Deux élèves en double diplôme ISMIN /emlyon ont participé au Hackathon Health Systems Innovation Lab organisé par le Harvard T.H Chan School of Public Health, prestigieux établissement d’enseignement supérieur en santé basé à Boston.
Cette édition française se déroule à l’emlyon et se concentre sur la conception de systèmes de santé à haute valeur ajoutée exploitant les technologies d’IA de pointe pour améliorer les résultats des patients, réduire les coûts et améliorer l’accessibilité.
Ce concours est ouvert aux étudiants et professionnels de santé et cette année, ce sont nos étudiants Alexandra Baron et Sacha Cohen (ISMIN /emlyon Business Mediation) qui l’ont remporté grâce à leur projet EpiWatch. Ils reviennent sur leur expérience :
👨🏽⚕️ Parlez nous de votre double parcours à Mines Saint-Étienne et l’emlyon.
Le double diplôme Mines Saint-Étienne / emlyon c’est deux écoles, deux cultures, deux façons de penser. Et c’est justement cette combinaison qui nous a permis de monter un projet comme EpiWatch.
À Mines Saint-Étienne, on a appris à construire des choses qui tiennent debout. Quand on développe un modèle prédictif sur des centaines de zones de santé, il faut que le pipeline soit robuste, que la validation soit rigoureuse, qu’on ne se raconte pas d’histoires avec nos résultats. C’est la rigueur ingénieur.
À emlyon, on a appris à se poser la question « pour qui ? ». On peut avoir le meilleur modèle du monde, si personne ne l’utilise ça ne sert à rien. Comment on le présente à un épidémiologiste ? Comment on passe d’un prototype à un outil opérationnel ? C’est la dimension business et impact.
Le double-diplôme nous a donné exactement les deux compétences dont on avait besoin : être capables de construire le moteur technique et de le connecter au monde réel.
👨🏽⚕️Comment vous est venue l’idée de vous inscrire au Harvard HSIL Hackathon France 2026 ?
L’emlyon avait relayé qu’un hackathon organisé par le Harvard Health Systems Innovation Lab aurait lieu sur le campus de Lyon, à l’intersection de la santé et de l’intelligence artificielle. Le sujet était libre, il fallait trouver soi-même un problème concret à résoudre.
On s’est intéressé au choléra parce qu’on voyait un décalage énorme : les données existent en open source, les outils de machine learning existent, mais personne ne les met ensemble de manière opérationnelle pour anticiper les épidémies. On s’est dit que c’était le bon sujet.
Ce qui nous a convaincu de nous inscrire, c’est que ce n’est pas un hackathon classique où on code un prototype en 48h et on l’oublie le lundi. Le HSIL a un programme de venture building derrière, avec des mentors, des experts terrain, et un cadre pour transformer une idée en quelque chose de déployable.
Ce qui nous a vraiment motivé, c’est l’accès à des gens du terrain. On peut coder le meilleur algorithme du monde depuis Lyon ou Saint-Étienne, mais si on n’a pas le retour d’un épidémiologiste, on risque de construire un truc théoriquement parfait et pratiquement inutile. Le HSIL nous a donné ce pont.
👨🏽⚕️ Qu’est-ce qui a créé de l’intérêt pour les systèmes de santé chez vous ?
Ce qui nous a frappé, c’est le décalage. Aujourd’hui, dans le privé, on utilise du machine learning pour prédire le clic d’un utilisateur sur une publicité à la milliseconde près. Et en même temps, dans certains pays, on ne sait toujours pas anticiper une épidémie un mois à l’avance alors que les données pour le faire sont disponibles en open source.
Le choléra c’est l’exemple parfait de ce décalage. C’est une maladie qu’on sait traiter, qu’on sait prévenir. Personne ne devrait mourir du choléra en 2026. Mais des milliers de personnes en meurent chaque année, pas parce qu’on n’a pas de traitement, mais parce que les ressources arrivent trop tard au mauvais endroit. C’est un problème logistique et informationnel. Et ça, c’est un problème d’ingénieur.
Ce qui nous passionne, c’est cette intersection entre la technique pure et l’impact humain direct. Ce n’est pas de la data science abstraite, ce sont des décisions qui peuvent concrètement sauver des vies.
👨🏽⚕️ Pouvez-vous nous parler d’EpiWatch et de la suite de vos projets ?
EpiWatch c’est un système d’alerte précoce pour les maladies épidémiques. On croise plusieurs sources de données ouvertes (satellite, climatique, sanitaire, géographique) pour estimer zone par zone la probabilité qu’il y ait une flambée de cas dans les semaines et mois à venir.
On a commencé par le choléra en République Démocratique du Congo comme preuve de concept, parce que c’est un pays avec un historique de données long et un vrai besoin opérationnel. On travaille à une résolution beaucoup plus fine que ce qui se fait habituellement, directement à l’échelle des zones de santé. Ce qui compte pour nous, c’est que les probabilités soient fiables : quand le modèle dit qu’il y a un risque élevé, il faut que ça corresponde à la réalité.
Ce qu’on a voulu faire de différent par rapport aux travaux académiques classiques, c’est s’aligner sur les protocoles de décision qui existent déjà sur le terrain. On a travaillé avec des experts via le programme HSIL pour que nos sorties déclenchent des actions concrètes : surveillance renforcée, pré-positionnement de stocks, demande de vaccins. On ne réinvente pas la roue, on s’intègre dans les systèmes de réponse qui existent.
L’ambition à terme c’est de scaler à l’ensemble du continent africain, et pas uniquement sur le choléra. La méthodologie est conçue pour être réplicable sur d’autres maladies épidémiques avec les mêmes types de données ouvertes. L’objectif c’est de passer d’une logique réactive où on envoie les équipes quand l’épidémie a déjà explosé, à une logique anticipatoire où on pré-positionne les ressources avant que ça commence.
🏆 Merci à Alexandra et Sacha d’avoir répondu à nos questions ! Nous les félicitions pour cette belle victoire et les remercions de mettre en avant la pluridisciplinarité de nos élèves ingénieurs à Mines Saint-Étienne. Leur parcours est exemple d’adaptation et de curiosité qui inspirera, on l’espère, d’autres jeunes ingénieurs !