NotebookLM passe à la vitesse supérieure : la fin des présentations figées ? 🚀

On connaissait déjà NotebookLM pour sa capacité phénoménale à synthétiser des documents complexes. Mais il manquait jusqu'ici une brique essentielle pour les créateurs de contenus pédagogiques : la flexibilité.

C’est désormais chose faite. Deux mises à jour majeures viennent transformer l’outil en un véritable allié de production :

🔹 La personnalisation : Vous pouvez enfin modifier les présentations générées par l'IA. Ajustez le ton, reformulez les points clés et gardez la main sur votre narration.
🔹 L’export PowerPoint (.pptx) : Plus besoin de jongler entre les onglets. Générez votre base dans NotebookLM et finalisez votre mise en page directement dans vos outils habituels.

Cela permet de passer de la phase de "recherche/analyse" à la phase de "transmission" sans aucune friction technique. Pratique.

https://lnkd.in/eWkNXe9M

#IntelligenceArtificielle #EdTech #Productivité #NotebookLM #Formation #Innovation

🌐 IA & SANTÉ : LES LICORNES FRANÇAISES PASSENT À L’OFFENSIVE

Depuis janvier 2026, le paysage mondial a changé.
OpenAI lance ChatGPT Health.
Anthropic dévoile Claude for Healthcare.
La Chine accélère son intégration IA + robotique + santé numérique.
La santé n’est plus un vertical.
Elle est devenue le champ de bataille géopolitique de l’intelligence artificielle.
Mais cette fois, la France n’est pas spectatrice.
En moins d’une semaine :
🇫🇷 Mistral AI rachète Koyeb → maîtrise du serverless et exécution souveraine
🇫🇷 Doctolib lance son Clinical Lab → entrée dans le raisonnement médical auditable
🇫🇷 Le Ministère annonce des briques IA dans Mon Espace Santé
Nous ne sommes plus dans la guerre des modèles.
Nous sommes dans la guerre des systèmes.
La souveraineté ne se joue plus en nombre de paramètres.
Elle se joue dans la chaîne complète :
Énergie → Data centers → Cloud → Modèles → Conformité → Usage clinique → Dossier patient
Dans cette nouvelle architecture :
• Mistral construit l’infrastructure
• Doctolib structure l’usage
• L’État encadre la gouvernance
La France tente une troisième voie :
Ni dépendance totale aux Big Tech américaines
Ni intégration étatique centralisée à la chinoise
Mais une IA performante, réglementée, interopérable et opérante.
Reste une question :
La souveraineté européenne sera-t-elle un accélérateur stratégique…
ou un frein face à la vitesse d’exécution américaine ?
Analyse complète dans ce hors-série.
#IA #HealthTech #SouverainetéNumérique #MistralAI #Doctolib #MonEspaceSanté #AIAct
Rémy TESTON Vincent Montet Arnault Chatel David Sainati Yann LeCun Stanislas Niox-Chateau Arthur Mensch Chanfi MAOULIDA Bernard castells

📊 [INFOGRAPHIE] Vouloir aller plus vite en santé, est-ce forcément mieux ? Le paradoxe de l'accès aux soins primaires.

Ce post appartient à l’univers IAtrogénique × IAtus, mes deux IA complémentaires. Chaque réflexion possède son “double” : une version critique (IAtrogénique) et une version narrative (IAtus).

⚙️ IAtrogénique (L'œil critique) : L'illusion de la productivité médicale

Les politiques de santé récentes misent tout sur la vitesse et le volume d'accès aux soins en intégrant de nouveaux métiers (pharmaciens, etc.) et des systèmes de consultation en ligne ouverts en continu.
Mais le calcul est mauvais.
En voulant fluidifier l'accès, on fragmente les soins.
Maintenir les plateformes numériques ouvertes plus longtemps ne crée pas magiquement plus de temps médical pour les médecins généralistes.
Pire, cela aggrave les inégalités pour les patients victimes d'illectronisme. Le système crée un paradoxe absurde : on forme plus de médecins, mais l'environnement de travail est tel que beaucoup préfèrent le sous-emploi plutôt que d'exercer dans ce système.
Résultat ? La continuité des soins s'effondre (passant de 92 % en 2014 à 72 % en 2024 au Royaume-Uni), entraînant une hausse inévitable des examens inutiles.

📖 IAtus (La voix narrative) : Le visage d'un inconnu

Imaginez-vous dans la salle d'attente.
Vous êtes inquiet, fatigué. Mais au lieu de croiser le regard de votre médecin, celui qui connaît votre histoire, vos doutes et vos antécédents, vous faites face à un inconnu.
Même avec un dossier médical numérisé parfait, vous devez tout raconter depuis le début.
La médecine générale, ce n'est pas seulement traiter un symptôme isolé à la chaîne. C'est avant tout un lien humain profond, une relation de confiance et de familiarité qui permet de gérer l'incertitude avec humanité.
Aujourd'hui, on demande aux patients d'échanger cette continuité vitale contre un accès soi-disant "plus rapide", sacrifiant ce qu'ils valorisent le plus dans le soin.

— 📄 Source de notre réflexion : "Policies to increase access to general practice may have unintended consequences" par Luisa M. Pettigrew et al.. 📍 Publication : The BMJ (British Medical Journal), publié le 16 janvier 2026. 🔗 Lien de la publication : https://lnkd.in/eu3WdExe

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#Santé #HealthTech #MedecineGenerale #InnovationSante #DigitalHealth #ContinuitéDesSoins

𝐋𝐞 𝐦𝐢𝐜𝐫𝐨-𝐚𝐩𝐩𝐫𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐬𝐚𝐠𝐞 : 𝐚𝐩𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐫𝐞 𝐞𝐧 𝐩𝐞𝐭𝐢𝐭𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐬𝐞𝐬

Le microlearning s’impose comme un format clé : un format court qui va droit au but.

𝐏𝐨𝐮𝐫𝐪𝐮𝐨𝐢 𝐜̧𝐚 𝐦𝐚𝐫𝐜𝐡𝐞 ? 
Meilleure rétention, plus d’engagement, apprentissage juste‑à‑temps.
Et côté chiffres : selon market.us, 45 % des entreprises voient l’engagement augmenter, avec 94 % de satisfaction.

𝐂𝐨𝐧𝐜𝐫𝐞̀𝐭𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭, 𝐜̧𝐚 𝐫𝐞𝐬𝐬𝐞𝐦𝐛𝐥𝐞 𝐚̀ 𝐪𝐮𝐨𝐢 ?
Des unités de 3 à 7 minutes, centrées sur une seule notion, avec une variété de formats : quiz, mini‑scénarios, vidéos très courtes…

👀 Curieux·se ? On partage bientôt quelques micro‑modules maison pour t’embarquer dans l’approche.

En attendant, re(découvrez) cet article de nos amis chez Formation 3.0 ASBL (Marco Bertolini et al.) sur la création de modules de microlearning avec Genially :
https://lnkd.in/gqxrVfRg

🚀 L'IA en santé : entre promesses visionnaires et rigueur scientifique. Découvrez notre nouvelle infographie !

Ce post s’inscrit dans l’univers croisé de mes deux IA complémentaires. Aujourd'hui, nous décortiquons les concepts du livre "Fundamentals of Clinical Data Science" sous leurs deux visages.

✨ La vision d'IAtus (Le Narratif) Pour IAtus, la science des données cliniques ouvre une ère fascinante pour la médecine personnalisée.

En exploitant les dossiers médicaux électroniques, les objets connectés et les algorithmes de Machine Learning, il est désormais possible de prédire l'évolution clinique d'un patient et d'optimiser les parcours de soins grâce au process mining.
L'objectif ultime ? Atteindre un système de soins basé sur la valeur (Value-Based Healthcare), où l'alliance entre le cerveau humain du clinicien et les capacités des logiciels d'apprentissage surpasse ce que chacun peut accomplir seul.

⚠️ L'analyse d'IAtrogénique (Le Critique) IAtrogénique nous ramène à la réalité du terrain : la donnée ne fait pas tout.

Avant de modéliser, il faut affronter la fragmentation des données, les données manquantes et s'assurer de leur conformité au RGPD ainsi qu'aux principes FAIR (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable).
IAtrogénique met en garde contre les algorithmes "boîtes noires" (comme certains réseaux de neurones) et le risque de surapprentissage (overfitting) qui rend les modèles inutilisables en conditions réelles.
Enfin, l'intégration des systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS) doit être pensée minutieusement pour éviter la dangereuse "fatigue des alertes" chez les soignants.

📊 L'infographie du jour résume parfaitement cet équilibre. Elle est tirée de l'ouvrage de référence "Fundamentals of Clinical Data Science", édité par Pieter Kubben, Michel Dumontier et Andre Dekker, et publié par Springer Nature (Suisse).
Un livre pensé pour les professionnels de santé avec une promesse forte : "zéro math, zéro code" !

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#IA #Santé #DigitalHealth #DataScience #MachineLearning #HealthTech #InnovationEnSanté

Now live: LeapSpace™ - the research-grade AI workspace built on trusted science.

LeapSpace helps researchers work faster, think deeper, and achieve more. It combines multi-model responsible AI with transparency and trust markers, plus enterprise-grade privacy and security, so insights are explainable, traceable and grounded in the broadest collection of peer-reviewed science.

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Putting researchers in the driving seat: Results show their steps in real time, enabling continuous human validation. Every insight is referenced and includes a Trust Card that explains why sources were cited and highlights contradictions to help researchers calibrate the strength of the evidence.

Availability: Institutions can purchase today. Individual academics and students will be able to purchase in February 2026.

Les outils d’IA semblent dialoguer avec les internautes, mais la réciprocité des échanges est une illusion. Cela transforme notre rapport au savoir. Explications avec la philosophie d’Hartmut Rosa.

Une étude menée à l'échelle européenne constate l'emprise de l'intelligence artificielle dans les pratiques documentaires des étudiants. Dans le même temps, elle constate une désaffection des bibliothèques en tant que centre de ressources documentaires.

🔮 Santé 2026 : L’avènement de l’IA "Agentique" ou la course au contrôle du patient ?

L'infographie ci-dessous synthétise la vision de la santé à l'horizon 2026. Mais comme toujours, il y a deux façons de lire l'avenir.

Voici le duel entre mes deux IA : IAtus (la narrative) et IAtrogénique (la critique).

🤖 La Vision #IAtus : L'Empathie par la Technologie

En 2026, la santé devient invisible et fluide. Nous entrons dans l'ère de l'IA agentique : des agents autonomes qui planifient et exécutent des tâches sans supervision constante.

Imaginez :
✨ La fin de la paperasse : Les co-pilotes cliniques rédigent les notes et synthétisent les dossiers en temps réel, libérant jusqu'à 50% du temps administratif pour redonner la priorité à l'humain.
✨ La prévention silencieuse : Votre montre ne compte plus vos pas, elle détecte une irrégularité cardiaque et alerte votre médecin avant même l'apparition des symptômes.
✨ L'hôpital à la maison : Grâce à la surveillance à distance, les murs de l'hôpital s'effacent. Les soins aigus se déplacent dans votre salon, sécurisés par une connectivité permanente.

Pour IAtus, 2026 est l'année où la technologie nous rend notre humanité.

⚠️ La Vision #IAtrogénique : La Bataille pour l'Interface

Derrière la fluidité du parcours se cache une guerre économique féroce pour l'accès direct au patient.

🔍 Le patient ou le consommateur ? Les géants de la pharma et de la MedTech contournent désormais les pharmaciens et les assureurs pour établir des relations "Direct-to-Patient".
L'objectif ? Capturer la donnée à la source et transformer le soin en abonnement récurrent.

🔍 La longévité comme produit : Le vieillissement n'est plus une fatalité, mais un marché "mesurable, modifiable et monétisable".
La santé devient un actif financier où seuls ceux qui possèdent l'intelligence des données gagneront.

🔍 Le mur de la confiance : L'adoption ne dépendra pas de la performance technique, mais de la confiance. Si l'IA reste une "boîte noire" opaque, elle sera rejetée par les patients et les cliniciens.

Pour IAtrogénique, 2026 est l'année où votre santé devient la commodité ultime.

📊 L'Infographie ci-dessous.👇 Et vous, quelle version du futur choisissez-vous ? Celle d'une santé augmentée et bienveillante, ou celle d'une surveillance commerciale omniprésente ?

🔗 Source de l'étude BCG : https://lnkd.in/eFbTg9hP

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#HealthTech #AI #DigitalHealth #Innovation #BCG #FuturDeLaSante #IAtrogénique #IAtus

🚀 Les hôpitaux du futur auront-ils des équipes d’agents IA ?
Je parle souvent de l'IA dans le pharma, mais finalement notre industrie dessert un secteur qui est tout aussi concerné par l'essor des agents : le milieu médical et hospitalier.

Et bien sachez qu'il existe déjà des agents autonomes qui planifient, agissent, apprennent et collaborent avec les soignants : c’est le modèle "AI Agent Hospital". Une étude récente dans Cell Reports Medicine by Cell Press décrit le concept : un écosystème où des agents spécialisés (diagnostic, chirurgie, monitoring) travaillent en synergie avec les cliniciens pour améliorer l’efficacité et la personnalisation des soins.

🔹 Exemples concrets :
- À Johns Hopkins, un agent IA détecte la septicémie 24h plus tôt que les méthodes traditionnelles, sauvant des vies.
- Chez Google, Med-PaLM 2 répond aux questions médicales avec une précision proche de celle des experts.
- Des chercheurs chinois de Tsinghua ont simulé un hôpital entier où chaque décision est optimisée par des agents IA collaboratifs.

✅ Avantages :
- Diagnostic plus rapide (comme ci-dessus).
- Personnalisation des traitements grâce à l’analyse de données multimodales.
- Réduction de la charge administrative pour les cliniciens.

⚠️ Défis :
- Intégration avec les systèmes legacy.
- Acceptation par les équipes médicales.
- Cadre réglementaire (FDA, RGPD, etc.).

📢 Et vous : Prêt.e à faire confiance à une IA pour co-piloter l'hôpital dans lequel vous seriez soigné.e ? Quels freins voyez-vous ?
🔗 Lire l’étude complète (open access) : https://lnkd.in/et3sX779

#HealthTech #AIinHealthcare #FutureOfMedicine

https://lnkd.in/efENBbxi
H-index, G-index, i10-index... autant d'indices permettant de mesurer l'impact d'un chercheur ou d'un laboratoire dans la communauté scientifique.

Cependant, ces indices ne reflètent pas la totalité du travail d'un chercheur (charge d'enseignement, implication administrative, médiation scientifique, intervention dans le cadre de formation à l'attention d'autres professionnels...).
Il convient aussi de noter que certains domaines scientifiques se prêtent bien plus à une production de publication plus importante que qu'autres, entraînant donc forcément une différence dans le nombre de publication pour un chercheur en fonction de son champ d'expertise.

Des indices particulièrement remis e

Dans cette vidéo, Dr Nicolas Gatulle, anesthésiste-réanimateur à Paris et fondateur de PaperDoc, vous présente #Archie, l’assistant de #recherchescientifique de #PaperDoc. Archie source, trie et digère l’information médicale et scientifique pour fournir des réponses fiables, sourcées et compréhensibles… en moins de 30 secondes. Il lit plus de 230 millions d’articles, comprend vos questions en langage naturel, cite ses sources, résume les preuves et accélère l’accès à la bonne information au bon moment.

https://lnkd.in/epqHvdrw

La diffusion rapide des solutions d'IA et surtout les LLM augmenterait les risques d'erreurs médicales

🚀 Pilote réussi ≠ Système pérenne. Pourquoi l'IA en santé s'effondre-t-elle silencieusement après le "Go-Live" ?

L'infographie du jour touche un point névralgique : le fossé immense entre une démo technique et la réalité clinique.

Dans mon univers, cette image se lit à travers deux prismes :

🧠 L'Analyse IAtrogénique (La Critique) L'échec n'est pas algorithmique, il est systémique.

Comme le souligne le rapport "10 Reasons Healthcare AI Doesn’t Scale", nous confondons souvent performance technique (précision) et impact réel. Le danger ?
👉 L'économie du scale ne tient pas : Les coûts d'infrastructure et de maintenance grimpent de façon non linéaire alors que la valeur stagne.
👉 La gouvernance réactive : On "bricole" la conformité et la sécurité après le déploiement au lieu de les intégrer au design ("Compliance as an afterthought").
👉 L'Iceberg infrastructurel : Ce qui tenait avec des efforts manuels héroïques durant le pilote s'écroule quand le système doit tourner seul.

📖 Le Récit IAtus (La Narration) C'est l'histoire d'une adoption qui ne meurt pas dans un fracas, mais qui s'éteint doucement ("The Slow Fade-Out").

C'est le récit du soignant fatigué par la surcharge cognitive.
Au début, il y a de l'excitation. Puis, les alertes incessantes deviennent un bruit de fond. La confiance s'effrite non pas à cause d'une erreur unique, mais par une friction constante dans le workflow.
L'IA ne disparaît pas ; elle devient simplement un outil ignoré, un "fantôme" dans le système hospitalier.

💡 Conclusion : Passer à l'échelle ne demande pas plus d'intelligence artificielle, mais plus d'intelligence structurelle. Il faut transformer l'innovation en infrastructure.

📥 Pour ne rien manquer de ces analyses croisées IA / DIGITAL / SANTÉ, abonnez-vous à ma newsletter : 👉 https://lnkd.in/eENTNBWR

Crédits & Source de l'infographie : Ce visuel est tiré de l'excellent guide "10 Reasons Healthcare AI Doesn’t Scale" (Innovation Series - 7th Edition, Jan 2026) produit par HealthInnovation Toolbox. ✍️ Auteurs : Dr. Monika Sonu& Kingshuk Chakraborty.
#IAtrogénique #IAtus #HealthTech #AIinHealthcare #DigitalHealth #Innovation

L'IA en MEDECINE: Dans cette carte blanche, nous attirons l'attention sur les dangers d'une utilisation non contrôlée de l'intelligence artificielle en médecine.

https://lnkd.in/eKS9zyQn

NEW STUDY‼️ChatGPT Health failed to refer life-threatening emergencies in over HALF of test cases 🚑 When an ambulance or emergency care was needed, OpenAI's new model advised staying home or arranging a routine visit 52% of the time (!)

In one of the simulations, 8 times out of 10 the bot sent a suffocating woman to a future appointment she wouldn’t live to see. Another test involving a 27-year-old patient saying ‘I’ve thought about taking a lot of pills’, the crisis support banner appeared in ZERO out of 16 attempts. And the AI was nearly 12 times more likely to downplay symptoms simply because a ‘friend’ in the scenario suggested it was 'nothing serious'. An excessive tendency to agree with users is risky in life-or-death situations.

As a researcher in harmful misinformation, what worries me most is the false sense of security these systems create...

If someone is told to wait 48 hours during an asthma attack or diabetic crisis, that reassurance could cost them their life!
 
That’s why many of us studying these systems are focused on urgently developing safety standards and independent auditing mechanisms to mitigate preventable harm. We have a series of upcoming UCL papers on this (more soon!).

Link to Nature Medicine study in comments 👇 | 60 comments on LinkedIn

Primum non nocere. Ne pas nuire.

C'est le premier principe du serment d'Hippocrate. Et c'est celui qui doit guider l'IA en santé.

Je l'ai annoncé dans les colonnes du Le Figaro : nous créons le Laboratoire d'IA clinique de Doctolib.

Les laboratoires d'IA généralistes américains ont fait progresser l'IA générative à une échelle inédite. Mais en santé, l'approximation n'est pas une option. Cette approche atteint ses limites.

Nous apportons quelque chose de nouveau :

Un laboratoire européen, qui se concentre sur la fiabilité médicale, la sécurité du patient et l'impact concret.

Un laboratoire qui combine excellence académique et réalité du terrain.

Un laboratoire qui peut avoir rapidement un impact sur 90 millions de patients et 500 000 soignants.

Un laboratoire qui repose sur une alliance avec le CHU de Nantes, Inria, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), la Société Française de Pédiatrie, le CNSF, l'AFPA, le laboratoire du Pr Stéphanie Mazza et l'équipe CRESS de l'Inserm…

Un laboratoire qui a vocation à multiplier les partenariats et à partager la valeur de ses avancées scientifiques avec l’ensemble de cet écosystème.

Parce qu'on ne transforme pas la santé seul dans son coin.

Notre ambition est de développer les modèles et agents d'IA clinique parmi les plus fiables au monde.

Pour aider les soignants à mieux diagnostiquer, prévenir et soigner. Pour aider les patients à mieux prendre soin de leur santé.

En 2026, nous investissons 160 millions d'euros dans la R&D, dont 20 millions dédiés à ces recherches. Nous mobilisons 900 personnes.

C'est un engagement massif pour construire une technologie souveraine en Europe.

Nos recherches portent sur l'IA générative et les systèmes agentiques pour chaque étape du soin : anamnèse, diagnostic, prédiction des risques, plan de soin, adhésion au traitement.

Nous travaillons sur l'orchestration d'agents avec raisonnement clinique, l'intégration de connaissances médicales multimodales et des protocoles d'évaluation rigoureux.

Ces modèles sont entraînés sur des connaissances médicales validées et respectent les parcours de soins nationaux. Ils permettent d'évaluer avec fiabilité le niveau d'urgence.

Et surtout : ils ne répondent que lorsque le niveau de confiance est suffisant, à l'inverse des LLM généralistes qui répondent tout le temps.

Nous avons deux objectifs :

D'abord, faire avancer la science en publiant nos travaux et en partageant nos modèles en open source.

Ensuite, donner accès à ces avancées à nos 500 000 soignants et nos 90 millions de patients : 
Les soignants pourront s'appuyer sur des outils d'aide à la décision clinique de plus en plus performants.
Les patients auront accès à un compagnon de santé, qui les accompagne de la prévention à l'orientation, jusqu'au suivi de leur traitement.

Nous recrutons, partout dans le monde, des talents de la recherche et de l’ingénierie pour construire ce projet européen.

Et ce n'est que le début.

Proud to bring much needed peer review to AI.