de la complexit\u00e9 des syst\u00e8mes biologiques, dont le contr\u00f4le requiert une combinaison de mod\u00e9lisation et d\u2019observations empiriques et dynamiques ; (ii) sociale, puisque 3,8 millions de Canadiens souffrent d\u2019asthme ; et (iii) m\u00e9dicale, car les causes des allergies et des exacerbations demeurent complexes et encore insuffisamment comprises par la science m\u00e9dicale.<\/p>\n<p>Les maladies chroniques sont des affections de longue dur\u00e9e qui \u00e9voluent progressivement, ne disparaissent pas spontan\u00e9ment et ne peuvent g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00eatre compl\u00e8tement gu\u00e9ries. Des maladies telles que l\u2019asthme devraient repr\u00e9senter pr\u00e8s des trois quarts des d\u00e9c\u00e8s dans le monde. L\u2019asthme exige un suivi continu, des interventions rapides et des soins individualis\u00e9s. Bien que divers syst\u00e8mes aient \u00e9t\u00e9 propos\u00e9s pour soutenir la gestion de l\u2019asthme, la plupart ne sont pas en mesure de fournir des r\u00e9ponses fiables et sensibles au contexte, adapt\u00e9es aux environnements r\u00e9els des patients.<\/p>\n<p>Pour r\u00e9pondre \u00e0 ces enjeux, les syst\u00e8mes de sant\u00e9 modernes n\u00e9cessitent des processus d\u2019apprentissage flexibles, fiables et transparents, capables d\u2019assister le personnel m\u00e9dical dans des t\u00e2ches telles que le raisonnement diagnostique et le suivi des patients. Ces processus prennent en compte la compr\u00e9hension du contexte, sa repr\u00e9sentation et l\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 des m\u00e9thodes d\u2019extraction de r\u00e8gles.<\/p>\n<p>Cette th\u00e8se con\u00e7oit un mod\u00e8le d\u2019apprentissage enrichi s\u00e9mantiquement pour les syst\u00e8mes d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision en sant\u00e9. Ce mod\u00e8le int\u00e8gre trois composantes principales : (i) l\u2019identification du contexte, (ii) la repr\u00e9sentation des connaissances \u00e0 travers une ontologie contextuelle sp\u00e9cifique au domaine, et (iii) un mod\u00e8le d\u2019\u00e9valuation ind\u00e9pendant \u00e0 double voie qui \u00e9value s\u00e9par\u00e9ment la pr\u00e9cision pr\u00e9dictive et l\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9. Le mod\u00e8le s\u2019appuie sur un cadre de cat\u00e9gorisation du contexte compos\u00e9 de quinze cat\u00e9gories et l\u2019enrichit par l\u2019ajout de dimensions suppl\u00e9mentaires telles que les facteurs sociaux et les accords de niveau de service (SLA), renfor\u00e7ant ainsi sa pertinence en milieu clinique. Gr\u00e2ce \u00e0 des techniques avanc\u00e9es de repr\u00e9sentation des connaissances, l\u2019ontologie permet une organisation structur\u00e9e et une compr\u00e9hension s\u00e9mantique des donn\u00e9es de sant\u00e9, favorisant l\u2019interop\u00e9rabilit\u00e9 entre syst\u00e8mes h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes.<\/p>\n<p>Le mod\u00e8le ontologique constitue une base formelle pour le partage des connaissances contextuelles et int\u00e8gre des sources de donn\u00e9es m\u00e9dicales h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. Le pipeline soutient \u00e9galement des strat\u00e9gies analytiques visant \u00e0 identifier les param\u00e8tres pertinents et \u00e0 \u00e9tendre l\u2019ontologie sp\u00e9cifiquement au cas de l\u2019asthme \u00e0 partir de jeux de donn\u00e9es r\u00e9els. Le syst\u00e8me traite les informations des patients en temps r\u00e9el et utilise des m\u00e9thodes de raisonnement fond\u00e9es sur des r\u00e8gles ainsi que des approches d\u2019apprentissage automatique afin de produire des pr\u00e9dictions et des recommandations personnalis\u00e9es.<\/p>\n<p>Dans la continuit\u00e9 de ce travail, la m\u00e9thode d\u2019extraction de r\u00e8gles \u00e9tend le cadre fond\u00e9 sur l\u2019ontologie en mettant l\u2019accent sur l\u2019interpr\u00e9tabilit\u00e9 dans l\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision m\u00e9dicale. Cette recherche examine comment diff\u00e9rentes m\u00e9thodes d\u2019extraction de r\u00e8gles, telles qu\u2019Apriori, les arbres de d\u00e9cision, la distillation (XG-Boost avec TE2Rules) et les grands mod\u00e8les de langage (LLM), se comportent selon deux conditions : avec et sans int\u00e9gration de l\u2019ontologie. Ces m\u00e9thodes sont class\u00e9es en quatre cat\u00e9gories, puis compar\u00e9es \u00e0 l\u2019aide de plusieurs m\u00e9triques. En combinant une repr\u00e9sentation des connaissances guid\u00e9e par l\u2019ontologie avec des techniques d\u2019intelligence artificielle fond\u00e9es sur les donn\u00e9es, notre approche d\u2019extraction de r\u00e8gles g\u00e9n\u00e8re des r\u00e8gles cliniquement pertinentes, transparentes et fiables, renfor\u00e7ant ainsi la confiance dans les syst\u00e8mes d\u00e9cisionnels automatis\u00e9s.<\/p>\n<\/details>\n<hr \/>\n<p>F\u00e9licitations \u00e0 Batoul Msheik pour la soutenance de sa th\u00e8se de doctorat!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Finissante au doctorat en informatique, Batoul Msheik a effectu\u00e9 sa soutenance de th\u00e8se le 11 juin 2026. 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