Le projet vise à étudier les effets sur le débat public de l'intelligence artificielle (IA) et de la science des données, et de leurs usages par les nouveaux diffuseurs de contenu sur le web. 
Il se propose d'aborder les aspects éthiques des algorithmes apprenants et des filtres de recommandation utilisés par les acteurs d'internet pour la présentation et la sélection du contenu aux internautes. Plus particulièrement, le projet pose la question de la conséquence de tels algorithmes sur la santé publique, notamment dans la propagation de la désinformation médicale et des pseudo-médecines.
Ce projet se propose donc de porter un regard critique sur les techniques de la science des données, et sur leurs utilisations. Le point de vue développé intégrera les savoirs de différentes disciplines des sciences sociales (éthique, sciences de la communication, philosophie des techniques) et influencera le développement de solutions techniques et de conseils pour la mise en œuvre d'une IA éthique et durable. 
Le projet comporte donc un double-volet technique et philosophique, avec une perspective d'intégration interdisciplinaire.

Le projet porte sur la conception, l’opérationnalisation et la validation d’un modèle d’évaluation de la santé durable. 
Ce modèle sera adapté à une plateforme numérique, reposera sur des bases théoriques et conceptuelles solides et regroupera des indicateurs valides et nourris par des données dépeignant une conception globale et écosystémique de la santé. 
Une fois opérationnalisé, implémenté et validé dans le cadre d’une cohorte, ce modèle représentera une stratégie innovante pour la santé durable grâce à des technologies et des modes d'intervention améliorés.
 

Ce projet vise la création de pipelines de données en radiologie diagnostique afin d'alimenter des outils de visualisation et d'analyse.

Un premier pipeline est destiné à l'anonymisation des données selon la norme DICOM tandis qu'un second permet d'alimenter les plateformes Kibana (Elasticsearch) ou Superset (Apache).  

L'orchestrateur Airflow (Apache) est utilisé pour automatiser l'exécution des pipelines, qui pourront éventuellement alimenter des tableaux de bord dynamiques.