Doctorat

Docteur : Rabia Azzi

Titre : Apport du web sémantique pour améliorer la prévention des maladies cardiovasculaires

Encadrante : Sylvie Despres

Ecole doctorale : ED 146 Ecole Doctorale Galilée, Université Sorbonne Paris Nord

Date de soutenance : 02/2020

Jury : Jérôme Nobecourt, Pierre Meneton, Gayo Diallo

Résumé :

Les maladies cardiovasculaires (MCVs) et les cancers constituent la première et la seconde cause de mortalité et de morbidité en France chez les hommes et les femmes, et leur coût annuel est important. La prévention de ces maladies chroniques constitue, avec leur dépistage précoce et leur prise en charge rapide et efficace, un moyen possible de réduire ce coût. Cette prévention passe par l’identification des facteurs de risque modifiables associés à ces maladies chroniques, au rang desquels on retrouve l’alimentation et l’inactivité physique. Ainsi, le Programme National Nutrition Santé (PNNS) a été mis en place en France pour aider les Français à avoir une meilleure alimentation, afin de contribuer à réduire l’incidence de ces maladies. L’objectif de cette thèse est la construction d’un système de suggestions personnalisées fondé sur le profil de l’individu et son risque cardiovasculaire. Cette approche nécessite la mise en place d’une démarche interdisciplinaire faisant collaborer des chercheurs dans les domaines de l’informatique, de l’épidémiologie et de la nutrition. L’importance de cette collaboration se justifie par le besoin de produire des suggestions étayées par des recherches attestées dans ces domaines. Le premier apport de cette thèse est l’intégration des technologies du web sémantique dans une nouvelle approche d’évaluation du risque cardiovasculaire qui prend en compte les interactions entre ces facteurs. L’approche proposée consiste à : (i) extraire et exploiter les connaissances à partir des présentations statistiques des résultats ; (ii) construire un modèle conceptuel à partir de ces connaissances ; (iii) visualiser dynamiquement le modèle obtenu pour mieux comprendre les effets en cascade. La création de l’outil de visualisation MCVGraphViz a permis de mettre en oeuvre cette stratégie. Le deuxième apport consiste à proposer une solution pour exploiter les connaissances présentes dans les plans de santé et les recommandations concernant la prévention des maladies cardiovasculaires en France. Ainsi, nous avons opté pour une approche modulaire intégrée dans l’outil MCVGraphViz qui permet de produire des recommandations (alimentation,activité physique, etc.) fondées sur le risque cardiovasculaire évalué et le profil de l’individu (préférences sensorielles, contraintes allergiques, capacité physique, etc.). Le troisième apport concerne la qualification nutritionnelle des recettes de cuisine pour un meilleur suivi : l’approche s’appuie sur des techniques de traitement automatique de la langue et des raisonnements ontologiques pour qualifier d’un point de vue nutritionnel des recettes de cuisine. De nombreuses perspectives sont exposées. La plupart d’entre elles visent à améliorer les systèmes de recommandation et l’expressivité de la base de connaissances sur les maladies cardiovasculaires.

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