12 Jan Le parcours d’Olga Assainova, enseignante-chercheuse à l’ISEN : de l’enseignement des Mathématiques à la recherche en imagerie hyperspectrale

Olga Assainova est enseignante-chercheuse à l’ISEN Ouest depuis septembre 2019, après l’obtention de son doctorat en mathématiques obtenu à l’Université de Bourgogne.

Originaire du Kazakhstan, Olga a fait ses études à la Faculté de mécanique et de mathématiques de l’Université d’État de Moscou avant de venir en France. Fraîchement thésarde, elle se dirigeait vers l’enseignement des mathématiques, mais son arrivée à l’ISEN a coïncidé avec la création de l’équipe de recherche LSL – Light Scatter Learning – dirigée par Marwa El Bouz. Il a donc été proposé à Olga de rejoindre l’équipe, elle s’est ainsi tournée vers les mathématiques appliquées, se plongeant dans l’analyse de données et l’application de l’intelligence artificielle.

L’équipe de recherche LSL a pour axe de recherche la caractérisation des objets selon leurs signatures hyperspectrales et polarimétriques par approche neuronale. Ainsi, en 2021, Olga a été impliquée dans le projet commun de l’équipe qui consistait à refactoriser des codes d’analyse de données hyperspectrales pour le démonstrateur de l’équipe LSL.

Parmi les nombreux projets de l’équipe, Olga concentre ses recherches sur trois d’entre eux :

• Projet de segmentation du bloc préopératoire (en collaboration avec le Latim – laboratoire de traitement de l’information médicale)

L’objectif de ce projet est d’aider les chirurgiens à identifier les différentes textures des zones à opérer grâce à l’imagerie hyperspectrale.

Un grand nombre d’acquisitions ont été effectuées au LabISEN et à la faculté de médecine sur des morceaux de viande composés de différentes textures (ligament, os, cartilage, chaire, gras…). Pour ce faire, les membres de l’équipe de recherche ont utilisé la caméra hyperspectrale snapshot, facilement transportable et dont la prise en main a été effectuée par Olga. La partie de traitement des images a été effectuée par Nesma Settouti et Nadine Abdallah Saab, et les résultats de ces travaux ont été présentés lors de la conférence SPIE par Matthieu Desmarescaux au printemps 2023.

Un demande de financement d’un post-doctorant dans le cadre du dispositif SAD – Stratégie d’Attractivité Durable – vient d’être acceptée par la région, le recrutement est donc en cours.

Publication en lien avec ce projet : Nadine Abdallah Saab, Marianne Al Hayek, Catherine Baskiotis, Nesma Settouti, Olga Assainova, Mohammed El Amine Bechar, Chafiaa Hamitouche, Marwa El Bouz, « Contribution of hyperspectral imaging in interventional environment: application to orthopedic surgery » Proc. SPIE 12519, Algorithms, Technologies, and Applications for Multispectral and Hyperspectral Imaging XXIX , 125190S (13 June 2023);

• Projet ANR AGRIPOLHYS : agriculture intelligente en utilisant l’imagerie polarimétrique et hyperspectrale.

En collaboration avec Photon Lines et Vegenov, ce projet qui débutera en juillet 2024 a pour objectif le développement d’un outil d’analyse des images issues des techniques d’imagerie hyperspectrale et polarimétrique pour la détection précoce des maladies des plantes de tomate.  La tâche allouée à l’équipe LSL sera dédiée à l’acquisition des images des feuilles malades fournies par Vegenov et au développement d’un modèle d’IA permettant d’exploiter ces données non conventionnelles. Par la suite, Photon Lines développera un outil d’imagerie spectro-polarimétrique qui facilitera l’identification des maladies directement en environnement réel et dans les champs.

• Projet de création de logiciel de contrôle de qualité en partenariat avec PhotonLines et Bizerba Luceo.

L’objectif de ce projet est d’utiliser l’imagerie hyperspectrale dans l’industrie agroalimentaire pour analyser les produits de la chaine de production et facilement identifier les éventuels corps étrangers ou produits défectueux de la ligne de production.

PhotonLines, porteur de projet, a répondu à l’appel de projet régional France 2030 et a sollicité l’ISEN pour ses compétences en intelligence artificielle. Le projet démarrera en mai 2024 et a été acté par la Région et labellisé par les pôles Images et Réseaux et Valorial.

« Le travail au sein de l’équipe LSL m’a permis de découvrir de nombreux cas concrets d’application de la science, en particulier des mathématiques, et m’a offert l’opportunité de collaborer avec des collègues issus de différents domaines tels que la physique et l’informatique. Cette expérience est très enrichissante et renforce ma compréhension des applications pratiques des concepts scientifiques. Elle favorise également un échange fructueux d’idées et de perspectives, contribuant ainsi à mon développement professionnel. » O. Assainova

La reconversion d’Olga apporte beaucoup à- l’équipe de recherche dont elle fait partie, comme en témoigne Marwa El Bouz : « Olga a fait preuve de curiosité et beaucoup d’effort ont été fournis de sa part pour comprendre le fonctionnement des systèmes optiques. Ce virage a débuté en 2021 dans le cadre de la réalisation du démonstrateur de l’équipe LSL avec son implication dans le projet commun LSL qui l’a amenée à travailler sur la refactorisation des codes dédiés à l’analyse des données hyperspectrales. Olga est une Enseignante-Chercheuse rigoureuse, elle a pris son temps pour bien se familiariser avec ces données avant de se lancer dans sa première participation en 22/23 au projet avec le Latim sur la segmentation du bloc préopératoire. J’ai beaucoup apprécié la reconversion d’Olga qui répond à un réel besoin sur le site de Brest. Elle reste, à nos yeux, la mathématicienne de l’équipe et son approche cartésienne nous apporte beaucoup. »