Et si l’intelligence artificielle permettait de gagner un temps précieux face au cancer ? C’est la question au cœur de la thèse de Noémie Moreau, doctorante à l’ISTCT, menant sa recherche au Centre François Baclesse. À l’interface entre physique médicale, imagerie cérébrale et IA, elle travaille sur l’un des cancers du cerveau les plus agressifs, le glioblastome, avec l’ambition de mieux orienter les traitements dès les premières étapes de la prise en charge.

Comprendre une pathologie aux enjeux vitaux

Le glioblastome est une maladie redoutable qui touche majoritairement des personnes âgées et se caractérise par une évolution rapide et un pronostic sombre : après le diagnostic, le taux de survie globale est estimé entre 12 et 15 mois. Pourtant, derrière ces chiffres se cachent des réalités très contrastées. Certains patients déclinent très rapidement, tandis que d’autres répondent mieux aux traitements et survivent plus longtemps.

En pratique, tous les malades bénéficient du “Protocole de Stupp” qui combine chirurgie, radiothérapie et chimiothérapie. Malgré cette prise en charge commune, l’évolution de la maladie peut être très différente d’un patient à l’autre, explique Noémie : “le problème est que l’efficacité du traitement ne peut être évaluée qu’après plusieurs mois”.

“Aujourd’hui, on doit attendre entre trois et quatre mois après le début de la radiothérapie et de la chimiothérapie pour savoir si le traitement a fonctionné”, précise-t-elle. “Quand on met cela en perspective avec le taux de survie globale des malades, on se rend compte que c’est un délai extrêmement long.”

C’est précisément dans cet intervalle critique que s’inscrit son travail de recherche.

Faire parler les images avant le traitement

L’objectif de la thèse de Noémie est ambitieux : exploiter des images d’imagerie par résonance magnétique (IRM), acquises après la chirurgie et une à deux semaines avant le début de la radiothérapie, afin de prédire un traitement personnalisé, adapté à chaque patient. Cette approche vise à optimiser et à augmenter les chances de succès du traitement en amont de la radiothérapie.

Cette approche s’inscrit dans la dynamique de la médecine personnalisée, non pas en modifiant le protocole thérapeutique, qui reste standardisé, mais en affinant l’évaluation individuelle du cancer et des caractéristiques propres à la maladie de chaque patient. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle constitue un outil particulièrement prometteur, en permettant d’extraire des informations fines à partir des IRM, difficilement accessibles à l’œil humain, afin d’adapter plus finement le suivi du patient et de mieux anticiper l’efficacité d’un traitement chez un patient donné. 

Contrairement aux idées reçues, l’IA n’est pas ici un substitut au médecin, mais un outil d’aide à la décision. “On peut la voir comme un logiciel que l’on entraîne”, explique Noémie. En analysant de grandes quantités d’images médicales, l’algorithme apprend à repérer des motifs subtils, invisibles à l’œil humain, pour identifier des profils de patients et anticiper leur réponse au traitement.

L’IA au service de la qualité et du temps médical

L’intelligence artificielle intervient également à un autre niveau clé : celui de la qualité des images. Les examens d’imagerie peuvent être contraignants pour les patients, notamment lorsqu’ils doivent rester immobiles longtemps dans une machine d’IRM. Grâce à l’IA, il devient possible de réduire le temps d’acquisition tout en conservant une image exploitable.

“L’algorithme est capable de reconstruire une image de qualité à partir de données incomplètes ou bruitées”, explique Noémie. “On peut obtenir une image équivalente à un examen beaucoup plus long, ce qui est un vrai bénéfice pour les patients.”

Là encore, l’objectif n’est pas de remplacer l’expertise humaine, mais de la soutenir, en fournissant des informations supplémentaires pour mieux orienter les choix thérapeutiques, plus tôt dans le parcours de soin.

Un parcours guidé par l’application au réel

Le chemin qui a mené Noémie à ce sujet de thèse n’était pas tracé d’avance. Après un baccalauréat scientifique, elle hésite sur son orientation et choisit d’intégrer une classe préparatoire au Havre, en mathématiques, physique et sciences de l’ingénieur. Une expérience exigeante, qui marque durablement sa manière de travailler.

“La prépa m’a vraiment forgée”, confie-t-elle. “Au début, je voulais tout faire, tout réussir. Puis on se rend compte que ce n’est pas possible, et on apprend à prioriser, à s’organiser, à développer une vraie méthodologie de travail.”

Elle poursuit ensuite en licence de physique à l’Université de Rouen Normandie, avant de se spécialiser en physique médicale lors d’un master de deux ans à Nantes Université. C’est là qu’un stage de master 2 au Centre de lutte contre le cancer François Baclesse va jouer un rôle décisif.

“Avant ce stage, faire de la recherche ne m’attirait pas particulièrement”, explique-t-elle. “Mais découvrir la physique appliquée au domaine médical a complètement changé ma vision. Je me suis dit : la recherche peut être concrète, utile, et avoir un impact direct sur les patients.”

Elle complète ensuite sa formation par un second master en radioprotection en alternance à Caen, avant de s’engager en doctorat

Une recherche collective et pluridisciplinaire

La thèse de Noémie est par essence pluridisciplinaire. Elle mobilise des compétences en physique, en imagerie médicale, en traitement du signal, en intelligence artificielle, mais aussi une collaboration étroite avec des spécialistes de ces différents domaines. Ce travail collectif est, selon elle, l’une des grandes richesses de son quotidien de doctorante.

“On ne travaille jamais seul”, souligne-t-elle. “Il y a un vrai échange entre les disciplines, et c’est indispensable pour que la recherche avance dans un domaine aussi complexe que la cancérologie.”

Les résultats obtenus jusqu’à présent sont encourageants, notamment du point de vue des modèles de prédiction, même si la recherche reste un travail de longue haleine, exigeant rigueur et patience.

Regarder vers l’avenir

Pour la suite, Noémie ne se projette pas nécessairement dans la recherche académique traditionnelle. Elle envisage plutôt de poursuivre dans la recherche appliquée, au sein d’une entreprise ou d’une structure privée, toujours en lien avec le domaine médical. Elle aimerait également, à terme, travailler sur d’autres formes de cancer.

En dehors du laboratoire, elle trouve un équilibre dans le sport, notamment la course à pied, une manière de prendre du recul face à un sujet de recherche lourd de sens et d’enjeux humains.

À travers son travail, Noémie Moreau incarne une recherche ancrée dans le réel, où l’intelligence artificielle devient un levier pour mieux comprendre, mieux anticiper et, peut-être, mieux soigner. Une recherche où la technologie reste avant tout au service du temps médical… et du temps humain.

Crédits photo : CC Tous droits réservés (Noémie Moreau . 2026)