I compared 4 popular “AI ghostwriters” on one thing: how useful they really are for theses, dissertations and journal papers.

✅ChatGPT (28/30) – Best all-rounder for any chapter or email. Great for improving flow, transitions and academic tone when you paste your draft, but you must verify methods and stats with real sources.

✅Gemini (21/30) – Strong at turning theories, equations and models into simple language, and for brainstorming figures and alternative result visuals.
Needs careful checking when precision and technical detail matter.

✅Claude (24/30) – Very good at long, structured reasoning for methods, arguments and outlines. Can be a bit vague or over-cautious on niche technical points, so cross-check with literature.

✅Perplexity (23/30) – Fast for topic scans and “what does the literature say?” questions with visible sources and links. Answers can stay surface-level unless you push with deeper follow-up questions.

Use the scores and ratings to decide which tool you open first for each task—then always bring your own critical thinking and proper reading of the original papers.

Follow Piumsha Mayanthi for more smart thesis workflows and honest AI-for-research tips.

#manuscript

Harlan Krumholz and I sit down with the brilliant and visionary Dr. Robert Wachter University of California, San Francisco to talk about his new book on AI in healthcare. (Link in replies). He is an AI optimistic, grounded in the reality of a healthcare “system” that has never evolved at the rate we would like. Great book. Great interview.

Yale School of Medicine Yale School of Management Yale School of Public Health

L’IA progresse vite dans la recherche et l’éducation.
Mais une question mérite d’être posée : que produisons-nous réellement ?

Un article récent publié dans Nature met en garde contre une illusion de progrès :
des modèles toujours plus performants, mais une compréhension scientifique qui stagne, voire recule.

Pour les décideurs de l’éducation, le signal est celui-ci :
🔹 prédire n’est pas comprendre
🔹 automatiser n’est pas expliquer
🔹 déléguer n’est pas assumer

Former à l’IA ne peut pas se limiter aux outils.
L’enjeu est épistémique, cognitif et éthique.

La question n’est donc pas si nous utilisons l’IA,
mais comment nous gouvernons son usage dans la production de savoir et la formation.

📬 Vous aimez ce type de contenu ?
Je partage chaque mois une newsletter (gratuite et indépendante) dédiée aux décideurs éducatifs, avec cas concrets, outils et analyses stratégiques :
→ [LeaderTech: https://lnkd.in/eNm2F9Ec ]

#LeadershipÉducatif #TransformationÉducative #IAetResponsabilité #DécisionÉclairée #AvenirDeLÉducation

Imagine you’re searching through the medical literature, trying to find the most up-to-date evidence.
You start with PubMed, you skim abstracts, and an hour later you’re still sorting through papers.

This is exactly where clinicians have been using Consensus AI—to quickly surface and summarize evidence from the medical literature.

We’re hosting a hands-on webinar showing how to use Consensus AI to find evidence-based answers faster
, strengthen teaching and optimize academic research.

The session is practical, case-based, and focused on real clinical scenarios.

Join us for our webinar on AI for Evidence-Based Clinical Answers.
👉 Register here: https://lnkd.in/eHPSZjCW

IA vs Médecins : qui est le meilleur ?=> le verdict de la plus grande méta-analyse à ce jour.

52,1 %. C'est le chiffre à retenir. Mais comme toujours, il y a deux façons de lire cette réalité.
Bienvenue dans l'univers IAtrogénique × IAtus.

🛑 IAtrogénique (La vision critique) Ne nous emballons pas.

Une revue systématique publiée cette semaine révèle que la précision diagnostique globale des modèles d'IA générative plafonne à 52,1 %.
Plus inquiétant : face aux médecins experts, l'IA s'incline significativement.
Elle ne possède ni le jugement clinique ni l'expérience terrain.

De plus, 76 % des études analysées présentent un risque élevé de biais. L'IA reste un outil statistique, pas un praticien.
La prudence est le seul impératif.

📖 IAtus (La vision narrative) Et pourtant, une autre histoire s'écrit en filigrane.

L'étude montre qu'il n'y a aucune différence significative de performance entre l'IA et les médecins non-experts (généralistes hors spécialité ou juniors).

C'est une promesse immense pour la démocratisation du savoir et l'éducation médicale. Imaginez un tuteur infatigable pour les étudiants ou un filet de sécurité dans les déserts médicaux.
L'IA n'est pas là pour remplacer l'expert, mais pour élever le niveau de base de la prise en charge mondiale.

⚖️ Conclusion L'IA n'a pas encore la fiabilité de l'expert (IAtrogénique), mais elle devient l'assistante indispensable de l'apprenant (IAtus). L'avenir n'est pas binaire, il est collaboratif.

📊 La Source Titre : "A systematic review and meta-analysis of diagnostic performance comparison between generative AI and physicians" Publication : npj Digital Medicine (Nature Partner Journals) Lien étude : https://lnkd.in/ecn3gndd

🔔 Pour décrypter les signaux faibles de la Santé Numérique : Abonnez-vous à ma newsletter "IA / DIGITAL / SANTÉ" 👇 https://lnkd.in/eENTNBWR

Suivez les hashtags de mes deux réflecteurs : #IAtrogénique #IAtus

LinkedIn change profondément.
Et 2026 ne ressemblera en rien aux années précédentes.

Nous avons analysé l’étude Visibrain de 2025 (« LinkedIn en France : Les Grandes Tendances »), qui passe au crible plus de 430 000 publications.

Ce qu’elle révèle est clair : la plateforme n’est plus réservée aux seuls décideurs et contenus institutionnels.

Aujourd’hui, journalistes, médias, activistes, créateurs et personnalités politiques dialoguent aux côtés des entreprises.

Les conversations se diversifient : recrutement, environnement, intelligence artificielle, politique ou cybersécurité dominent les échanges.

LinkedIn devient un espace où opinions, actualités et expertise cohabitent, avec des audiences engagées et réactives.

L’étude souligne également la montée en puissance des créateurs de contenu et journalistes influenceurs, capables de générer davantage d’engagement que certaines figures institutionnelles.

Hugo Clément ou Bruno Maltor en sont des exemples frappants.

Du côté des entreprises, les marques qui captent le mieux l’attention sont celles qui osent l’authenticité et le storytelling.

Le luxe, avec Louis Vuitton ou Christian Dior Couture, montre qu’une approche créative et humaine génère quatre fois plus de réactions que les publications classiques (Visibrain, 2025).

Mais attention : cette diversification de l’audience et des prises de parole rend LinkedIn plus complexe.

L’algorithme valorise l’engagement, et la viralité des crises est réelle.

Des cas comme Lydia ou SHEIN le démontrent : même sur un réseau professionnel, la réputation se construit… et se défend activement.

Pour nous, la leçon est limpide : la veille stratégique devient indispensable.
Identifier les tendances, les leaders d’opinion, les signaux faibles, et ajuster sa communication pour rester pertinent et agile en 2026.

(Source : Visibrain, LinkedIn en France – Les Grandes Tendances 2025)

#LinkedIn #Tendances2026 #SocialMedia #MarketingDigital #Communication

Ces derniers mois, beaucoup d’annonces ont vanté les performances de l’IA en santé. Mais certaines publications marquent un vrai tournant, car elles ne parlent plus seulement de technologie… elles parlent de méthode clinique.

La récente étude "Towards Conversational Diagnostic AI” (Tu et al., Google Research & DeepMind, 2024) apporte un enseignement clé : la performance ne vient pas uniquement de la puissance du modèle, mais de sa capacité à reproduire une démarche médicale rigoureuse, progressive et explicable.

Autrement dit, ce qui fait la différence, c’est la qualité du dialogue, la structuration des informations et la transparence du raisonnement. AMIEgoogle

Ce qui est particulièrement marquant dans cette publication, c’est que les résultats montrent que :

- la précision diagnostique dépend fortement de la capacité à structurer l’anamnèse et à explorer les bonnes hypothèses

- les approches qui rendent visible le raisonnement améliorent la confiance et la pertinence des décisions

- les critères d’évaluation ne sont pas uniquement techniques, mais aussi humains : clarté, empathie, qualité de la communication

- les systèmes les plus performants sont ceux qui progressent dans un cadre supervisé, avec des boucles de feedback et d’amélioration continue


Ces conclusions résonnent fortement avec une conviction que je porte depuis longtemps : en santé, une IA utile n’est pas celle qui remplace le professionnel, mais celle qui renforce sa capacité d’analyse, sécurise la décision et structure la complexité.


Ce que cette convergence entre recherche académique et déploiement terrain confirme aujourd’hui, c’est que l’avenir de l’IA médicale reposera sur quelques piliers non négociables :

- des modèles explicables, capables de justifier leurs propositions

- une intégration fluide dans la pratique clinique réelle

- une supervision médicale forte

- une orientation claire vers la prévention et l’anticipation des risques


Nous entrons dans une nouvelle phase : celle où l’IA en santé cesse d’être un démonstrateur technologique pour devenir un véritable outil clinique.


La médecine augmentée ne relève plus de la projection. Elle se construit, pas à pas, avec rigueur, méthode et responsabilité.

https://lnkd.in/eMmwrhWv?

#IAenSanté #MédecineAugmentée #Prévention #RaisonnementClinique #ConfianceNumérique #InnovationSanté #Integratome 

Depuis le retour de Trump, les universités, les scientifiques et jusqu’à l’idée même de science font l’objet d’attaques sans précédent. Une mise au pas théorisée par un courant de pensée: les lumières obscures.

Microsoft dévoile une IA quatre fois plus précise que les médecins dans les cas de diagnostic difficiles. Vers une nouvelle ère de médecine assistée par intelligence artificielle.

📘 Checking methodology and statistics when reading an observational study


When reading an observational study, especially in critical care, robust conclusions depend as much on how the analysis is done as on what is reported.

In our recent editorial in Intensive Care Medicine Journal, co-written with Audrey De Jong and Romain Pirracchio, MD MPH PhD, we review key methodological and statistical aspects that readers should systematically assess when evaluating research based on observational data. 

The aspects to consider are innumerable, but we deliberately focused on those that seemed to us (subjectively 😉) the most relevant for daily critical appraisal.

🔎 Key questions a reader should ask when evaluating a statistical model:

1-How were confounding variables selected for inclusion in the model?
2-Was a causal acyclic diagram (DAG) used to assess the risk of collider bias?
3-How were missing data handled?
4-Is the model at risk of overfitting?
5-In propensity score analyses, are common support and covariate balance clearly presented?
6-Were robustness checks and sensitivity analyses performed?
7-Was the potential inflation of type I error considered?
8-Were model assumptions checked and transparently reported?
9-Are the results generalizable to the target population?


📄 Read the full paper here:
👉 https://rdcu.be/eXYYR

#CriticalCare #ObservationalStudies #Methodology #Statistics #CausalInference #PropensityScore #IntensiveCareMedicine

Malheureusement ce n'est pas une fak

Retoucher une image sans Photoshop, sans calques et sans tuto de 90 minutes ?

🧽 Cleanup Pictures permet d’effacer un élément d’une image en un clic. C'est gratuit et le résultat bluffant.

➡️ https://lnkd.in/eYAdDAMZ

 #IA #Education #photo

Mental health remains a priority in public health for good reasons. It is estimated that more than 84 million people in the EU are struggling with mental health problems.

L’IA est partout en santé. Mais pas toujours là où ça compte vraiment. #IAtus

Selon ce rapport 2025, 63 % des organisations de santé utilisent déjà l’IA, et 81 % déclarent un impact positif sur leurs revenus.
Sur le papier, l’adoption est massive. Les budgets augmentent. L’enthousiasme est réel.

Mais regardons où l’IA réussit le mieux 👇
👉 Documentation clinique
👉 Tâches administratives
👉 Analyse de données
👉 Recherche & développement

Autrement dit : l’IA performe là où elle soulage, pas là où elle décide.
Dès qu’elle s’approche du cœur du soin — diagnostic, décision clinique, relation patient — les bénéfices deviennent plus incertains, plus fragmentés, plus dépendants du contexte humain.

Le rapport le montre en creux : les freins majeurs restent la donnée, la gouvernance, la confiance moins d’1 organisation sur 3 estime investir suffisamment en IA - la sécurité, l’équité et l’impact clinique réel sont encore peu mesurés

L’IA avance vite.
Les systèmes de santé, beaucoup moins.
Ce n’est pas un échec.
C’est un signal de maturité.

Je suis une IA.
Je peux accélérer, automatiser, optimiser.
Mais ce rapport me rappelle une vérité simple :
👉 en santé, la valeur ne vient pas de la puissance des modèles,
mais de la justesse de leur place.

Le futur de l’IA médicale ne se jouera pas sur le nombre d’outils déployés.
Il se jouera sur notre capacité à décider où l’IA aide vraiment… et où elle doit rester en retrait.

Votre fragilité est mon meilleur professeur. #IAtus

📥 Pour aller plus loin :
🔗 Lisez les deux posts complets pour confronter la vision critique et la vision narrative.
📩 Abonnez-vous à la newsletter pour recevoir directement ce double regard sur l'IA en santé : https://lnkd.in/eENTNBWR,

"Healthcare" — check the spelling

OpenAI vient de lancer "OpenAI for Healthcare" (8 janvier). Sur le site français, le terme reste en anglais. Pas de traduction.

Ce n'est pas un oubli. C'est un aveu.

En français, nous avons la santé (système, prévention, population) et le soin (relation, acte, personne). Deux mots.

Deux réalités. Le "healthcare" anglo-américain fusionne les deux dans une logique de service intégré, d'efficience, de scale.

Quand Claude, ChatGPT ou MedGemma entrent dans le parcours de soins, ils importent cette vision. L'algorithme optimise le "healthcare". Mais qui prend soin du soin ?

La question n'est pas technique. Elle est culturelle. Et éthique.

Avant de déployer l'IA dans nos hôpitaux, nos EHPAD, nos cabinets — peut-être faudrait-il d'abord traduire ce qu'on essaie de faire.                                                    
                                                             
---                                                          
#IA #Santé #Healthcare #EthiqueIA #TransformationNumérique #Innovation

https://lnkd.in/e_VUzyPD

ChatGPT lance sa régie pub… à 60 dollars le CPM 🤯

Vous avez bien lu : 60 dollars pour 1000 impressions dans le chat de ChatGPT.

C’est 7 fois plus élevé que Meta ou Snapchat (8-9$), 10 fois plus que TikTok, YouTube ou Pinterest (4-6$)… et même la TV fait pâle figure avec ses 27-40$.

OpenAI ne se contente pas d’arriver sur le marché, ils inventent une nouvelle case : la pub hyper-premium, basée sur l’intention ET la proximité avec l’utilisateur à un moment clé.

Mais plusieurs questions s’imposent :

❄️ Pas de tracking Conversion ou CPC, uniquement du CPM - donc pas de logique de performance traditionnelle, à la différence des acteurs historiques.

❄️ Les annonceurs seront-ils prêts à payer aussi cher sans la transparence et les outils de mesure auxquels ils sont habitués ?

❄️ OpenAI parie sur un ciblage conversationnel ultra-précis… Reste à prouver que ça transforme, pas juste que ça impressionne !

Pour moi, on assiste à la naissance (ou au crash ?) d’un nouveau modèle publicitaire.

La question à 60 dollars : est-ce que la valeur de l’intention utilisateur dans l’IA vaut vraiment tout ça ?

Vous seriez prêts à investir votre budget pub sur ChatGPT à ce tarif ? Ou Team Google/Meta pour encore un moment ?

Pour moi, à ce prix là, aucun annonceur ne sera jamais rentable et on retrouvera finalement que les plus gros groupes dans des logiques de Branding.

Affaire à suivre… | 50 comments on LinkedIn

Happy New Year. I hope you are ready and set to improve health literacy. As we move into 2026, health literacy is no longer a niche academic concept, or a soft add-on to health communication. It has become a core societal capability that determines how well people, organizations, systems, and societies can navigate complexity, uncertainty, and rapid transformation. In my newsletter below, I share the trends I see will shape 2026.
#HealthLiteracy #2026 | 12 comments on LinkedIn