Une intelligence artificielle plus explicable pour l’analyse des électrocardiogrammes

Dans le cadre des séminaires CVN–MICS, CentraleSupélec accueillera, le mercredi 4 novembre 2026, Srinivasan Parthasarathy, professeur à The Ohio State University (États-Unis), actuellement professeur invité avec le soutien de l’Institut DataIA Paris-Saclay.

Sa conférence, intitulée « Explainable, Efficient, Effective, and Auditable ECG-Based Cardiac Condition Classification through Visibility Graph Neural Networks », portera sur de nouvelles approches d’intelligence artificielle permettant d'améliorer la classification des pathologies cardiaques à partir d’électrocardiogrammes (ECG), tout en renforçant la transparence et l’interprétabilité des résultats.

Les modèles d’apprentissage profond appliqués aux électrocardiogrammes atteignent aujourd’hui des performances remarquables dans la détection des pathologies cardiaques. Toutefois, il reste souvent difficile d’identifier précisément les caractéristiques des signaux qui influencent leurs prédictions. Pour répondre à cet enjeu, Srinivasan Parthasarathy présentera LYNX-ECG, une approche fondée sur les réseaux de neurones de graphes de visibilité (Visibility Graph Neural Networks). Cette méthode vise à concilier performance de classification, efficacité computationnelle et explicabilité des décisions, en préservant les informations essentielles des signaux ECG tout en réduisant significativement les besoins de stockage.

Les travaux présentés illustrent ainsi le potentiel de nouvelles approches en intelligence artificielle pour développer des outils d’aide au diagnostic plus transparents, interprétables et en adéquation avec les pratiques cliniques.

À propos

Srinivasan Parthasarathy est professeur et University Distinguished Scholar à The Ohio State University. Ses recherches portent notamment sur l’analyse de données, l’apprentissage automatique, les graphes et l’intelligence artificielle responsable. Auteur de contributions majeures dans ces domaines, il a reçu de nombreuses distinctions scientifiques et est notamment IEEE Fellow et codirecteur du Center for Responsible AI and Governance. Ses travaux trouvent des applications dans plusieurs secteurs, notamment la santé, et contribuent au développement de systèmes d’intelligence artificielle plus fiables et responsables.

Informations pratiques

• Date : mercredi 4 novembre 2026
• Horaire : 10h00
• Lieu : Amphithéâtre V – Bâtiment Eiffel, CentraleSupélec
• Adresse : 3 rue Joliot-Curie, 91192 Gif-sur-Yvette
• Intervenant : Srinivasan Parthasarathy, The Ohio State University
• Organisation : Séminaire CVN–MICS
• Avec le soutien de : Institut DataIA Paris-Saclay, dans le cadre de l'accueil du programme de professeur invité