Diplôme Universitaire Artificial INtelligence and Systems Immunology (AINSI)
- Sciences et technologies
- Médecine et Santé
Call to actions
Résumé
Comprendre les méthodes d’IA appliquées à l’immunologie computationnelle et leurs applications (design d’épitopes, diagnostics, immunothérapie personnalisée), tout en maîtrisant les outils bioinformatiques et les bases de données pour l’analyse des données En savoir plusObjectifs
Détails
Développez des compétences recherchées pour la médecine de demain
Apprenez à utiliser les outils bioinformatiques, les bases de données omiques et les approches d'IA dédiées à l'immunologie computationnelle. Développez un profil rare, à l'interface de la biologie, de la science des données et de l'innovation en santé.
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Présentation
Pourquoi choisir le DU Artificial Intelligence and Systems Immunology ?
L'intelligence artificielle (IA) est devenue essentielle en immunologie en permettant par exemple la prédiction d’antigènes et néoantigènes, de la dynamique spatiale et temporelle des cellules immunitaires, et l’amélioration de l'ingénierie immuno-thérapeutique.
Pour répondre à ce besoin, le Diplôme Universitaire Artificial INtelligence and Systems Immunology (DU AINSI) propose une formation, entièrement en anglais, organisée sur 10 jours en 2 modules combinant cours théoriques et ateliers pratiques, pour un total de 70h.
Par la découverte des outils d’IA et de leurs applications en immunologie, les objectifs du DU sont de comprendre les méthodes d’IA appliquées à l’immunologie computationnelle (design d’épitopes, diagnostics immunologiques, immunotoxicologie et approches d’immunothérapie personnalisée) et de maîtriser les outils bioinformatiques simples et l’utilisation de bases de données pour les analyses omics en immunologie computationnelle.
Effectif limité à 16 places : 10 participants issus du secteur privé + 6 participants issus du public (chercheurs et doctorants)
SESSIONS
| Session 1 | Session 2 |
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Du lundi 25 au vendredi 29 janvier 2027 |
Juin 2027 (détails à confirmer, en fonction des disponibilités des experts) |
Enjeux
Objectifs spécifiques de la formation :
- Détecter les biomarqueurs immunologiques et améliorer le diagnostic, l’analyse d’images et de cytométrie grâce à la maitrise de l’IA
- Modéliser les interactions moléculaires et personnaliser les stratégies d’immunothérapie et stratifier les patients (immuno-oncologie et autoimmunité) grâce à une exploitation des techniques IA intégrées
- Prédire et analyser les risques immunotoxiques des médicaments, vaccins et thérapies innovantes, identifier les signatures transcriptomiques d’immuno-toxicité et prédire les interactions entre médicaments et système immunitaire grâce à l’exploitation maîtrisée de l’IA
- Prédire et sélectionner des épitopes en vaccinologie et immunothérapie, optimiser l'immunogénicité et diminuer l’évasion immunitaire des pathogènes et des cellules grâce aux principes de l’IA
- Maîtriser l’analyse des données immunologiques à grande échelle pour modéliser les dynamiques du système immunitaire et développer des cartes immunitaires numériques prédictives de l’évolution des maladies inflammatoires et infectieuses
Lieux
La formation aura lieu à Nice, France.
Le lieu exact sera prochainement communiqué.
Responsable(s) de la formation
-
Mme Claudine BLIN
Directrice du Laboratoire de Physiomédecine Moléculaire LP2M.
Responsable de l'équipe Ostéoimmunologie, niches et inflammation. -
M. Phillipe BLANCOU
Professeur IPMC-INSERM
Responsable de l'équipe Contrôle de l’immunité par le système nerveux
Partenariats
Laboratoires
Établissements
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| Rectorat d'Aix-Marseille ou de Nice | |
| Région Provence Alpes-Côte d'Azur | |
| Université de Toulon | |
| Aix-Marseille Université | |
Admission
Pré-requis
Niveau(x) de recrutement
Formation(s) requise(s)
- Connaissance en immunologie (niveau bac+5 validé)
- Maîtrise de l’anglais scientifique écrit et parlé (formation dispensée en anglais)
Public ciblé
- Chefs de projet scientifiques
- Chercheurs
- Enseignants-chercheurs
- Cliniciens
- Doctorants
- Ingénieur d’études
- Ingénieur de recherche
Candidature
Modalités de candidature
Effectif
Attention : l'effectif du DU est limité à 16 places :
- 10 places pour les participants du secteur privé- 6 places pour les participants du secteur public
Comment/quand s'inscrire
Les candidatures doivent s'effectuer à partir du 15 septembre 2026, via le formulaire (CV requis):
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScKfmHRNXwzXpXw4TLAYcSMu80Oa7ELEEmvLoj809d19MptAQ/viewform
Date limite d'inscription/candidature : 29 Novembre 2026
Des questions sur votre inscription ?
Pour toutes questions relatives à votre inscription, n'hésitez pas à contacter :
- Pour toutes vos questions : clara.esnault@mabdesign.fr Tel : +33 (0)4 78 02 39 93
- Pour les questions spécifiques des candidats chercheurs ou doctorants : du.ainsi-gestion@univ-cotedazur.fr
- Pour les questions relatives à la formation continue : marilyn.pollet@univ-cotedazur.fr
Programme
Contenu de la formation
- Module 1 – Introduction to Artificial Intelligence
-
- General introduction to AI EFELIA
- AI biology and medicine
- AI in immunology
- Module 2 – Predictive immunomics
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- Big data analysis in immunology
- Identify transcriptomic signatures of immune cell behaviour
- Large scale single-cell data integration
- Module 3 – AI-enhanced immunodiagnostics
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- Machine learning algorithms to predict B- and T-cell repertoires
- Development of models for patient stratification
- Module 4 – AI and immunotoxicology
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- Developing AI model to predict immunosuppressor levels
- IA for drug screaning in immunotherapy
- Module 5 – Personalized Immunotherapy
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- Computer-based and data-driven technologies for the next generation of precision in immunotherapies
- Model molecular interactions
- Personalize immunotherapy strategies
- Module 6 - Machine learning–based epitope design
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- Integrated approaches to engineer Non-Immunogenic Therapeutic Proteins
- Machine Learning for Immunogenic Epitope Design
Équipe pédagogique
Rythme
Temps plein
- La première partie de la formation sera dispensée du lundi 25 au vendredi 29 janvier 2027 à l’hôtel St Paul, Nice
- La deuxième partie sera animée courant Juin 2027 (détails à confirmer, en fonction des disponibilités des experts)
Et après ?
Compétences visées
URL Fiche RNCP
Activités visées / compétences attestées
- Analyser les données issues des expériences issues du domaine des sciences du vivant
- Mettre en place et réaliser un processus complet de traitement de données biologiques en choisissant et en utilisant les outils mathématiques, statistiques et/ou bioinformatiques adaptés
- Participer à l’analyse des expériences d’investigations réalisées au sein d’un laboratoire scientifique en mobilisant ses connaissances dans les différents champs des sciences du vivant
Inscriptions
Coût de la formation
Tarif tout public - Formation Continue :
- 6000€
- Prise en charge Compte Professionnel de Formation (CPF) possible
- Prise en charge OPCO possible
Tarifs réduits :
- Chercheurs secteur public : 1400€
- Doctorants : 1000€
Les tarifs ci-dessus incluent les coûts pédagogique et d’infrastructure, les frais de gestion (200€) ainsi que la CVEC d'Université Côte d'Azur (105€)
Pour toute question en terme de financement, contactez Clara.Esnault@mabdesign.fr Tel : +33 (0)4 78 02 39 93
Contacts
- Pour toutes vos questions: clara.esnault@mabdesign.fr Tel : +33 (0)4 78 02 39 93
- Questions pour les chercheurs et doctorants : du.ainsi-gestion@univ-cotedazur.fr
- Questions relatives à la formation continue : marilyn.pollet@univ-cotedazur.fr
Information about the AINSI University Degree can also be found on the MabDesign website:
https://mabdesign.fr/courses/diplome-univearsitaire-artificial-intelligence-and-systems-immunology-ainsi/