\documentclass[11pt]{article}  %twoside
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\def\RR{{\rm I\hspace{-0.50ex}R}}
\def\TITRE{Food, Health, Wealth: Profiling and Causal Modelling} 
\def\ENTET{
\noindent\underline{\sc Supervisors}:  Philippe Caillou, Mich\`ele Sebag, Olivier Allais\\
\underline{\sc Labs}: TAO $-$ CNRS $-$ INRIA $-$ Paris-Sud; ALISS$-$ INRA;  U. Paris-Saclay\\
\underline{\sc Mail}: sebag@lri.fr, caillou@lri.fr, olivier.allais@inra.fr\\
\underline{\sc URL}: {\tt http://www.lri.fr/\string~sebag/Stages/Stage\_Nutri\_19.pdf}
}
\textwidth 17cm
\hoffset -2.5cm
\voffset -3cm
\textheight 26cm
\begin{document}
\begin{center}
{\Large Internship 2019 }\\~\\
{\Large\bf \TITRE}\\~\\
\end{center}
\ENTET~\\
\noindent\underline{\sc Abstract} :\\
Le contexte général est celui du projet Nutriperso (CNRS - INRIA - INRA - INSERM - CEA), cherchant à identifier les relations entre alimentation, santé et indicateurs socio-démographiques.  Les données Kantar décrivent 20,000 familles: leur données socio-démographiques (statut familial, diplomes, niveau de vie) et l'ensemble des produits alimentaires achetés sur 20 ans (fréquence journalière); la précision est celle du code barre (180,000 produits). 
 Seul l'indicateur {\em Indice de masse corporelle} est disponible pour les données Kantar ; les experts considèrent qu'il s'agit d'un indicateur fiable pour une partie des problèmes tels que diabète de type 2.\\
%Un premier algorithme prédictif (avec certaines limites de modèle et d'apprentissage) a été mis au point en liaison entre le service de réanimation des Hopitaux de Chartres et l'INRIA. Les premiers résultats concernant l'objectif normatif sont négatifs: la prescription d'un seuil unique de confort glycémique n'améliore pas le pronostic du patient (au contraire).\\

\noindent{\bf Objectifs du stage}\\
L'une des difficultés est de prendre en compte les produits alimentaires au niveau du code barre au lieu de se ramener à quelques dizaines de catégories de produits ; la raison en est que la composition détaillée des aliments (``pizza ultra-processée Margherita ZX318'' et non ``pizza'') a un impact sur la santé.

Les résultats précédents, abordant les données de nutrition selon une approche NLP (chaque ménage est vu comme un ``document'' composés de ``mots''/produits alimentaires) permettent de caractériser certains topics (e.g. régime breton-normand; régime alsacien; régime bio). Ces régimes sont corrélés avec certains indicateurs de santé : l'objectif de ce stage est de déterminer s'il y a {\bf causalité}. Ce stage peut déboucher sur une thèse.\\


\noindent{\bf Approche proposée}\\
Idéalement, les relations causales sont établies en se fondant sur des essais randomisés contrôlés (ERC: on choisit deux populations identiques à tous égards, dont l'une re\c{c}oit un médicament et l'autre non; et on compare les indicateurs de survie des deux populations pour établir le bénéfice du médicament). Cependant, les ERC sont souvent impossibles à mettre en oeuvre pour des raisons de coût, de faisabilité ou d'éthique. En matière d'alimentation\footnote{A part certaines expériences comme celle relatée dans {\em Supersize me}.}, les expériences de régime dit occidental (gras et sucre) sont faites essentiellement sur les souris.

La recherche proposée s'intéressera à la mise au point de procédure de type ERC à partir de données observationnelles. Par exemple, étant donné un échantillon de personnes suivant le régime $R$ en année $N$, on cherchera (par exemple dans la base de données de l'année $N+1$) un échantillon de mêmes caractéristiques socio-démographiques, pour évaluer comparativement l'impact du régime $R$. 

Une autre option consiste à suivre les cohortes (les données de consommation de plusieurs années seront disponibles), et à voir l'évolution de leur état de santé. 

Ce stage demande de très bonnes capacités statistiques et informatiques (programmation C++ ou Python, en partant de librairies existantes), ainsi que du goût pour la pluridisciplinarité (maths-informatique, biologie, économie, sociologie). 

\end{document}
