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Inria, l’Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique, et Doctolib vont collaborer pour développer des modèles d’intelligence artificielle cliniques fiables et souverains dans le secteur de la santé, indiquent les deux acteurs.
Première étape : la création d’une équipe de recherche réunissant doctorants, postdoctorants et ingénieurs de recherche des deux organisations pour travailler sur plusieurs axes stratégiques.
Quatre axes de recherche prioritaires
Elle travaillera sur le développement d’une IA médicale de confiance, notamment la protection des données, la transparence et le respect du patient. Les chercheurs s’attacheront à créer des systèmes capables de suivre le raisonnement médical en comprenant les liens de cause à effet, en croisant symptômes, historique médical, contexte de vie et connaissances médicales pour estimer l’état de santé et son évolution.
Un troisième axe concerne le choix des meilleures actions de santé personnalisées, qu’il s’agisse de dépistages, vaccins ou changements de mode de vie. Cela nécessite des systèmes de raisonnement causal capables d’apprendre de données réelles tout en tenant compte des risques, coûts et préférences individuelles.
Enfin, l’équipe travaillera sur des systèmes capables de motiver durablement les changements de comportement en accompagnant les patients dans la durée, en s’adaptant à leur psychologie et leurs contraintes.
Deux projets en cours
L’équipe a débuté ses travaux sur deux sujets spécifiques. Le premier vise à optimiser le parcours de soins des patients en développant un modèle génératif capable de recommander des séquences optimales d’actions cliniques, afin de réduire l’errance médicale et améliorer la pertinence des soins.
Le second projet concerne l’établissement de diagnostics cliniques assistés par IA. L’équipe développe des méthodes pour quantifier l’incertitude des hypothèses diagnostiques et les faire évaluer par des praticiens sur des cas réels, l’IA restant un outil d’aide sans remplacer le jugement clinique.
Selon François Cuny, Directeur Général Délégué à l’Innovation chez Inria, ce partenariat s’inscrit dans une volonté de renforcer la collaboration entre Inria et les industriels français dans le secteur de la santé, en montant des projets communs, en soutenant les dynamiques entrepreneuriales et en attirant les meilleurs talents internationaux.
« Avec Inria et d’autres instituts de recherche de référence, nous construisons un laboratoire commun vers un système général d’intelligence médicale. Nous visons à créer en France, en Allemagne et en Europe un écosystème ouvert et collaboratif dans lequel les institutions publiques et privées pourront réaliser des avancées cliniques en IA pour améliorer la santé des personnes et celle des professionnels de santé.» explique Stanislas Niox-ChateauStanislas Niox-Chateau, le CEO, sur son compte LinkedIn.
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Vous voyez cet emoji ? 😎󠄺󠄗󠅑󠅙󠄐󠅠󠅑󠅣󠄐󠅥󠅞󠄐󠅠󠅕󠅥󠄐󠅜󠅕󠄐󠅝󠅕󠅙󠅜󠅜󠅕󠅥󠅢󠅣󠄐󠅣󠅙󠅤󠅕󠄐󠅔󠅥󠄐󠅝󠅟󠅞󠅔󠅕󠄐󠄯 Hé bien, il contient peut-être un message secret que vous ne pouvez pas voir.
Non je ne suis pas devenu fou, c’est de la stéganographie Unicode et c’est le sujet de ma dernière vidéo.
L’idée c’est de planquer du texte invisible à l’intérieur de n’importe quel caractère grâce aux sélecteurs de variation Unicode. Ces petits caractères invisibles se glissent après un emoji et peuvent encoder un message complet. À l’oeil nu, vous voyez juste un smiley. Mais en réalité, y’a peut-être tout un paragraphe caché dedans.
Dans cette vidéo, je vous montre donc comment utiliser l’outil open source de
Paul Butler
pour encoder et décoder vos propres messages. On teste aussi si ChatGPT arrive à lire ces messages cachés et je vous explique les applications concrètes comme le watermarking de contenu ou l’envoi de messages discrets.
C’est une technique à la fois fun et utile à connaître, que ce soit pour protéger vos créations ou juste pour impressionner vos potes geeks.
J’ai tout expliqué en 13 minutes, accessible même si vous n’y connaissez rien en Unicode. Et un grand merci à
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