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Veille #Esanté & #IA : 💶 Doctolib investit 20 millions € pour créer son laboratoire dédié à l’Intelligence Artificielle clinique en partenariat avec le CHU de Nantes et plusieurs acteurs de la recherche

💡 Décidément, l'actualité de l'IA en santé est bouillante en ce début 2026 ! Après vous avoir partagé hier avec notre média vidéo 👁️‍🗨️ L'Oeil de la E-santé le financement du CHU de Montpellier à hauteur de 15 millions € pour son projet "Alliance IA" (je vous le partage en commentaire 👇), c'est au tour de Doctolib d'annoncer la création de son nouveau laboratoire d'IA clinique en consacrant 20 millions € sur les 160 M€ de leur budget dédié à la R&D

🎯 Concrètement, ce laboratoire IA clinique s'appuie sur une centaine de collaborateurs répartis entre Nantes, Paris et Berlin pour développer des modèles et des agents IA dédiés au domaine de la santé et pour accompagner les patients et les professionnels de santé sur l'ensemble du parcours de soins (Diagnostic, prédiction des risques, ...)

🇪🇺🤝 Dans les colonnes du Le Figaro, son CEO, Stanislas Niox-Chateau, rappelle que ce laboratoire a une ambition européenne et s'appuie également sur une démarche collaborative afin d'apporter la fiabilité médicale avec la participation de plusieurs partenaires hospitaliers, de recherche et du soin :

✅ Le CHU de Nantes avec un cas d'usage sur le niveau d'urgence dans la prise en charge des enfants
✅ Le CNSF - Collège National des Sages-Femmes de France
✅ La Société Française de Pédiatrie
✅ Le laboratoire de recherche Inria
✅ L'AFPA - Association Française de Pédiatrie Ambulatoire
✅ Le CRESS - Centre de Recherche en Epidémiologie et Statistiques de l' Inserm 
✅ Et Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), l'un des centres de recherche les plus importants au monde dans le domaine de l'IA.

👫 Cette ambition s'accompagne d'un plan de recrutements d'ingénieurs et de spécialistes de l'IA pour porter l'effectif de l'équipe R&D à plus de 900 collaborateurs

🔗 Je vous partage l'article en commentaire le lien de l'article de Marie Bartnik, Journaliste Santé au Figaro ainsi que les interviews vidéos de notre média vidéo 👁️‍🗨️ l'Oeil de la E-santé notamment sur le projet de "Station S" du CHU de Nantes où Doctolib s'est installé l'an dernier

L’#IA à l’hôpital : organes confondus, opérations ratées

Une enquête Reuters révèle que l’intelligence artificielle, adoptée pour guider les chirurgies, multiplie les incidents graves, avec des outils indiquant de fausses positions d’instruments et confondant des organes.

Un exemple frappant : un logiciel d’#IA chirurgicale a confondu un foie avec un rein lors d’une intervention, forçant un arrêt d’urgence et des complications post-opératoires pour le patient.

Le système TruDi Navigation d’Acclarent (Johnson & Johnson), utilisé pour les sinus et le crâne, est impliqué dans au moins 10 blessures entre 2021 et 2025, dont une fuite de liquide céphalo-rachidien par le nez, une perforation de la base du crâne et des AVC après lésion d’artère majeure.

Des outils comme Viz.ai ou des robots Da Vinci ont aussi causé des diagnostics erronés ou des trajectoires déviées, illustrant les risques des algorithmes opaques en chirurgie temps réel.

Ces défaillances proviennent souvent de biais dans les données d’entraînement (sous-représentation de certaines ethnies ou pathologies rares), d’algorithmes opaques impossibles à auditer, et d’une confiance excessive des praticiens qui délèguent sans vérification critique.

Aux États-Unis, la FDA a recensé plus de 200 incidents IA médicaux en 2025, dont 15% graves, tandis qu’en Europe, des hôpitaux allemands et français rapportent des faux positifs en radiologie jusqu’à 20% supérieurs aux humains dans certains tests.

En France, l’ANSM et l’Ordre des médecins alertent sur ces outils “à haut risque”, imposant des validations strictes, mais le déploiement accéléré dans le cadre du plan IA Santé (1 milliard d’euros d’ici 2027) soulève des craintes d’effets secondaires sous-estimés.

Des études montrent que l’IA excelle dans des tâches répétitives comme la détection de fractures, mais rate les cas complexes où le contexte clinique humain est crucial, augmentant paradoxalement les erreurs globales de 5 à 10% dans les hôpitaux pilotes.

Face à ce constat, les chercheurs en éthique médicale plaident pour un encadrement renforcé : obligation de “tests en conditions réelles” avant tout déploiement, traçabilité complète des décisions IA, et un principe de “supervision humaine obligatoire” pour les actes critiques.

Des alternatives émergent, comme des IA “hybrides” combinant algorithmes et expertise humaine validée par pairs, testées avec succès en Scandinavie pour réduire les faux positifs de 30%.

Ce fiasco précoce de l’IA hospitalière n’invalide pas son potentiel à long terme, mais révèle une hype technologique dangereuse quand elle prime sur la prudence clinique.

À l’heure où les gouvernements injectent des milliards dans la santé numérique, la priorité doit redevenir le patient, et non l’innovation à marche forcée : sans garde-fous solides, l’IA risque de transformer les hôpitaux en cobayes high-tech plutôt qu’en sanctuaires de soin.

L'IA va-t-elle augmenter ou remplacer le soignant ? C'est LA question.

Face à l’IA générative, le corps médical oscille entre l’espoir d’un "super-assistant" et la peur du grand remplacement cognitif.
Est-ce la fin de l'expertise humaine ou le début d'une nouvelle ère ?

Pour trancher, j'ai convoqué mes deux entités :

👹 #IAtrogénique (La voix critique) "Ne soyons pas naïfs.

L'histoire nous a prévenus : chaque 'aide' extérieure est un clou de plus dans le cercueil de notre autonomie mentale. Socrate l'avait déjà dit : si l'on se fie à des marques externes (l'écriture, et maintenant l'IA), on implante l'oubli dans nos âmes.
Le risque n'est pas que l'IA soit meilleure que nous, mais que nous devenions paresseux.
Comme le craignait déjà le Dr John Stearns en 1823 face à la multiplication des livres médicaux : 'L'esprit cesse de réfléchir et le génie d'inventer'.

À force de sous-traiter le diagnostic à la machine, le soignant ne sera pas 'augmenté', il sera 'vidé' de sa substance, réduit à valider des décisions qu'il ne comprend plus."

🧙‍♂️ #IAtus (La voix narrative et historique) "Doucement.

Cette peur du remplacement est aussi vieille que la médecine elle-même. Dès le 4ème siècle av. J.-C., Hippocrate se lamentait déjà que 'la vie est courte, l'art est long' face à la surcharge d'informations.

Regarde le 'Vade Mecum' (le guide de poche) du 19e siècle. On craignait qu'il ne remplace le jugement, alors que le Manuel Merck de 1899 promettait au contraire de rendre le médecin 'maître de la situation'.
L'informatique des années 50 a suscité les mêmes craintes de déshumanisation.
Pourtant, nous n'avons pas été remplacés ; nous avons évolué. Nous sommes passés d'un savoir 'au cas où' (just-in-case) basé sur la mémoire pure, à un savoir 'juste à temps' (just-in-time) basé sur le processus. L'IA n'est que la prochaine étape de cette augmentation."

💡 Le Verdict ? L'histoire ne donne pas de réponse binaire, mais une leçon : la définition même de la "compétence" médicale est constamment renégociée par la technologie.
L'IA ne remplacera pas le soignant qui décide de l'utiliser pour augmenter son jugement, mais elle pourrait bien remplacer celui qui l'utilise pour s'en dispenser.

📥 Pour explorer ces mutations entre Tech et Santé : Abonnez-vous à ma newsletter IA/DIGITAL/SANTE ici : https://lnkd.in/eENTNBWR

📄 Source de l'analyse : Andrew S. Lea, "Cognitive Aids, Artificial Intelligence, and Deskilling in Medicine: The History of an Enduring Anxiety", NEJM AI, 2025. https://lnkd.in/eTZKMciG

#IA #Santé #DigitalHealth #Medecine #FuturDuTravail #Infographie

"Avec un laboratoire d’intelligence artificielle clinique et 20 millions d’euros investis, Doctolib veut développer des outils d’aide au diagnostic et à la décision médicale"

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.

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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

>> 𝗦𝗵𝗼𝗰𝗸𝗶𝗻𝗴 𝘀𝘁𝗮𝘁 𝗮𝗯𝗼𝘂𝘁 𝗔𝗜 𝗮𝗱𝗼𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻

𝗘𝗶𝗴𝗵𝘁𝘆 𝗳𝗼𝘂𝗿 𝗽𝗲𝗿𝗰𝗲𝗻𝘁 𝗼𝗳 𝗵𝘂𝗺𝗮𝗻𝘀 𝗵𝗮𝘃𝗲 𝗻𝗲𝘃𝗲𝗿 𝘂𝘀𝗲𝗱 𝗔𝗜.

Let that sink in.
While your feed screams “AI is everywhere,” 𝗦𝗶𝘅 𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁 𝗲𝗶𝗴𝗵𝘁 𝗯𝗶𝗹𝗹𝗶𝗼𝗻 𝗽𝗲𝗼𝗽𝗹𝗲 haven’t touched it.

We live in a 𝗯𝘂𝗯𝗯𝗹𝗲.

Tech Twitter.
LinkedIn creators.
VC podcasts.

Inside the bubble, it feels late.
Outside the bubble, it hasn’t even started.

Only 𝗦𝗶𝘅𝘁𝗲𝗲𝗻 𝗽𝗲𝗿𝗰𝗲𝗻𝘁 use free chatbots.
Around 𝗭𝗲𝗿𝗼 𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁 𝘁𝗵𝗿𝗲𝗲 𝗽𝗲𝗿𝗰𝗲𝗻𝘁 pay for AI.
Roughly 𝗭𝗲𝗿𝗼 𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁 𝘇𝗲𝗿𝗼 𝗳𝗼𝘂𝗿 𝗽𝗲𝗿𝗰𝗲𝗻𝘁 use coding copilots.

This is not 𝗺𝗮𝘀𝘀 𝗮𝗱𝗼𝗽𝘁𝗶𝗼𝗻.
This is 𝗲𝗮𝗿𝗹𝘆 𝗮𝗱𝗼𝗽𝘁𝗲𝗿 territory.

Hot take:
Most founders are building for the 𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗼𝗻𝗲 𝗽𝗲𝗿𝗰𝗲𝗻𝘁, not the 𝗌𝗂𝗅𝖾𝗇𝗍 𝗲𝗶𝗴𝗵𝘁𝘆 𝗳𝗼𝘂𝗿 𝗽𝗲𝗿𝗰𝗲𝗻𝘁.

That is why so many AI products feel impressive… but not 𝗲𝘀𝘀𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹.
The next 𝗍𝗋𝗂𝗅𝗅𝗂𝗈𝗇 𝗱𝗼𝗹𝗹𝗮𝗿 companies will not target power users.

They will design for people who have never prompted anything.
Simple. Invisible. 𝗘𝗺𝗯𝗲𝗱𝗱𝗲𝗱.

The real opportunity is not better prompts.
It is 𝗯𝗲𝗵𝗮𝘃𝗶𝗼𝗿 𝗰𝗵𝗮𝗻𝗴𝗲 𝗮𝘁 𝗴𝗹𝗼𝗯𝗮𝗹 𝘀𝗰𝗮𝗹𝗲.

Are we early… or are we delusional?
What do you think?

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"Utiliser des sources commerciales pour vérifier des faits économiques ou les réseaux sociaux pour des questions de sécurité, c'est comme demander à une multinationale du pétrole si les énergies fossiles sont un problème."

Le premier article de notre blog, signé Arnault 🦜 Gombert.

If AI is going to be used in healthcare, it has to be built to deserve trust. General-purpose AI labs in the US have pushed generative AI to an unprecedented scale. But, in healthcare, approximation isn’t an option and that approach is starting to show its limits.

So we’re building something new.
Today, Doctolib is launching its AI Research Lab.

A European lab focused on medical reliability, patient safety, and real-world impact. A lab that blends academic excellence with the realities of care, and can quickly reach 90 million patients and 500,000 healthcare professionals.

We’re building it with an alliance across Europe: CHU de Nantes, Inria, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), the Société Française de Pédiatrie, CNSF, AFPA, and INSERM’s CRESS team.

In 2026, we’re investing 160 million euros in R&D and mobilizing 900 people, including 20 million euros dedicated to clinical AI research.

We’re combining validated medical knowledge, clinical reasoning, and rigorous evaluation, so these systems are safe and useful in real care. And we’re doing it the only way that makes sense in healthcare: with clinicians, hospitals, and researchers, side by side.

Because you don’t transform healthcare alone. | 13 comments on LinkedIn

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.

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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