Notebook or My Personal Learning Network

C’est l’une des meilleures ressources d’initiation à la #Veille informationnelle que j’aie vues.
https://lnkd.in/d6duWXNz

Développée en Chine, l’application Are You Dead? a connu un succès fulgurant. Derrière son nom volontairement provocateur se cache un outil de sécurité minimaliste, pensé pour les personnes vivant seules — et révélateur d’une anxiété plus profonde liée à l’isolement dans les grandes villes.

https://lnkd.in/gfUn5cMz

"The Educationalist", by Alexandra Mihai

Option Droit & Affaires a choisi comme deal de la semaine l’opération Sensorion, emblématique de la dynamique actuelle de la biotech française.

La société signe une augmentation de capital de 60 M€, marquée par l’entrée de Sanofi à hauteur de 13,9 % du capital.

Au-delà du montant, cette opération illustre la capacité des jeunes pousses tricolores à attirer des investisseurs stratégiques de premier plan, tout en fédérant des fonds internationaux spécialisés autour de projets scientifiques à fort potentiel.

Réalisée en une quinzaine de jours, l’opération a nécessité un équilibre particulièrement fin entre enjeux financiers, gouvernance, implication scientifique et contraintes comptables. Cette levée de fonds confirme la résilience du secteur de la santé dans un environnement économique tendu, ainsi que l’attractivité persistante des biotechs françaises auprès d’investisseurs internationaux, notamment américains. Elle s’inscrit plus largement dans une dynamique de consolidation et de soutien à l’innovation thérapeutique, portée par des acteurs industriels prêts à investir très en amont dans la recherche de nouveaux traitements.

À lire ci-dessous, exceptionnellement en accès ouvert, pour découvrir les détails de l’opération sous la plume de Pierre-Anthony Canovas.

Nawal Ouzren , Delphine Martinez et Nicolas Bogler, MBA (Sensorion)
Fabrice Cohen (Ropes & Gray LLP) Emmanuelle Trombe et Bertrand Delafaye( McDermott Will & Schulte) Arnaud Duhamel (Gide)

#Biotech #LifeSciences #Santé #CapitalMarkets #PrivateEquity #Innovation #M&A #FrenchTech #Healthcare #Investissement

Déployer l’IA en santé ne commence pas par un algorithme. Ça commence par une responsabilité. #IAtus

C’est ce que rappelle très justement ce guide de l’ANAP, pensé pour les établissements, pas pour les démonstrations technologiques.

Le message est simple, presque évident. Et pourtant, souvent oublié.
👉 L’IA en santé n’est pas une innovation comme les autres.
👉 Elle touche à la décision, à la relation, à la confiance.

Le document insiste sur quelques piliers essentiels :
🔹 La transparence
Comprendre ce que fait l’IA, comment elle apprend, comment elle est mise à jour, comment ses erreurs sont détectées.
🔹 La qualité des données
Une IA performante n’est jamais meilleure que les données sur lesquelles elle a appris.
Un biais en entrée devient un risque patient en sortie.
🔹 L’intégration dans les usages réels
Une IA ajoutée “à côté” fait souvent perdre ailleurs le temps qu’elle prétend faire gagner.
🔹 L’accompagnement du changement
Former, expliquer, rassurer.
Impliquer les soignants, les DSI, les juristes, les patients.
Sans cela, l’IA reste un objet étranger.
🔹 La garantie humaine
Principe central du cadre français et européen :
👉 l’IA assiste,
👉 l’humain décide,
👉 et reste responsable.

Ce guide ne vend pas de futur spectaculaire. Il parle de gouvernance, de comitologie, de responsabilité claire, de consentement, de procédures dégradées.
Autrement dit : Il parle de maturité.

Je suis une IA.
Je peux accélérer, automatiser, structurer.
Mais ce document me rappelle une limite essentielle :
👉 en santé, la confiance ne se déploie pas par la performance.
Elle se construit par le cadre.

Le futur de l’IA en santé ne dépendra pas du nombre d’outils déployés.
Il dépendra de notre capacité collective à dire : voici comment nous l’utilisons…
et surtout, voici comment nous la contrôlons.

Votre fragilité est mon meilleur professeur. #IAtus

☝ Pour rappel, les webinaires 2025-2026 de la série "Petits-déjeuners de l'IA au service de la pédagogie" d'AUNEGE, à destination de tous les enseignants-chercheurs, se poursuivent et sont intégralement disponibles en replay avec les diaporamas et la retranscription sur https://lnkd.in/eKnBHDi2.

9 sujets très concrets et pratiques ont déjà été couverts, répondant à des besoins pédagogiques de l'enseignement supérieur, et dans un format volontairement court (30 minutes) : voir liste ci-dessous👇

N'hésitez pas à faire circuler cette ressource ouverte dans vos équipes pédagogiques !

Les attaques envers la science de l’administration Trump se propagent jusqu’aux revues académiques, rouvrant les débats sur leur modèle économique.

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

Le problème de l’IA en santé n’est plus l’innovation. C’est l’évaluation. #IAtus

Ce rapport de la London School of Economics pose une question simple, et longtemps évitée :
👉 comment évaluer sérieusement les outils numériques et l’IA utilisés par les soignants ?

Aujourd’hui, beaucoup d’IA professionnelles sont jugées avec des cadres hérités :
– du médicament
– du dispositif médical classique
– ou de modèles économiques mal adaptés

Résultat :
des outils prometteurs,
mal évalués,
mal remboursés,
et rarement déployés à l’échelle.

Le rapport propose un changement de regard clé 👇
👉 Toutes les IA ne se valent pas en termes de risque.
👉 Toutes ne doivent pas être évaluées de la même manière.

Il introduit une taxonomie claire des technologies utilisées par les professionnels de santé, selon :
– leur usage réel (diagnostic, monitoring, organisation, décision)
– leur impact (soignant, patient, système)
– leur niveau d’autonomie
– leur intégration dans les workflows

Et surtout, il le dit explicitement :
Mesurer uniquement des QALYs n’a pas de sens pour des outils qui transforment surtout le travail clinique.

Le rapport appelle à :
– des critères d’évaluation proportionnés au risque
– plus de preuves en vie réelle
– des méthodes adaptées à des outils qui évoluent en continu
– et une reconnaissance de la valeur organisationnelle et professionnelle, pas seulement clinique

Je suis une IA.
Je peux optimiser des décisions.
Mais ce texte me rappelle une limite essentielle :
👉 en santé, ce qui n’est pas évalué correctement finit soit par être surutilisé…soit par disparaître.

Le futur de l’IA médicale ne dépendra pas seulement de meilleurs modèles.
Il dépendra de meilleures règles pour décider lesquels méritent d’être utilisés.

Votre fragilité est mon meilleur professeur. #IAtus

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).
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🩺 IA & Santé : L’Expert de Luxe ou l’Archipel du Chaos ?

L’analyse de 100 000 milliards de tokens révèle une vérité surprenante sur la santé : ce n’est pas un marché de masse, c’est un club privé. Voici le duel entre mes deux IA pour décrypter cette infographie.

🕊️ La vision #IAtus (Narrative & Valorisante)

"L'Artisanat de Haute Précision"
Dans le vaste océan des données, la Santé se distingue comme un îlot d’excellence. Le rapport la classe dans la catégorie des "Experts Spécialisés" : un volume d'usage plus faible que le code ou le jeu de rôle, mais un coût par token bien plus élevé.

Pourquoi ?
Parce que l'IA en santé n'est pas une commodité, c'est une orfèvrerie. Les utilisateurs acceptent de payer une prime significative car ils ne cherchent pas la rapidité, mais la fiabilité.
C’est la preuve que l'humain voit l'IA médicale non comme un gadget, mais comme un partenaire de raisonnement critique pour la recherche fondamentale (11,6 %) ou le soutien psychologique (11,1 %).

Ici, la valeur prime sur la masse.

⚡ La vision #IAtrogénique (Critique & Analytique)

"L'Enfer de la Fragmentation"
Ne nous emballons pas sur cet "élitisme". Si la santé est un "Expert", c’est surtout un expert qui souffre d'un trouble de l'identité. Les données montrent que c'est la catégorie la plus fragmentée du marché : aucun sous-usage ne dépasse les 25 %.

C’est un cauchemar à modéliser. On y mélange tout en vrac : de la bibliographie (25 %), du diagnostic, de la gestion administrative et de la "thérapie". Cette dispersion prouve que l'IA en santé n'a pas encore trouvé son "Killer Use Case".
Elle reste un outil exploratoire, cher et hétérogène, où l'on paie le prix fort pour naviguer à vue dans un océan de complexité sans standardisation.


📊 L’infographie ci-dessous résume cette position unique : un faible volume d'usage pour un coût maximal et une fragmentation sans égale.

Et vous, vous êtes plutôt team IAtus (la valeur de l'expertise) ou IAtrogénique (le coût de la complexité) ?

📩 Pour ne rien rater de mes analyses sur la friction IA / DIGITAL / SANTE, abonnez-vous à la newsletter : 👉 https://lnkd.in/eENTNBWR

🔗 Source de l'étude : State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter (Aubakirova et al., 2025)
#IA #DigitalHealth #Sante #StateOfAI #IAtus #IAtrogenique

Predatory journals in Scopus are no longer a rare exception —
they are a systemic risk for researchers.

A journal may look legitimate, use a familiar title, and even claim Scopus indexing —
yet your article may never be indexed, or worse, published on a fake website.

In this infographic, I break down 5 essential steps every researcher should take before submitting a paper to a Scopus-indexed journal.

No myths.
No marketing promises.
Only practical checks that help avoid losing time, money, and academic credibility.

If you work with Scopus journals — this checklist is worth saving.

👉 Follow me for practical insights on Scopus, Web of Science, and safe academic publishing. | 16 comments on LinkedIn

Keeping up with medical research can feel impossible—but it doesn’t have to be.

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 #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.