Contexte
Ce projet, réalisé dans le cadre du Datathon 2025 , vise à créer une solution innovante pour détecter et gérer le stress chez les patients atteints de la maladie de Parkinson. Le stress aggrave les symptômes moteurs de la maladie, impactant directement la vie quotidienne des patients.
Nous avons développé un système non invasif utilisant l’analyse des expressions faciales via un capteur vidéo discret, afin d’identifier le stress en temps réel. Cette approche, basée sur la vision par ordinateur avec Python et OpenCV, permet un suivi continu sans dispositif contraignant pour le patient.
En tant que Data Product Manager et Data Scientist sur ce projet, j’ai contribué à la fois au cadrage produit (définition du besoin, priorisation, coordination de l’équipe pluridisciplinaire) et à la réalisation technique de la détection.
Une équipe pluridisciplinaire
La force de ce projet réside dans la complémentarité de l’équipe, réunissant des profils médicaux, techniques et pédagogiques :
- Vincent DIEP — Docteur en rhumatologie
- Julie JOST — Médecin
- Imad SFEIR — Médecin
- Amine BOHI — Enseignant-Chercheur
- Véronique DUGOUJON — Conférencière
- Heni LACHOUAK — Machine Learning Engineer
- Jürgens TYLL — Data Scientist
- Léo MEILLIER — Étudiant
- Lou-Anne VAULOT — Étudiante