Stage : Construction automatique de modèles de processus hospitaliers multi- flux par grands modèles de langage (LLM)

Projet porté par : Marwa Trabelsi - IMT Mines Albi Centre Génie Industriel (CGI) Partenaires IMT impliqués : Telecom Sud Paris, Département Electronique et Physique, Laboratoire Services répartis, Architectures, Modélisation, Validation, Administration des Réseaux (SAMOVAR): Nel Samama Mines Saint-Etienne : Centre Ingénierie Santé (CIS), Marius Huguet Sujet proposé (5-6 mois à partir de Février): Acronyme : HOPAL : Hospital Process Automatic Learning Titre long : Construction automatique de modèles de processus hospitaliers multi-flux par grands modèles de langage (LLM) Description du projet : L’étude du processus de prise en charge aux urgences est essentielle pour comprendre et résoudre le problème croissant de surcharge, qui touche de nombreux pays. Cette surcharge, souvent liée à un déséquilibre entre la demande de soins et les ressources disponibles, a des conséquences graves : retards de traitement, allongement des temps de triage, et même une augmentation de la mortalité. Elle révèle aussi des défis systémiques, comme l’accès difficile aux soins primaires, qui poussent les patients vers les urgences. Optimiser l’utilisation des ressources humaines et matérielles permet non seulement de réduire les files d’attente, mais aussi d’améliorer la qualité des soins et l’efficacité globale du système. Enfin, analyser ces processus aide à identifier des solutions durables, comme une meilleure organisation ou une réallocation ciblée des moyens. Ces processus laissent des traces numériques dans le système d'information hospitalier (SIH), mais leur modélisation reste aujourd'hui largement manuelle, coûteuse et rapidement obsolète. Le process mining permet de découvrir des modèles de processus à partir de ces traces. Les techniques classiques de découverte atteignent toutefois leurs limites face à des logs hétérogènes, bruités et multi-flux. Les grands modèles de langage (LLM) ouvrent une voie nouvelle : générer automatiquement des modèles de processus (BPMN, graphes de processus) directement à partir de traces organisationnelles, sans intervention humaine, et en produire une lecture compréhensible par les acteurs de terrain. Par ailleurs, des travaux menés au CGI ont démontré la faisabilité de la prédiction de parcours patients par LLM. La question scientifique au cœur de ce stage est l'articulation de ces deux briques : comment relier la prédiction de parcours à la construction automatique de modèles, pour passer de modèles rétrospectifs (ce qui s'est passé) à...

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