Université de Lille Apports de l'intelligence artificielle dans l'identification forensique en odontologie médicolégale : innovations et défis Intelligence artificielle apprentissage profond informatique déontologie et législation odontologie légale 610 Intelligence artificielle en médecine Odontostomatologie médico-légale Apprentissage profond Éthique médicale Odontologie légale Intelligence artificielle législation et jurisprudence Déontologie dentaire Technologie numérique L’odontologie médicolégale connaît une évolution majeure avec l’intégration croissante de l’intelligence artificielle dans les processus d’identification humaine. Cette thèse s’intéresse aux contributions actuelles et potentielles de l’IA dans des domaines clés tels que la détermination du sexe, l’estimation de l’âge et l’analyse des marques de morsure, à partir de données dentaires. Cette thèse examine les performances des algorithmes d’apprentissage automatique et profond, leur capacité à traiter des images complexes, ainsi que leur apport en matière de fiabilité, de standardisation et de gain de temps. Elle aborde également les défis techniques, éthiques et juridiques liés à l’usage de ces outils en contexte médicolégal. À travers une analyse approfondie, ce travail met en évidence les enjeux et les perspectives d’un champ en pleine mutation, à la croisée de la science dentaire et des technologies numériques. Electronic Thesis or Dissertation Text fr application/pdf 1 : 0 Ko https://pepite-depot.univ-lille.fr/RESTREINT/Th_Chirdent/2026/2026ULILC013.pdf Ducrocq Justine 1999-01-08 FR 296016969 2026ULILC013 2026-02-11 Chirurgie dentaire Université de Lille (2022-...) thesis.degree.grantor_1 259265152 Doctorat de chirurgie dentaire non oui Gérard Faustine intervenant_1 265155355 ddc:610 Gérard Faustine Université de Lille (2022-...) Université de Lille Unicode PDF 50