{"id":75814,"date":"2026-03-08T16:02:00","date_gmt":"2026-03-08T16:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/politique\/avec-lia-anticiper-le-parcours-de-soins-du-patient"},"modified":"2026-04-19T22:24:26","modified_gmt":"2026-04-19T22:24:26","slug":"avec-lia-anticiper-le-parcours-de-soins-du-patient","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/toutes-les-actualites\/avec-lia-anticiper-le-parcours-de-soins-du-patient","title":{"rendered":"Avec l\u2019IA, anticiper le parcours de soins du patient"},"content":{"rendered":"<p><span class=\"ap-article-header-tag\"> <strong>Africa-Press &#8211; Senegal. <\/strong> <\/span>Ces notions reviennent comme un mantra en matie\u0300re d\u2019intelligence artificielle (IA) base\u0301e sur l\u2019apprentissage a\u0300 partir de donne\u0301es. Mais elles deviennent un impe\u0301ratif dans le cas d\u2019usages me\u0301dicaux de ces IA. C\u2019est exactement la vocation du partenariat de recherche noue\u0301 pour quatre ans entre l\u2019Inria (Institut national de recherche en sciences et technologies du nume\u0301rique) et Doctolib, annonce\u0301 fin novembre 2025.<\/p>\n<p>A\u0300 savoir: de\u0301velopper des technologies capables, certes, de re\u0301pondre a\u0300 une question, mais aussi de dire pourquoi elles arrivent a\u0300 cette re\u0301ponse et avec quel degre\u0301 de certitude. Ce que la plupart des mode\u0300les d\u2019IA en vue, ceux d\u2019OpenAI, Google, Anthropic ou Meta, ne font pas, en partie pour des raisons strate\u0301giques (ne pas effrayer l\u2019utilisateur avec un manque de certitude).<\/p>\n<p>\u00ab Jusqu\u2019a\u0300 pre\u0301sent, Doctolib se positionnait comme une plateforme d\u2019aide a\u0300 la gestion des cabinets me\u0301dicaux, en de\u0301veloppant des solutions qui pourraient e\u0302tre qualifie\u0301es de bureautique. Mais comme ils ge\u0300rent de plus en plus de donne\u0301es, celles-ci pourraient e\u0302tre valorise\u0301es avec des outils d\u2019aide a\u0300 la de\u0301cision \u00ab , note Adrien Coulet, de l\u2019e\u0301quipe projet HeKA de l\u2019Inria, spe\u0301cialise\u0301e dans les mode\u0300les de sante\u0301.<\/p>\n<p>Doctolib propose de\u0301ja\u0300 plusieurs outils d\u2019IA. Comme l\u2019assistant de consultation, qui ge\u0301ne\u0300re retranscription et synthe\u0300se d\u2019une consultation vide\u0301o, permettant au praticien de mieux se concentrer sur le patient sans avoir a\u0300 prendre des notes. Le gros projet en cours est un \u00ab compagnon de sante\u0301 \u00bb destine\u0301 a\u0300 re\u0301pondre aux questions des parents sur la sante\u0301 de leur enfant de moins de 4 ans. La plate-forme a aussi monte\u0301 une collaboration scientifique en IA avec l\u2019institut DFKI, un centre de recherche allemand, portant sur l\u2019anonymisation et les risques de re\u0301identification de donne\u0301es cliniques.<\/p>\n<p>Restituer a\u0300 l\u2019IA les diffe\u0301rentes donne\u0301es de manie\u0300re trac\u0327able<\/p>\n<p>Mais le partenariat avec l\u2019Inria brasse plus large. Les deux organismes re\u0301fle\u0301chissent me\u0302me a\u0300 la cre\u0301ation d\u2019un laboratoire de recherche commun pe\u0301renne. \u00ab Nous allons travailler sur des me\u0301thodes de repre\u0301sentation de la connaissance me\u0301dicale, explique Nicolas Barascud, \u00ab data scientist \u00bb chez Doctolib. De\u0300s lors que l\u2019on a une masse de documents et de sources, certaines en conflit, d\u2019autres obsole\u0300tes, il faut d\u2019abord structurer tout cela pour que l\u2019IA puisse l\u2019exploiter efficacement. Mais il faut aussi pouvoir restituer cette connaissance de manie\u0300re transparente et trac\u0327able. \u00bb<\/p>\n<p>Concre\u0300tement, il s\u2019agit ni plus ni moins de reproduire le raisonnement d\u2019un me\u0301decin dans un agent conversationnel. \u00ab Par exemple, dans le cadre d\u2019un diagnostic d\u2019ane\u0301mie, si un examen sanguin n\u2019a pas e\u0301te\u0301 re\u0301alise\u0301, ou si les re\u0301sultats ne sont pas connus, le mode\u0300le doit pouvoir signaler qu\u2019il n\u2019a pas ces informations et recommander cet examen parce qu\u2019il a besoin de regarder le niveau d\u2019he\u0301matocrite \u00ab , de\u0301taille Adrien Coulet. Cela va me\u0302me plus loin. Les deux partenaires envisagent des me\u0301thodes mathe\u0301matiques pour e\u0301valuer l\u2019ensemble d\u2019un e\u0301change. \u00ab Les allers-retours avec une IA ne\u0301cessitent de s\u2019assurer que la conversation suit un ordre logique et une cohe\u0301rence me\u0301dicale, ce qui est un de\u0301fi plus grand qu\u2019e\u0301valuer une re\u0301ponse isole\u0301e \u00ab , comple\u0300te Nicolas Barascud.<\/p>\n<p>Si l\u2019entrai\u0302nement des algorithmes va s\u2019appuyer sur tout un corpus de donne\u0301es publiques, de connaissances me\u0301dicales et de bonnes pratiques, Doctolib \u2013 c\u2019est la force de cette collaboration \u2013 apporte ses propres donne\u0301es. Celles, anonymise\u0301es, des dossiers de patients inscrits sur la plateforme, mais aussi les retranscriptions de l\u2019assistant de consultation. Un mate\u0301riau qui se de\u0301marque des donne\u0301es hospitalie\u0300res ou de remboursement de sante\u0301 avec lesquelles la recherche, y compris l\u2019Inria, est habitue\u0301e a\u0300 travailler. \u00ab Si un patient a du diabe\u0300te, de l\u2019hypertension, ces maladies sont suivies au long cours par le me\u0301decin de ville mais sont peu de\u0301crites dans les dossiers hospitaliers et difficiles a\u0300 utiliser, souligne Adrien Coulet. Avec Doctolib, on a ce qui se passe hors de l\u2019ho\u0302pital. \u00bb Elles peuvent notamment servir a\u0300 e\u0301valuer des outils d\u2019IA entrai\u0302ne\u0301s sur d\u2019autres corpus. Mais aussi a\u0300 affiner cet entrai\u0302nement, comme on le fait pour les mode\u0300les de langage. \u00ab En partant de donne\u0301es de\u0301ja\u0300 observe\u0301es sur un patient, on peut imaginer dire a\u0300 un mode\u0300le: \u2018Pour cette personne-la\u0300, c\u2019e\u0301tait c\u0327a la bonne re\u0301ponse\u2019 \u00bb poursuit le chercheur.<\/p>\n<p>Tout ne va pas reposer sur les mode\u0300les de langage, loin de la\u0300, mais ces technologies ouvrent d\u2019inde\u0301niables perspectives en matie\u0300re de pre\u0301diction. Sauf qu\u2019au lieu de pre\u0301dire le mot suivant dans une phrase, l\u2019algorithme apprendrait a\u0300 pre\u0301dire l\u2019e\u0301tape suivante dans un parcours de soins: consultation, hospitalisation, traitement, re\u0301action a\u0300 ce dernier, etc. C\u2019est l\u2019un des sujets de the\u0300se encadre\u0301s par les deux organismes. \u00ab L\u2019ide\u0301e serait d\u2019avoir un outil qui identifie les risques en fonction des ante\u0301ce\u0301dents du patient, permettant d\u2019intervenir de manie\u0300re personnalise\u0301e \u00ab , pre\u0301cise Nicolas Barascud. A\u0300 l\u2019usage des me\u0301decins comme des patients. La me\u0301decine pre\u0301ventive est bel et bien entre\u0301e dans une nouvelle e\u0300re.<\/p>\n<p>Les donne\u0301es de sante\u0301, une matie\u0300re sensible<\/p>\n<p>Toutes les donne\u0301es de Doctolib utilise\u0301es avec l\u2019Inria restent sur les serveurs de la plateforme, anonymise\u0301es, chaque projet faisant l\u2019objet d\u2019une autorisation de la Cnil (Commission nationale de l\u2019informatique et des liberte\u0301s). La situation est plus complique\u0301e quand des travaux utilisent des corpus de plusieurs organismes, centres hospitaliers, cliniques, dans des re\u0301gions voire des pays diffe\u0301rents. Les donne\u0301es peuvent e\u0302tre centralise\u0301es quelque part, avec ce que cela implique de proble\u0301matiques d\u2019autorisation d\u2019acce\u0300s et de contro\u0302le.<\/p>\n<p>Mais une me\u0301thode, elle-me\u0302me objet de recherche (chez Google comme a\u0300 l\u2019Inria ou a\u0300 l\u2019E\u0301cole nationale supe\u0301rieure), permet de travailler tout en laissant les donne\u0301es localement chez leurs de\u0301tenteurs respectifs: l\u2019apprentissage fe\u0301de\u0301re\u0301. Dans cette approche, le calcul ope\u0301re\u0301 sur un corpus donne un premier re\u0301sultat interme\u0301diaire. Ce dernier arrive au corpus suivant, avec lequel est calcule\u0301 un nouveau re\u0301sultat, et ainsi de suite sur chaque jeu de donne\u0301es jusqu\u2019a\u0300 l\u2019agre\u0301gation de l\u2019ensemble.<\/p>\n<p class=\"ap-article-footer-note\">Retrouvez plus d\u2019actualit\u00e9s et d\u2019analyses sur <span class=\"ap-highlight-country\">Senegal<\/span> sur le site <span class=\"ap-highlight-brand\">Africa Press<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Africa-Press &#8211; Senegal. Ces notions reviennent comme un mantra en matie\u0300re d\u2019intelligence artificielle (IA) base\u0301e sur l\u2019apprentissage a\u0300 partir de donne\u0301es. Mais elles deviennent un impe\u0301ratif dans le cas d\u2019usages me\u0301dicaux de ces IA. 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