2/2 Ce médecin a construit une IA qui travaille pour lui! Julien Welmant | Super Docteurs - médecine - santé

Description

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Notre échange porte sur l’usage de l’intelligence artificielle en médecine, avec un accent sur les usages réellement utiles au quotidien. Julien Welmant explique que l’IA la plus présente aujourd’hui est l’IA générative, popularisée par ChatGPT, mais que son intérêt médical dépend fortement de l’outil utilisé et du contexte d’usage. Le premier usage jugé solide est la recherche bibliographique. Il décrit des outils comme Cliniscan, PaperDoc ou Open Evidence, utilisés pour trouver rapidement de la littérature médicale sourcée sur des situations rares ou complexes. Il précise que, dans ce cadre, l’absence de données patient limite les risques.

Un second usage important concerne la retranscription de consultation et la génération de comptes rendus, d’ordonnances ou de messages internes. Il cite des solutions comme Nabla, Doctolib ou d’autres outils de scribes IA, qui permettent de gagner du temps, notamment en consultation, tout en gardant une validation humaine. La discussion aborde ensuite les limites des modèles génériques comme ChatGPT, Gemini ou Claude. Julien insiste sur les hallucinations possibles, y compris sur des études inventées, et sur la responsabilité du médecin, qui reste seul responsable de sa prescription. Il estime que les outils médicaux doivent être spécialisés.

Le sujet de la confidentialité est traité longuement. Julien explique que même des dossiers anonymisés ou pseudonymisés peuvent être recoupés et réidentifiés. Il recommande donc de ne jamais envoyer de données patient sur des services étrangers et de privilégier un hébergement HDS ou un système strictement local. Enfin, il présente son système Atlas : un serveur local Nvidia, déconnecté d’Internet, sur lequel il a assemblé des briques open source pour créer ses propres outils. Il parle de génération de comptes rendus, dictée spécialisée, messagerie interne et automatisation de tâches. Il défend l’idée de tester et co-construire ces outils tout en restant prudent sur la sécurité et la dépendance technologique.

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Les propos tenus dans ce podcast ne constituent en aucun cas une recommandation médicale ou une incitation à la prescription. Tous les propos tenus ne sont pas vérifiés. Les auditeurs sont invités à se référer aux recommandations officielles en vigueur et à compléter leur formation par les sources professionnelles reconnues.

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Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Transcription

Speaker #0
Vous êtes bien sûr super docteur, le média des soignants qui veulent soigner autrement. Julien Vellement, mon invité, est radiothérapeute, directeur de clinique, et il a fait quelque chose que la plupart des médecins pensent impossible, construire lui-même, en trois jours, un système d'intelligence artificielle qui travaille pour lui dans sa clinique. Dans ce deuxième épisode, il va nous expliquer exactement comment. Je vous remercie beaucoup d'être toujours plus nombreux à écouter ce podcast, et comme toujours, si vous voulez m'aider simplement, il vous suffit de vous abonner.
Speaker #1
à ce podcast sur la plateforme sur laquelle vous l'écoutez ou à me laisser un commentaire sympa sur votre appli.
Speaker #0
Incroyable, mais c'est vrai qu'en te parlant, je viens de me rendre compte qu'imagine tu scans une biologie d'un de tes patients, on va dire, tu as une trentaine de paramètres qui ont été dosés, avec chacun une valeur numérique finie, absolue, et il est évident que cette biologie, il y a de très faibles, voire quasiment aucune probabilité que ça soit la même qu'un autre patient, donc c'est carrément une carte d'identité à un moment donné d'un type. Et donc, s'il interagit ailleurs avec le même LLM, tu peux le retrouver. Fascinant. Ça m'étonne parce que, tu vois, je vais passer tes leurs noms, évidemment, mais en fait, j'ai plusieurs confrères qui ont développé des solutions pour anonymiser des dossiers, pour mouliner les dossiers dans des LLM, pour pouvoir recoter les dossiers. Et tu vois, gagner plus d'argent, notamment ceux qui bossent à l'hôpital public. On sait que les dossiers sont hyper mal cotés. Et on a des médecins d'IM spécialisés qui font ça. Et donc, ils ont trouvé cette bidouille d'anonymiser les dossiers pour que l'IA leur suggère toutes les quotations à rajouter pour, en gros, faire rentrer plus de sous dans la caisse. Mais ça, tu me dis que ce n'est pas possible, en fait.
Speaker #1
Théoriquement, ce n'est pas défunt. Théoriquement, c'est attaquable. Selon moi, c'est attaquable puisque tu pourrais remonter le dossier en faisant des croisements. Alors après, tu peux faire le même système et l'héberger dans un système local ou HD. C'est-à-dire que le logiciel en soi, l'avantage en faisant ça aussi, c'est qu'ils ont montré que le concept était valable et que ça rendait service. Donc, il suffit juste d'exporter leur solution aujourd'hui sur un serveur HDS ou sur un cloud local. Et ils continuent comme ça. Mais je pense qu'aujourd'hui, une fois qu'ils ont prouvé que leur prototype fonctionnait, il faut rapidement basculer sur ces solutions-là. Sinon, un jour, on va leur taper sur les doigts. Si tu veux scale et tu veux présenter ta solution ailleurs, tu ne peux pas dire, les gars, ça marche et c'est tout, ça suffit. Ce n'est pas possible. Ils ont fait un prototype. Bon, c'est tout. Ce n'était pas parfait, mais ils ont validé la preuve de concept. Et puis, ils sont partis voir ailleurs. Mais si tu veux aller plus loin, là, il faut, à mon sens, être hébergé sur du données de santé.
Speaker #0
J'aimerais que tu m'expliques les applications d'agents IA. Parce que là, jusqu'à présent, on vient de parler d'applications qui sont dans une boîte de dialogue dans laquelle l'IA nous répond quelque chose de façon textuelle ou vocale. On peut éventuellement copier, coller, etc. Mais depuis quelques mois, il y a eu une avancée... très importante dans le monde de l'intelligence artificielle qui est l'agentique, les agents IA qui peuvent faire des choses. Est-ce que tu peux m'expliquer de quoi on parle et quelles sont les applications de ces agents IA en médecine pour nos confrères et nos consoeurs ?
Speaker #1
Donc il faut bien distinguer le chatbot qui est, je pose une question, j'ai une réponse qui est du texte ou une image ou un audio, ce que tu veux, d'un agent qui est capable d'effectuer une tâche. Il faut voir un agent, moi je donne l'exemple à chaque fois, l'agent c'est un interne. c'est le stagiaire, c'est l'externe ou l'interne à l'hôpital, à qui tu vas dire une tâche. Tu vas faire l'examen clinique du patient, tu vas remplir la biologie dans le dossier du patient, tu vas, etc. Donc là, un agent, c'est ça. Un agent, c'est une programmation. Hier, c'est souvent, derrière, c'est un prompt assez bien fichu qui est intégré dans la mécanique du LLM qui te permet de déclencher ce prompt avec une commande spécifique et ensuite, ça envoie ton interne ou ton externe faire la tâche. Ce qui est bien, c'est que du coup, tu as vraiment une action. Ce n'est pas juste une réponse, c'est que ça fait quelque chose à ta place. Donc ce que toi, tu aurais fait, la machine est capable de le faire. Et donc aujourd'hui, quand c'est une tâche, ça t'enlève une friction. Mais si tu fais un système avec plusieurs agents, tu peux faire plusieurs tâches. Et quand tu fais plusieurs tâches à la suite qui se suivent, ça s'appelle un workflow, un flux de travail. Et donc du coup, tu peux comme ça automatiser un flux de travail de A à Z. Donc ce qui est un peu, et c'est ça qui fait peur un petit peu aux gens, c'est que quand l'IA prend... une tâche, c'est rigolo. C'est-à-dire que quand tu montres un système qui est capable de récupérer le compte-rendu de la réunion en automatique, ça, c'est marrant, parce que du coup, tu dis « Waouh, j'ai plus besoin de faire mon compte-rendu » , donc tout le monde est content. Mais quand tu montres que l'agent est capable de récupérer le compte-rendu de réunion, analyser chaque tâche dite dans la réunion, envoyer un mail à chacun présent à la réunion, la tâche qui lui a été allouée pendant la réunion, et que le mail est envoyé automatiquement, et que le calendrier des gens est bloqué automatiquement, là, c'est plus une tâche, c'est le travail de quelqu'un. De A à Z, il y a quelqu'un qui est normalement une secrétaire qui fait ça. qui récupère le compte rendu, qui dicte le compte rendu, qui envoie les mails à chacun, etc. Et ça, du coup, c'est automatisé. Et c'est fait en 10 minutes, quoi. Et donc là, c'est là où il y a le remplacement, entre guillemets, qui est en discussion, de dire, là, finalement, je fais plusieurs tâches de quelqu'un, donc je fais le workflow de quelqu'un, et donc je peux faire le travail de quelqu'un. Donc c'est ça, un agent, c'est un système IA programmé avec, en général, un prompt complexe derrière qui est capable de faire une tâche.
Speaker #0
Et là, on parle de tâches administratives. Tu me parles d'externe et d'interne, mais on ne peut pas demander à une IA encore d'aller examiner un patient, de... poser des électrodes pour faire un OCG. Là, on parle de tâches quand même administratives.
Speaker #1
Alors, tu pourrais faire des systèmes qui vont plus loin. C'est juste qu'aujourd'hui, encore une fois, avec les données, la protection, bâtiment, etc., on n'y va pas. Mais aujourd'hui, tu pourrais faire des IA ambiantes qui sont capables de détecter pas mal de paramètres. Ton téléphone, si tu as un iPhone, avec le lidar, avec tous les capteurs, tu peux être capable d'avoir la température des gens, savoir le pouls des gens, connaître beaucoup de caractéristiques juste avec une photo de ton visage. Et donc, du coup, à partir de là, tu pourrais dire, dès que le patient... Tu pourrais mettre une caméra dans toutes les pièces d'hôpital avec un système d'infrarouge qui dirait, dès que le patient a de la fièvre, ça envoie un message automatique et tu sais automatiquement que tu as de la fièvre. Et tu n'as plus besoin de l'ASH, par exemple, qui prend la température sur les patients tous les jours.
Speaker #0
Aujourd'hui, ce n'est pas construit.
Speaker #1
Mais ça peut aller très loin. C'est juste qu'aujourd'hui, ce n'est pas fait. Mais demain, ce sera fait. Demain, tu auras dans chaque pièce d'hôpital un multicapteur qui fera de l'IA ambiante, qui capturera plein de paramètres. et qui sera capable de dire, ce patient, il faut aller le voir en priorité ou pas. C'est ce que je te parlais tout à l'heure avec la télésurveillance à la maison. L'hôpital va s'exporter à la maison avec ce genre de système. Tu auras des boîtiers qui seront capables de faire ce genre de surveillance et qui te diront en temps réel, ce patient-là doit aller à l'hôpital ou ce patient-là doit être hospitalisé, ce patient-là doit aller aux urgences, ce patient-là doit être vu ou ce patient-là reste à la maison parce que tout va bien. Mais donc ça, c'est faisable. Aujourd'hui, c'est faisable. Tu as même des systèmes, j'ai testé, j'ai bidouillé un peu des trucs où tu as ton propre Wi-Fi qui est capable de détecter si tu as chuté ou pas. Tu pourrais faire un système de détection de chute pour les personnes âgées, où si les petites papilles mamies ont Internet à la maison, le Wi-Fi est capable de détecter si papille mamie est tombée, sans avoir besoin d'aucun capteur, aucun bracelet, aucun truc. Et donc ça, aujourd'hui, c'est faisable en l'état. Ce n'est pas que des petites tâches administratives. Tu pourrais aller vraiment dans de la médecine assez poussée. Tu pourrais avoir le pouls, tu dis tu ne peux pas poser les électrodes, mais est-ce que tu as besoin d'électrodes quand tu as ta montre connectée, si tu as ta montre connectée ? aujourd'hui, tes mondes connectés sont capables de faire une dérivation c'est ça le truc voilà non mais je suis d'accord mais tu vois ça commence par là c'est à dire qu'aujourd'hui tu fais une dérivation et demain t'auras peut-être des systèmes où en fait t'auras juste le patient met 3 patchs à l'arrache et c'est capable de faire le travail tu vois ou une veste donc non aujourd'hui pour moi le levier il est d'abord là c'est pour ça qu'avec le système que j'ai développé Atlas c'est d'abord enlever la friction administrative parce qu'aujourd'hui je pense qu'on est tous capables en tant que médecin nous enfin moi je pense que tous mes confrères ils font des bons diagnostics si on leur laisse le temps et l'espace mental de le faire Le problème, c'est qu'aujourd'hui, tu n'as pas le temps de faire voir ta biblio comme tu veux, tu n'as pas le temps d'appeler un collègue, etc. Parce que le patient est devant toi, il ne va pas bien, tu n'en as qu'un autre qui attend derrière et tu ne peux pas faire ça. Donc aujourd'hui, le premier levier pour augmenter la médecine, améliorer la médecine, c'est enlever les frictions qui nous agacent tous au quotidien. Les courriers, les trucs qu'on doit remplir 10 000 fois, toutes les tâches répétitives que tu fais. Et une fois seulement qu'on aura fait ça, à mon sens, c'est là où il faut faire de la vraie aide diagnostique, de l'aide à la décision, etc. Et là, tu auras un autre levier. Mais déjà, laissons les médecins faire ce pour quoi ils ont été formés. Laissons faire ce pour quoi les médecins ont signé, s'occuper des gens, faire des bons diagnostics. Et ensuite, on essaiera de les remplacer sur ces systèmes-là. Mais d'abord, enlevez-nous les trucs qui nous saoulent au quotidien.
Speaker #0
Je suis tout à fait d'accord avec toi. Du coup, parlons-nous d'Atlas. Tu m'en as déjà mentionné quelques éléments. J'ai été incroyablement surpris et assez admiratif de ce que tu as pu développer. Est-ce que tu peux m'expliquer de quoi on parle ? Qu'est-ce que c'est ? Quelle est la tech ? Quel est ton workflow et le matériel que tu as mis en place ?
Speaker #1
Alors, l'idée, c'était déjà de dire que le problème, il était ce dont on a parlé précédemment, c'est-à-dire la friction du quotidien du médecin avec les courriers, les comptes rendus, les biologies à lire, les ordonnances à prescrire, etc. Et donc, du coup, je me suis dit, ça, il faut essayer de le lever. Donc, au départ, j'ai essayé de travailler avec des startups. en environnement HDS, puisque là, du coup, tu travailles vraiment sur tes données patients, pour monsieur machin, prescrire ta ordonnance, etc. Donc, on a travaillé d'abord en environnement HDS. C'était très bien. Le problème, c'est que t'es pas assez agile. C'est-à-dire que quand tu veux faire une modification, tu l'envoies à la startup, qui le fait, qui renvoie. Je travaillais avec Arkan, par exemple, qui est super, qui fait des super comptes en ligne en HDS. J'adore cette boîte. Mais, force est de reconnaître qu'on a eu plein de frictions pour d'autres problèmes logistiques matériels. Et du coup, ça met du temps. Et du coup, au bout d'un moment, j'ai dit, bon, moi, j'ai envie d'être autonome. j'ai une stack dont on en parlait une stack technique qui me permet de faire un nombre de choses incroyables avec juste mon ordinateur, j'ai dit je vais faire moi-même et l'année dernière j'étais allé à la conférence Nvidia justement, j'avais été invité pour le robot et Nvidia avait présenté l'année dernière son super computer pour PME. Donc, en gros, pouvoir faire tourner des gros modèles d'IA dans ton petit centre, dans ta petite entreprise, juste avec un petit boîtier doré comme ça. Et j'avais dit, waouh, c'est incroyable. Et à l'époque, c'était...
Speaker #0
C'est un serveur, en fait, le supercomposeur. C'est un serveur.
Speaker #1
En gros, c'est des cartes graphiques en série. C'est deux grosses GPU en série dans un joli boîtier sans ventilateur doré. Donc, excuse-moi,
Speaker #0
je te coupe vite pour qu'on puisse vraiment clarifier les choses parce que peut-être que tout le monde ne sait pas de quoi on parle. Mais là, on parle d'un serveur de Nvidia. C'est-à-dire que physiquement, ça ressemble à une mini-valise. Un gros cartable.
Speaker #1
Ah non, c'est vraiment grand comme ça.
Speaker #0
Une valisette, un cartable.
Speaker #1
Oui, un cartable.
Speaker #0
On parle d'un serveur, c'est-à-dire que c'est des cartes graphiques empilées qui permettent de calculer de façon hyper importante. Et en fait, ça, c'est le hardware, le matériel qui permet de faire tourner... de l'informatique et notamment de l'intelligence artificielle qui est hyper gourmande.
Speaker #1
C'est ça. C'est ce qui existe.
Speaker #0
Plutôt que de passer sur les serveurs de Google, de OpenAI, etc. Là, on l'a chez soi.
Speaker #1
Voilà. Eux, ils ont ça. C'est-à-dire qu'eux, ils ont leur carte graphique chez eux, chez Google. Et du coup, quand tu envoies, tu envoies l'information à leur carte graphique, leur carte graphique process et te renvoie. Sauf qu'ils ont plein de cartes graphiques et te renvoient. Là, l'idée, c'est que je me sers de mes cartes graphiques pour ça.
Speaker #0
Exactement, donc tu l'as acheté, ça t'a coûté quelques petits milliers d'euros, tu l'as chez toi, tu l'as reçu. Alors explique-moi ce que tu fais avec ça.
Speaker #1
Et donc là-dessus, justement, je peux connecter mes patients sans avoir besoin d'anonymiser et tracer, puisque le système est complètement décorrélé d'Internet. Donc je n'envoie aucune donnée, le système n'est même pas branché en Internet dessus, c'est-à-dire que je ne peux même pas te le montrer là, te faire une capture d'écran ou quoi, je ne peux pas me connecter à Internet dessus, il n'est pas connecté à Internet, mais toute ma base de données patients, qui est dans mon logiciel métier, est connectée. à ce truc. Donc quand je vais sur Atlas et que je construis les outils d'Atlas, je peux lui dire, dans la base de données, tu vas me chercher le patient 20462832 monsieur Michu Jean-Philippe et tu vas faire ce que je te dis de faire. Donc tu as l'appel à la base et ensuite tu vas pouvoir construire tes propres outils avec CloudCode, etc. Donc CloudCode est sur un lab qui lui est connecté à Internet qui me permet d'utiliser la puissance de ChatGPT etc. Et une fois que ça, tu crées un logiciel qui est valable tu prends ce logiciel, tu le mets sur Atlas, et du coup là, tu as la puissance du logiciel que tu as créé, mais sur un serveur qui lui est déconnecté d'Internet. Et donc comme ça, je fais mon propre système de compte-rendu, de gestion de génération de compte-rendu, mon propre système de dictée vocale spécialisé avec les mots-clés de radiothérapie, un chat pour parler dans toute ma clinique, on a un système, du coup, on s'est créé une messagerie interne qui nous permet de dialoguer entre nous en interne, et je fais ce que j'appelle... j'aime bien le nom, j'ai inventé ça, de l'ensemble mot, le vibe prescribing. Il y a le vibe coding. Moi, je fais du vibe prescribing. C'est-à-dire qu'au gros, j'appuie sur un bouton dans ma truc, j'appuie sur un bouton et je dis Séverine, pour le patient 2042-22-18, il faudrait lui envoyer une ordonnance pour un scanner cervico-thoracique. Donc en fait, Atlas fait l'ordonnance, génère l'ordonnance, envoie un message via la messagerie interne du système. Séverine, donc ma secrétaire, reçoit l'ordonnance, vérifie. il y a encore un contrôle humain, vérifie que l'ordonnance est bien en forme, qu'il n'y a pas d'erreur, que c'est bien le bon patient et ensuite envoie au patient. Mais moi j'ai à aucun moment ouvert ma messagerie internet, tapé du texte, ouvert le dossier patient, etc. J'ai tout fait à la voix en val plus striving, j'appuie sur un bouton et je dis ce que je veux faire et à cela se débrouille.
Speaker #0
Et donc pour bien comprendre, c'est que tu as ton serveur toutes tes données sont sur local et tu as mis sur ce système local les logiciels d'intelligence artificielle que tu as importé sur ton système local. C'est-à-dire que tu as la puissance de l'intelligence artificielle mais qui est enfermée dans ton Atlas local. Et donc, une petite question, est-ce que ce sont des API, des abonnements que tu payes ? Est-ce que c'est que des trucs open source que tu as plugués sur ton système local ? Comment tu as fait concrètement ?
Speaker #1
Alors, tu ne peux pas faire d'API puisque tu ne peux pas sortir du système. Donc, c'est forcément des systèmes open source que tu vas... récupéré et embriqué. C'est-à-dire qu'il n'y a pas aujourd'hui de système open source qui te permette d'avoir un truc tout prêt. Mais par contre, j'ai pris la brique qui me permet de faire du vocal, que j'ai connecté à la brique qui me permet de faire la génération de texte, que j'ai connecté à la brique qui me permet de faire etc. Et j'ai connecté toutes ces briques-là. Ensuite, il faut regarder les licences, etc. Mais globalement, tout en open source. Et j'ai embriqué ça pour faire le logiciel qui ensuite fait le workflow complet de je prends le texte, je le génère, je machin. Et là où nous, on a un avantage en tant que médecin, par rapport à des startups qui ne parleraient pas à des médecins, Ça, j'insiste, c'est crucial. Le LLM fonctionne, la génération du contrôle de l'œil fonctionne parce que je l'ai nourri avec mon expérience. C'est-à-dire que le prompt que j'ai mis, il n'y a que moi qui peux le faire. Il n'y a qu'un oncologue qui a de l'expérience qui peut faire ce prompt-là. Et en plus, comme moi, je connais comment marche un LLM. J'ai une espèce de méga prompte qui arrive à vraiment extraire ce que je veux comme données de mon système. Et ça, pour moi, il n'y a qu'un médecin qui peut faire ça. C'est pour ça qu'on a grand intérêt à travailler avec des ingénieurs pour développer nos propres solutions, parce que les ingénieurs ne savent pas exactement ce dont on a besoin et nous, on ne sait pas exactement comment prompter un LLM. Donc, je pense qu'il faut faire des synergies comme ça, entre ceux qui savent parler et ceux qui savent ce qu'ils veulent, parce que j'ai vu les gens qui font des systèmes qui te disent faire de la génération de compte rendu. mais qui ne va pas vraiment travailler avec des médecins en profondeur et avec des médecins qui comprennent comment marche un LLM, le résultat est bien moins bon. Aujourd'hui, moi, en trois jours, j'ai fait un logiciel qui permet de générer des comptes rendus qui sont déjà très, très, très bons. Quand toi, c'est un prototype, ce n'est pas parfait, mais en trois jours, j'ai fait un truc qui tient largement la route et qui me fait gagner déjà un temps infini.
Speaker #0
Et alors, ce qui est absolument incroyable, c'est que quand on t'écoute, on n'est pas trop dans le domaine. On se dit que tu as fait appel à un développeur parce que pour prendre ces différentes briques comme tu les appelles et les assembler, jusqu'à présent, il fallait payer quelqu'un, en général très cher, pour écrire du code informatique qui nous sert à builder, à construire un programme informatique pour faire un logiciel. Mais maintenant, ces solutions-là sont accessibles. Tu parlais de vibe prescribing, mais par vibe coding, c'est-à-dire qu'avec des logiciels comme Club Code, on peut... quand on est un petit peu familier avec ces technologies, construire des logiciels simplement en interagissant de façon textuelle avec ces cloud codes ou ces codecs ou tu ressors, je crois même, en leur demandant ce qu'on a envie de faire pour agencer des choses ensemble et construire une solution toute prête.
Speaker #1
Exactement. Le seul souci de ça, entre guillemets, c'est que c'est valable pour un prototype. Pour avoir beaucoup touché ça, tu peux faire un prototype mais tu ne peux pas faire un truc qui passe à l'échelle. C'est-à-dire que mon problème... truc Atlas au départ, si je le laisse comme ça, il existe dans ma clinique, il est protégé parce que de toute façon, il n'est pas sur Internet, donc ça marche à mon niveau. Mais demain, un hôpital veut faire la même chose, tu ne peux pas faire ça à l'échelle d'un hôpital, il y a trop d'utilisateurs, trop de paramètres, etc. Donc, il faut quand même, et donc nous, on a fait appel quand même à un développeur pour revoir mon code derrière, pour revoir les codes qu'on a créés. Donc moi, je suis accompagné, j'ai mon informaticien qui bosse avec moi et un physicien qui bosse avec moi, mais on a quand même un développeur senior au-dessus freelance qui vient reviewer le code pour être sûr que ce qu'on fait ce soit plus qu'un prototype que derrière ce soit clean. Parce que soyons clairs entre ce que Claude te sort et ce qu'un dev senior te sort, il y a quand même un niveau encore en termes de sécurité de réflexion d'architecture etc. C'est bien pour un proto mais si tu veux aller à l'échelle, l'avantage du Spark donc du boîtier Nvidia c'est que tu peux rester en version prototypale dans ta clinique pendant très longtemps et que ça fasse quand même le travail. Et même si demain, le système NVIDIA tombe en panne, en fait, ça ne me gêne pas, parce que ça ne me remplaçait pas mon travail. Donc, je vais juste revenir à l'ancienne manière où je ferais mes ordonnances. Alors, je ne les fais pas à la main, mais j'aurai mes ordonnances pré-remplies, etc. Et j'appellerai Séverine pour qu'elle me fasse, qu'elle envoie l'ordonnance. Mais je ne vais pas mettre en danger les patients, puisque ça n'a pas d'impact sur la prise en charge directe du patient. C'est juste que finalement, ça converge vers la meilleure prise en charge du patient.
Speaker #0
Moi, je suis tout à fait pour... démocratiser ce genre d'outils, on découvre des solutions qui sont incroyables. On peut carrément créer des choses de façon extrêmement personnalisée, qui auparavant auraient nécessité une compétence folle comme étant développeur, il fallait savoir coder, etc. Maintenant, ce n'est plus le cas. Il n'y a plus cette friction et cette barrière technique, et c'est incroyable. Il y a une méfiance à avoir, c'est qu'il faut être souverain. Et on ne peut pas se reposer entièrement sur l'IA, parce que si un jour tu as une coupure de courant ou... Cloud, OpenAI qui décident de passer l'abonnement à 1000$ par mois au lieu de 100$ ou de faire payer tes API parfois des dizaines de milliers de dollars par mois parce qu'ils ne sont pas encore rentables et ils en ont besoin et puis ils auraient le droit, tu te retrouves dépendant d'une technologie et ça c'est un très mauvais calcul. Donc tu as tout à fait raison, c'est utiliser l'IA mais ne pas être dépendant d'elle et puis prévoir le coup d'après si un jour tu as un problème à ce niveau-là. Est-ce que tu as un mot à rajouter pour la fin ? Je vais moins spécifier que ta... la newsletter Les Médecins Malins que je lis religieusement. Je vais mettre le lien dans les notes de l'épisode, donc vous pouvez vous y abonner. Et puis, je te laisse le mot de la fin, si tu souhaites t'exprimer publiquement pour nos confrères, pour nos consoeurs, si tu as envie de dire quelque chose qu'on n'a pas abordé dans cet épisode, Julien.
Speaker #1
Je pense que l'IA est là, l'IA est là pour durer, et que les gens qui créent l'IA ont vocation de nous remplacer. Pas nous, médecins, mais de remplacer les gens. Et pas forcément en faisant exprès. mais de fait, vu la puissance du système, de nous remplacer. Aujourd'hui, on a une spécialité qui est très cérébrale, très beaucoup de connaissances, donc aujourd'hui, on se protège en disant « Non, on connaît tellement de trucs, c'est trop compliqué, etc. » Oui, aujourd'hui, mais dans 5 ans, dans 10 ans, je ne suis pas encore sûr. Donc c'est aujourd'hui qu'il faut commencer à réfléchir à ces outils, justement pour les co-construire avec ces gens-là, qui n'ont pas forcément la vision du soin, de comment on aide quelqu'un au quotidien, comment on accueille quelqu'un. Donc pour co-construire, parce que ces gens-là ont besoin de nous, je vous dis, de notre expérience. Et nous, on a besoin de leur transmettre des valeurs humaines, on veut bien prendre en charge les gens, et ce n'est pas que de l'algorithme, ce n'est pas que du texte, ce n'est pas que des données. Donc ça, c'était le premier message. Et le deuxième, c'est lancez-vous, en fait. Une fois que vous ne collez pas de données patients en clair, lancez-vous, essayez, bidouillez, rejoignez des groupes pour discuter. Vous ne pouvez pas casser, entre guillemets. Le jour où vous comprenez que vous ne pouvez rien casser, essayez.
Speaker #0
Merci Julien, je te dis à bientôt.
Speaker #1
Merci beaucoup Mathieu. Ciao.
Speaker #0
Je vous remercie beaucoup d'avoir tenu jusqu'à la fin de cette vidéo. Vous devez retenir trois points. En un, l'IA est déjà utile dans votre cabinet à condition de choisir le bon outil. Pour la bibliographie... Kyniscan ou Pepperdoc, pas ChatGPT. Pour la retranscription de consultation, Nabla, Doctolibia ou Loki de chez Medistory, vous gagnerez jusqu'à une heure par jour. Les outils génériques comme ChatGPT, Gemini, DeepSync, etc. sont très utiles pour la formation peut-être, mais ils n'ont pas leur place au cabinet en face d'un vrai patient. Ils n'ont pas été homologués pour ça encore. En deux, vous violez probablement le RGPD sans le savoir. Même anonymiser, même pseudonymiser un dossier patient. peut être reconnu en croisant les données sur des LLM. La règle est simple, ne mettez aucune donnée de votre patient sur un logiciel étranger. Si vous voulez aller plus loin, il vous faut soit un hébergeur de données certifié HDS, soit une solution strictement locale comme celle que Julien m'a décrit dans son interview. Et en 3, vous n'avez pas besoin d'être développeur pour construire des solutions utiles pour votre pratique quotidienne et reprendre le contrôle. Atlas n'est pas une fiction. C'est un serveur Nvidia qu'on achète localement, des briques de logiciels open source associés avec du vibe coding et un prompt rédigé par un clinicien qui connaît son métier. Le message de Julien est clair. Lancez-vous, bidouillez, testez, respectez la sécurité avec notamment les données de votre patient et construisez des choses qui vous sont utiles pour vous. Dans votre pratique, vous pouvez utiliser Codex, Ausha, GPT ou Cloud Code par exemple pour commencer. Alors ma question pour vous, et je veux vraiment lire vos réponses. Est-ce que vous utilisez déjà l'IA en consultation ? Quels outils et pour quoi faire ? Dites-le-moi en commentaire, je vais tous les lire. Et c'est utile pour tout le monde. Si vous avez aimé cet épisode, je suis sûr qu'il y en a d'autres sur ma chaîne qui vont vous plaire. Je vous mets le lien sur cette vidéo. Et si vous n'êtes pas encore abonné à ma chaîne YouTube ou aux plateformes audio, je vous recommande s'il vous plaît de le faire dès à présent, ça prend 3 secondes. Vous cliquez sur la petite cloche sur YouTube ou sur votre appli de podcast préférée. Moi, ça m'aide énormément pour le référencement. et ça aide le podcast à être découvert par d'autres confrères ou d'autres consoeurs. Je vous remercie et à bientôt.

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Super Docteurs est le podcast des médecins généralistes et des soignants qui veulent soigner mieux, et différemment.
Un rendez-vous pour celles et ceux qui refusent la médecine expéditive, les consultations mécaniques, et l’idée que notre métier puisse se réduire à cocher des cases. Ici, on défend une médecine exigeante, humaine, intégrative, ancrée dans la clinique mais ouverte à toutes les connaissances qui enrichissent notre manière de prendre soin.

Chaque semaine, Super Docteurs propose :

– des épisodes cliniques courts et pratiques ;
– des rappels utiles pour la consultation ;
– des outils immédiatement applicables en cabinet ;

Mais le podcast ne s’arrête pas à la clinique. Il explore la place des interventions non médicamenteuses dans nos pratiques, questionne ce que la médecine intégrative et fonctionnelle peut réellement apporter aux médecins généralistes, et interroge l’arrivée massive de l’intelligence artificielle en santé. Il examine également les transformations profondes du système de soins et invite, chaque semaine, à une réflexion éthique, philosophique et politique sur ce que signifie réellement “bien soigner” aujourd’hui.

Les invités, eux, viennent d’horizons très variés. On y croise des médecins généralistes, des spécialistes, des infirmiers, des kinés, des psychologues, des pharmaciens, mais aussi des chercheurs, des épidémiologistes, des experts du soin et des patients-experts. Certains viennent du monde de l’entrepreneuriat, de la pensée critique ou même de l’art. Tous partagent une même exigence et une même curiosité : améliorer concrètement notre manière de prendre soin.

Les conversations abordent des thèmes multiples : la clinique, la prévention, le dépistage, mais aussi la relation de soin, l’empathie et la cognition. Elles s’ouvrent aux innovations utiles — et pointent celles qui ne le sont pas —, analysent les erreurs médicales, les biais cognitifs et les limites structurelles de notre système. Elles parlent aussi du quotidien des soignants, du burnout, de la charge mentale, de la qualité de vie, et de l’humanité qu’il faut préserver dans un environnement médical de plus en plus contraint.

Super Docteurs donne ainsi des clés pour mieux comprendre les recommandations, affiner sa démarche diagnostique et repérer plus tôt les signaux faibles.

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– des épisodes cliniques courts et pratiques ;
– des rappels utiles pour la consultation ;
– des outils immédiatement applicables en cabinet ;

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Transcription

Speaker #0
Vous êtes bien sûr super docteur, le média des soignants qui veulent soigner autrement. Julien Vellement, mon invité, est radiothérapeute, directeur de clinique, et il a fait quelque chose que la plupart des médecins pensent impossible, construire lui-même, en trois jours, un système d'intelligence artificielle qui travaille pour lui dans sa clinique. Dans ce deuxième épisode, il va nous expliquer exactement comment. Je vous remercie beaucoup d'être toujours plus nombreux à écouter ce podcast, et comme toujours, si vous voulez m'aider simplement, il vous suffit de vous abonner.
Speaker #1
à ce podcast sur la plateforme sur laquelle vous l'écoutez ou à me laisser un commentaire sympa sur votre appli.
Speaker #0
Incroyable, mais c'est vrai qu'en te parlant, je viens de me rendre compte qu'imagine tu scans une biologie d'un de tes patients, on va dire, tu as une trentaine de paramètres qui ont été dosés, avec chacun une valeur numérique finie, absolue, et il est évident que cette biologie, il y a de très faibles, voire quasiment aucune probabilité que ça soit la même qu'un autre patient, donc c'est carrément une carte d'identité à un moment donné d'un type. Et donc, s'il interagit ailleurs avec le même LLM, tu peux le retrouver. Fascinant. Ça m'étonne parce que, tu vois, je vais passer tes leurs noms, évidemment, mais en fait, j'ai plusieurs confrères qui ont développé des solutions pour anonymiser des dossiers, pour mouliner les dossiers dans des LLM, pour pouvoir recoter les dossiers. Et tu vois, gagner plus d'argent, notamment ceux qui bossent à l'hôpital public. On sait que les dossiers sont hyper mal cotés. Et on a des médecins d'IM spécialisés qui font ça. Et donc, ils ont trouvé cette bidouille d'anonymiser les dossiers pour que l'IA leur suggère toutes les quotations à rajouter pour, en gros, faire rentrer plus de sous dans la caisse. Mais ça, tu me dis que ce n'est pas possible, en fait.
Speaker #1
Théoriquement, ce n'est pas défunt. Théoriquement, c'est attaquable. Selon moi, c'est attaquable puisque tu pourrais remonter le dossier en faisant des croisements. Alors après, tu peux faire le même système et l'héberger dans un système local ou HD. C'est-à-dire que le logiciel en soi, l'avantage en faisant ça aussi, c'est qu'ils ont montré que le concept était valable et que ça rendait service. Donc, il suffit juste d'exporter leur solution aujourd'hui sur un serveur HDS ou sur un cloud local. Et ils continuent comme ça. Mais je pense qu'aujourd'hui, une fois qu'ils ont prouvé que leur prototype fonctionnait, il faut rapidement basculer sur ces solutions-là. Sinon, un jour, on va leur taper sur les doigts. Si tu veux scale et tu veux présenter ta solution ailleurs, tu ne peux pas dire, les gars, ça marche et c'est tout, ça suffit. Ce n'est pas possible. Ils ont fait un prototype. Bon, c'est tout. Ce n'était pas parfait, mais ils ont validé la preuve de concept. Et puis, ils sont partis voir ailleurs. Mais si tu veux aller plus loin, là, il faut, à mon sens, être hébergé sur du données de santé.
Speaker #0
J'aimerais que tu m'expliques les applications d'agents IA. Parce que là, jusqu'à présent, on vient de parler d'applications qui sont dans une boîte de dialogue dans laquelle l'IA nous répond quelque chose de façon textuelle ou vocale. On peut éventuellement copier, coller, etc. Mais depuis quelques mois, il y a eu une avancée... très importante dans le monde de l'intelligence artificielle qui est l'agentique, les agents IA qui peuvent faire des choses. Est-ce que tu peux m'expliquer de quoi on parle et quelles sont les applications de ces agents IA en médecine pour nos confrères et nos consoeurs ?
Speaker #1
Donc il faut bien distinguer le chatbot qui est, je pose une question, j'ai une réponse qui est du texte ou une image ou un audio, ce que tu veux, d'un agent qui est capable d'effectuer une tâche. Il faut voir un agent, moi je donne l'exemple à chaque fois, l'agent c'est un interne. c'est le stagiaire, c'est l'externe ou l'interne à l'hôpital, à qui tu vas dire une tâche. Tu vas faire l'examen clinique du patient, tu vas remplir la biologie dans le dossier du patient, tu vas, etc. Donc là, un agent, c'est ça. Un agent, c'est une programmation. Hier, c'est souvent, derrière, c'est un prompt assez bien fichu qui est intégré dans la mécanique du LLM qui te permet de déclencher ce prompt avec une commande spécifique et ensuite, ça envoie ton interne ou ton externe faire la tâche. Ce qui est bien, c'est que du coup, tu as vraiment une action. Ce n'est pas juste une réponse, c'est que ça fait quelque chose à ta place. Donc ce que toi, tu aurais fait, la machine est capable de le faire. Et donc aujourd'hui, quand c'est une tâche, ça t'enlève une friction. Mais si tu fais un système avec plusieurs agents, tu peux faire plusieurs tâches. Et quand tu fais plusieurs tâches à la suite qui se suivent, ça s'appelle un workflow, un flux de travail. Et donc du coup, tu peux comme ça automatiser un flux de travail de A à Z. Donc ce qui est un peu, et c'est ça qui fait peur un petit peu aux gens, c'est que quand l'IA prend... une tâche, c'est rigolo. C'est-à-dire que quand tu montres un système qui est capable de récupérer le compte-rendu de la réunion en automatique, ça, c'est marrant, parce que du coup, tu dis « Waouh, j'ai plus besoin de faire mon compte-rendu » , donc tout le monde est content. Mais quand tu montres que l'agent est capable de récupérer le compte-rendu de réunion, analyser chaque tâche dite dans la réunion, envoyer un mail à chacun présent à la réunion, la tâche qui lui a été allouée pendant la réunion, et que le mail est envoyé automatiquement, et que le calendrier des gens est bloqué automatiquement, là, c'est plus une tâche, c'est le travail de quelqu'un. De A à Z, il y a quelqu'un qui est normalement une secrétaire qui fait ça. qui récupère le compte rendu, qui dicte le compte rendu, qui envoie les mails à chacun, etc. Et ça, du coup, c'est automatisé. Et c'est fait en 10 minutes, quoi. Et donc là, c'est là où il y a le remplacement, entre guillemets, qui est en discussion, de dire, là, finalement, je fais plusieurs tâches de quelqu'un, donc je fais le workflow de quelqu'un, et donc je peux faire le travail de quelqu'un. Donc c'est ça, un agent, c'est un système IA programmé avec, en général, un prompt complexe derrière qui est capable de faire une tâche.
Speaker #0
Et là, on parle de tâches administratives. Tu me parles d'externe et d'interne, mais on ne peut pas demander à une IA encore d'aller examiner un patient, de... poser des électrodes pour faire un OCG. Là, on parle de tâches quand même administratives.
Speaker #1
Alors, tu pourrais faire des systèmes qui vont plus loin. C'est juste qu'aujourd'hui, encore une fois, avec les données, la protection, bâtiment, etc., on n'y va pas. Mais aujourd'hui, tu pourrais faire des IA ambiantes qui sont capables de détecter pas mal de paramètres. Ton téléphone, si tu as un iPhone, avec le lidar, avec tous les capteurs, tu peux être capable d'avoir la température des gens, savoir le pouls des gens, connaître beaucoup de caractéristiques juste avec une photo de ton visage. Et donc, du coup, à partir de là, tu pourrais dire, dès que le patient... Tu pourrais mettre une caméra dans toutes les pièces d'hôpital avec un système d'infrarouge qui dirait, dès que le patient a de la fièvre, ça envoie un message automatique et tu sais automatiquement que tu as de la fièvre. Et tu n'as plus besoin de l'ASH, par exemple, qui prend la température sur les patients tous les jours.
Speaker #0
Aujourd'hui, ce n'est pas construit.
Speaker #1
Mais ça peut aller très loin. C'est juste qu'aujourd'hui, ce n'est pas fait. Mais demain, ce sera fait. Demain, tu auras dans chaque pièce d'hôpital un multicapteur qui fera de l'IA ambiante, qui capturera plein de paramètres. et qui sera capable de dire, ce patient, il faut aller le voir en priorité ou pas. C'est ce que je te parlais tout à l'heure avec la télésurveillance à la maison. L'hôpital va s'exporter à la maison avec ce genre de système. Tu auras des boîtiers qui seront capables de faire ce genre de surveillance et qui te diront en temps réel, ce patient-là doit aller à l'hôpital ou ce patient-là doit être hospitalisé, ce patient-là doit aller aux urgences, ce patient-là doit être vu ou ce patient-là reste à la maison parce que tout va bien. Mais donc ça, c'est faisable. Aujourd'hui, c'est faisable. Tu as même des systèmes, j'ai testé, j'ai bidouillé un peu des trucs où tu as ton propre Wi-Fi qui est capable de détecter si tu as chuté ou pas. Tu pourrais faire un système de détection de chute pour les personnes âgées, où si les petites papilles mamies ont Internet à la maison, le Wi-Fi est capable de détecter si papille mamie est tombée, sans avoir besoin d'aucun capteur, aucun bracelet, aucun truc. Et donc ça, aujourd'hui, c'est faisable en l'état. Ce n'est pas que des petites tâches administratives. Tu pourrais aller vraiment dans de la médecine assez poussée. Tu pourrais avoir le pouls, tu dis tu ne peux pas poser les électrodes, mais est-ce que tu as besoin d'électrodes quand tu as ta montre connectée, si tu as ta montre connectée ? aujourd'hui, tes mondes connectés sont capables de faire une dérivation c'est ça le truc voilà non mais je suis d'accord mais tu vois ça commence par là c'est à dire qu'aujourd'hui tu fais une dérivation et demain t'auras peut-être des systèmes où en fait t'auras juste le patient met 3 patchs à l'arrache et c'est capable de faire le travail tu vois ou une veste donc non aujourd'hui pour moi le levier il est d'abord là c'est pour ça qu'avec le système que j'ai développé Atlas c'est d'abord enlever la friction administrative parce qu'aujourd'hui je pense qu'on est tous capables en tant que médecin nous enfin moi je pense que tous mes confrères ils font des bons diagnostics si on leur laisse le temps et l'espace mental de le faire Le problème, c'est qu'aujourd'hui, tu n'as pas le temps de faire voir ta biblio comme tu veux, tu n'as pas le temps d'appeler un collègue, etc. Parce que le patient est devant toi, il ne va pas bien, tu n'en as qu'un autre qui attend derrière et tu ne peux pas faire ça. Donc aujourd'hui, le premier levier pour augmenter la médecine, améliorer la médecine, c'est enlever les frictions qui nous agacent tous au quotidien. Les courriers, les trucs qu'on doit remplir 10 000 fois, toutes les tâches répétitives que tu fais. Et une fois seulement qu'on aura fait ça, à mon sens, c'est là où il faut faire de la vraie aide diagnostique, de l'aide à la décision, etc. Et là, tu auras un autre levier. Mais déjà, laissons les médecins faire ce pour quoi ils ont été formés. Laissons faire ce pour quoi les médecins ont signé, s'occuper des gens, faire des bons diagnostics. Et ensuite, on essaiera de les remplacer sur ces systèmes-là. Mais d'abord, enlevez-nous les trucs qui nous saoulent au quotidien.
Speaker #0
Je suis tout à fait d'accord avec toi. Du coup, parlons-nous d'Atlas. Tu m'en as déjà mentionné quelques éléments. J'ai été incroyablement surpris et assez admiratif de ce que tu as pu développer. Est-ce que tu peux m'expliquer de quoi on parle ? Qu'est-ce que c'est ? Quelle est la tech ? Quel est ton workflow et le matériel que tu as mis en place ?
Speaker #1
Alors, l'idée, c'était déjà de dire que le problème, il était ce dont on a parlé précédemment, c'est-à-dire la friction du quotidien du médecin avec les courriers, les comptes rendus, les biologies à lire, les ordonnances à prescrire, etc. Et donc, du coup, je me suis dit, ça, il faut essayer de le lever. Donc, au départ, j'ai essayé de travailler avec des startups. en environnement HDS, puisque là, du coup, tu travailles vraiment sur tes données patients, pour monsieur machin, prescrire ta ordonnance, etc. Donc, on a travaillé d'abord en environnement HDS. C'était très bien. Le problème, c'est que t'es pas assez agile. C'est-à-dire que quand tu veux faire une modification, tu l'envoies à la startup, qui le fait, qui renvoie. Je travaillais avec Arkan, par exemple, qui est super, qui fait des super comptes en ligne en HDS. J'adore cette boîte. Mais, force est de reconnaître qu'on a eu plein de frictions pour d'autres problèmes logistiques matériels. Et du coup, ça met du temps. Et du coup, au bout d'un moment, j'ai dit, bon, moi, j'ai envie d'être autonome. j'ai une stack dont on en parlait une stack technique qui me permet de faire un nombre de choses incroyables avec juste mon ordinateur, j'ai dit je vais faire moi-même et l'année dernière j'étais allé à la conférence Nvidia justement, j'avais été invité pour le robot et Nvidia avait présenté l'année dernière son super computer pour PME. Donc, en gros, pouvoir faire tourner des gros modèles d'IA dans ton petit centre, dans ta petite entreprise, juste avec un petit boîtier doré comme ça. Et j'avais dit, waouh, c'est incroyable. Et à l'époque, c'était...
Speaker #0
C'est un serveur, en fait, le supercomposeur. C'est un serveur.
Speaker #1
En gros, c'est des cartes graphiques en série. C'est deux grosses GPU en série dans un joli boîtier sans ventilateur doré. Donc, excuse-moi,
Speaker #0
je te coupe vite pour qu'on puisse vraiment clarifier les choses parce que peut-être que tout le monde ne sait pas de quoi on parle. Mais là, on parle d'un serveur de Nvidia. C'est-à-dire que physiquement, ça ressemble à une mini-valise. Un gros cartable.
Speaker #1
Ah non, c'est vraiment grand comme ça.
Speaker #0
Une valisette, un cartable.
Speaker #1
Oui, un cartable.
Speaker #0
On parle d'un serveur, c'est-à-dire que c'est des cartes graphiques empilées qui permettent de calculer de façon hyper importante. Et en fait, ça, c'est le hardware, le matériel qui permet de faire tourner... de l'informatique et notamment de l'intelligence artificielle qui est hyper gourmande.
Speaker #1
C'est ça. C'est ce qui existe.
Speaker #0
Plutôt que de passer sur les serveurs de Google, de OpenAI, etc. Là, on l'a chez soi.
Speaker #1
Voilà. Eux, ils ont ça. C'est-à-dire qu'eux, ils ont leur carte graphique chez eux, chez Google. Et du coup, quand tu envoies, tu envoies l'information à leur carte graphique, leur carte graphique process et te renvoie. Sauf qu'ils ont plein de cartes graphiques et te renvoient. Là, l'idée, c'est que je me sers de mes cartes graphiques pour ça.
Speaker #0
Exactement, donc tu l'as acheté, ça t'a coûté quelques petits milliers d'euros, tu l'as chez toi, tu l'as reçu. Alors explique-moi ce que tu fais avec ça.
Speaker #1
Et donc là-dessus, justement, je peux connecter mes patients sans avoir besoin d'anonymiser et tracer, puisque le système est complètement décorrélé d'Internet. Donc je n'envoie aucune donnée, le système n'est même pas branché en Internet dessus, c'est-à-dire que je ne peux même pas te le montrer là, te faire une capture d'écran ou quoi, je ne peux pas me connecter à Internet dessus, il n'est pas connecté à Internet, mais toute ma base de données patients, qui est dans mon logiciel métier, est connectée. à ce truc. Donc quand je vais sur Atlas et que je construis les outils d'Atlas, je peux lui dire, dans la base de données, tu vas me chercher le patient 20462832 monsieur Michu Jean-Philippe et tu vas faire ce que je te dis de faire. Donc tu as l'appel à la base et ensuite tu vas pouvoir construire tes propres outils avec CloudCode, etc. Donc CloudCode est sur un lab qui lui est connecté à Internet qui me permet d'utiliser la puissance de ChatGPT etc. Et une fois que ça, tu crées un logiciel qui est valable tu prends ce logiciel, tu le mets sur Atlas, et du coup là, tu as la puissance du logiciel que tu as créé, mais sur un serveur qui lui est déconnecté d'Internet. Et donc comme ça, je fais mon propre système de compte-rendu, de gestion de génération de compte-rendu, mon propre système de dictée vocale spécialisé avec les mots-clés de radiothérapie, un chat pour parler dans toute ma clinique, on a un système, du coup, on s'est créé une messagerie interne qui nous permet de dialoguer entre nous en interne, et je fais ce que j'appelle... j'aime bien le nom, j'ai inventé ça, de l'ensemble mot, le vibe prescribing. Il y a le vibe coding. Moi, je fais du vibe prescribing. C'est-à-dire qu'au gros, j'appuie sur un bouton dans ma truc, j'appuie sur un bouton et je dis Séverine, pour le patient 2042-22-18, il faudrait lui envoyer une ordonnance pour un scanner cervico-thoracique. Donc en fait, Atlas fait l'ordonnance, génère l'ordonnance, envoie un message via la messagerie interne du système. Séverine, donc ma secrétaire, reçoit l'ordonnance, vérifie. il y a encore un contrôle humain, vérifie que l'ordonnance est bien en forme, qu'il n'y a pas d'erreur, que c'est bien le bon patient et ensuite envoie au patient. Mais moi j'ai à aucun moment ouvert ma messagerie internet, tapé du texte, ouvert le dossier patient, etc. J'ai tout fait à la voix en val plus striving, j'appuie sur un bouton et je dis ce que je veux faire et à cela se débrouille.
Speaker #0
Et donc pour bien comprendre, c'est que tu as ton serveur toutes tes données sont sur local et tu as mis sur ce système local les logiciels d'intelligence artificielle que tu as importé sur ton système local. C'est-à-dire que tu as la puissance de l'intelligence artificielle mais qui est enfermée dans ton Atlas local. Et donc, une petite question, est-ce que ce sont des API, des abonnements que tu payes ? Est-ce que c'est que des trucs open source que tu as plugués sur ton système local ? Comment tu as fait concrètement ?
Speaker #1
Alors, tu ne peux pas faire d'API puisque tu ne peux pas sortir du système. Donc, c'est forcément des systèmes open source que tu vas... récupéré et embriqué. C'est-à-dire qu'il n'y a pas aujourd'hui de système open source qui te permette d'avoir un truc tout prêt. Mais par contre, j'ai pris la brique qui me permet de faire du vocal, que j'ai connecté à la brique qui me permet de faire la génération de texte, que j'ai connecté à la brique qui me permet de faire etc. Et j'ai connecté toutes ces briques-là. Ensuite, il faut regarder les licences, etc. Mais globalement, tout en open source. Et j'ai embriqué ça pour faire le logiciel qui ensuite fait le workflow complet de je prends le texte, je le génère, je machin. Et là où nous, on a un avantage en tant que médecin, par rapport à des startups qui ne parleraient pas à des médecins, Ça, j'insiste, c'est crucial. Le LLM fonctionne, la génération du contrôle de l'œil fonctionne parce que je l'ai nourri avec mon expérience. C'est-à-dire que le prompt que j'ai mis, il n'y a que moi qui peux le faire. Il n'y a qu'un oncologue qui a de l'expérience qui peut faire ce prompt-là. Et en plus, comme moi, je connais comment marche un LLM. J'ai une espèce de méga prompte qui arrive à vraiment extraire ce que je veux comme données de mon système. Et ça, pour moi, il n'y a qu'un médecin qui peut faire ça. C'est pour ça qu'on a grand intérêt à travailler avec des ingénieurs pour développer nos propres solutions, parce que les ingénieurs ne savent pas exactement ce dont on a besoin et nous, on ne sait pas exactement comment prompter un LLM. Donc, je pense qu'il faut faire des synergies comme ça, entre ceux qui savent parler et ceux qui savent ce qu'ils veulent, parce que j'ai vu les gens qui font des systèmes qui te disent faire de la génération de compte rendu. mais qui ne va pas vraiment travailler avec des médecins en profondeur et avec des médecins qui comprennent comment marche un LLM, le résultat est bien moins bon. Aujourd'hui, moi, en trois jours, j'ai fait un logiciel qui permet de générer des comptes rendus qui sont déjà très, très, très bons. Quand toi, c'est un prototype, ce n'est pas parfait, mais en trois jours, j'ai fait un truc qui tient largement la route et qui me fait gagner déjà un temps infini.
Speaker #0
Et alors, ce qui est absolument incroyable, c'est que quand on t'écoute, on n'est pas trop dans le domaine. On se dit que tu as fait appel à un développeur parce que pour prendre ces différentes briques comme tu les appelles et les assembler, jusqu'à présent, il fallait payer quelqu'un, en général très cher, pour écrire du code informatique qui nous sert à builder, à construire un programme informatique pour faire un logiciel. Mais maintenant, ces solutions-là sont accessibles. Tu parlais de vibe prescribing, mais par vibe coding, c'est-à-dire qu'avec des logiciels comme Club Code, on peut... quand on est un petit peu familier avec ces technologies, construire des logiciels simplement en interagissant de façon textuelle avec ces cloud codes ou ces codecs ou tu ressors, je crois même, en leur demandant ce qu'on a envie de faire pour agencer des choses ensemble et construire une solution toute prête.
Speaker #1
Exactement. Le seul souci de ça, entre guillemets, c'est que c'est valable pour un prototype. Pour avoir beaucoup touché ça, tu peux faire un prototype mais tu ne peux pas faire un truc qui passe à l'échelle. C'est-à-dire que mon problème... truc Atlas au départ, si je le laisse comme ça, il existe dans ma clinique, il est protégé parce que de toute façon, il n'est pas sur Internet, donc ça marche à mon niveau. Mais demain, un hôpital veut faire la même chose, tu ne peux pas faire ça à l'échelle d'un hôpital, il y a trop d'utilisateurs, trop de paramètres, etc. Donc, il faut quand même, et donc nous, on a fait appel quand même à un développeur pour revoir mon code derrière, pour revoir les codes qu'on a créés. Donc moi, je suis accompagné, j'ai mon informaticien qui bosse avec moi et un physicien qui bosse avec moi, mais on a quand même un développeur senior au-dessus freelance qui vient reviewer le code pour être sûr que ce qu'on fait ce soit plus qu'un prototype que derrière ce soit clean. Parce que soyons clairs entre ce que Claude te sort et ce qu'un dev senior te sort, il y a quand même un niveau encore en termes de sécurité de réflexion d'architecture etc. C'est bien pour un proto mais si tu veux aller à l'échelle, l'avantage du Spark donc du boîtier Nvidia c'est que tu peux rester en version prototypale dans ta clinique pendant très longtemps et que ça fasse quand même le travail. Et même si demain, le système NVIDIA tombe en panne, en fait, ça ne me gêne pas, parce que ça ne me remplaçait pas mon travail. Donc, je vais juste revenir à l'ancienne manière où je ferais mes ordonnances. Alors, je ne les fais pas à la main, mais j'aurai mes ordonnances pré-remplies, etc. Et j'appellerai Séverine pour qu'elle me fasse, qu'elle envoie l'ordonnance. Mais je ne vais pas mettre en danger les patients, puisque ça n'a pas d'impact sur la prise en charge directe du patient. C'est juste que finalement, ça converge vers la meilleure prise en charge du patient.
Speaker #0
Moi, je suis tout à fait pour... démocratiser ce genre d'outils, on découvre des solutions qui sont incroyables. On peut carrément créer des choses de façon extrêmement personnalisée, qui auparavant auraient nécessité une compétence folle comme étant développeur, il fallait savoir coder, etc. Maintenant, ce n'est plus le cas. Il n'y a plus cette friction et cette barrière technique, et c'est incroyable. Il y a une méfiance à avoir, c'est qu'il faut être souverain. Et on ne peut pas se reposer entièrement sur l'IA, parce que si un jour tu as une coupure de courant ou... Cloud, OpenAI qui décident de passer l'abonnement à 1000$ par mois au lieu de 100$ ou de faire payer tes API parfois des dizaines de milliers de dollars par mois parce qu'ils ne sont pas encore rentables et ils en ont besoin et puis ils auraient le droit, tu te retrouves dépendant d'une technologie et ça c'est un très mauvais calcul. Donc tu as tout à fait raison, c'est utiliser l'IA mais ne pas être dépendant d'elle et puis prévoir le coup d'après si un jour tu as un problème à ce niveau-là. Est-ce que tu as un mot à rajouter pour la fin ? Je vais moins spécifier que ta... la newsletter Les Médecins Malins que je lis religieusement. Je vais mettre le lien dans les notes de l'épisode, donc vous pouvez vous y abonner. Et puis, je te laisse le mot de la fin, si tu souhaites t'exprimer publiquement pour nos confrères, pour nos consoeurs, si tu as envie de dire quelque chose qu'on n'a pas abordé dans cet épisode, Julien.
Speaker #1
Je pense que l'IA est là, l'IA est là pour durer, et que les gens qui créent l'IA ont vocation de nous remplacer. Pas nous, médecins, mais de remplacer les gens. Et pas forcément en faisant exprès. mais de fait, vu la puissance du système, de nous remplacer. Aujourd'hui, on a une spécialité qui est très cérébrale, très beaucoup de connaissances, donc aujourd'hui, on se protège en disant « Non, on connaît tellement de trucs, c'est trop compliqué, etc. » Oui, aujourd'hui, mais dans 5 ans, dans 10 ans, je ne suis pas encore sûr. Donc c'est aujourd'hui qu'il faut commencer à réfléchir à ces outils, justement pour les co-construire avec ces gens-là, qui n'ont pas forcément la vision du soin, de comment on aide quelqu'un au quotidien, comment on accueille quelqu'un. Donc pour co-construire, parce que ces gens-là ont besoin de nous, je vous dis, de notre expérience. Et nous, on a besoin de leur transmettre des valeurs humaines, on veut bien prendre en charge les gens, et ce n'est pas que de l'algorithme, ce n'est pas que du texte, ce n'est pas que des données. Donc ça, c'était le premier message. Et le deuxième, c'est lancez-vous, en fait. Une fois que vous ne collez pas de données patients en clair, lancez-vous, essayez, bidouillez, rejoignez des groupes pour discuter. Vous ne pouvez pas casser, entre guillemets. Le jour où vous comprenez que vous ne pouvez rien casser, essayez.
Speaker #0
Merci Julien, je te dis à bientôt.
Speaker #1
Merci beaucoup Mathieu. Ciao.
Speaker #0
Je vous remercie beaucoup d'avoir tenu jusqu'à la fin de cette vidéo. Vous devez retenir trois points. En un, l'IA est déjà utile dans votre cabinet à condition de choisir le bon outil. Pour la bibliographie... Kyniscan ou Pepperdoc, pas ChatGPT. Pour la retranscription de consultation, Nabla, Doctolibia ou Loki de chez Medistory, vous gagnerez jusqu'à une heure par jour. Les outils génériques comme ChatGPT, Gemini, DeepSync, etc. sont très utiles pour la formation peut-être, mais ils n'ont pas leur place au cabinet en face d'un vrai patient. Ils n'ont pas été homologués pour ça encore. En deux, vous violez probablement le RGPD sans le savoir. Même anonymiser, même pseudonymiser un dossier patient. peut être reconnu en croisant les données sur des LLM. La règle est simple, ne mettez aucune donnée de votre patient sur un logiciel étranger. Si vous voulez aller plus loin, il vous faut soit un hébergeur de données certifié HDS, soit une solution strictement locale comme celle que Julien m'a décrit dans son interview. Et en 3, vous n'avez pas besoin d'être développeur pour construire des solutions utiles pour votre pratique quotidienne et reprendre le contrôle. Atlas n'est pas une fiction. C'est un serveur Nvidia qu'on achète localement, des briques de logiciels open source associés avec du vibe coding et un prompt rédigé par un clinicien qui connaît son métier. Le message de Julien est clair. Lancez-vous, bidouillez, testez, respectez la sécurité avec notamment les données de votre patient et construisez des choses qui vous sont utiles pour vous. Dans votre pratique, vous pouvez utiliser Codex, Ausha, GPT ou Cloud Code par exemple pour commencer. Alors ma question pour vous, et je veux vraiment lire vos réponses. Est-ce que vous utilisez déjà l'IA en consultation ? Quels outils et pour quoi faire ? Dites-le-moi en commentaire, je vais tous les lire. Et c'est utile pour tout le monde. Si vous avez aimé cet épisode, je suis sûr qu'il y en a d'autres sur ma chaîne qui vont vous plaire. Je vous mets le lien sur cette vidéo. Et si vous n'êtes pas encore abonné à ma chaîne YouTube ou aux plateformes audio, je vous recommande s'il vous plaît de le faire dès à présent, ça prend 3 secondes. Vous cliquez sur la petite cloche sur YouTube ou sur votre appli de podcast préférée. Moi, ça m'aide énormément pour le référencement. et ça aide le podcast à être découvert par d'autres confrères ou d'autres consoeurs. Je vous remercie et à bientôt.

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– des épisodes cliniques courts et pratiques ;
– des rappels utiles pour la consultation ;
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Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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Transcription

Speaker #0
Vous êtes bien sûr super docteur, le média des soignants qui veulent soigner autrement. Julien Vellement, mon invité, est radiothérapeute, directeur de clinique, et il a fait quelque chose que la plupart des médecins pensent impossible, construire lui-même, en trois jours, un système d'intelligence artificielle qui travaille pour lui dans sa clinique. Dans ce deuxième épisode, il va nous expliquer exactement comment. Je vous remercie beaucoup d'être toujours plus nombreux à écouter ce podcast, et comme toujours, si vous voulez m'aider simplement, il vous suffit de vous abonner.
Speaker #1
à ce podcast sur la plateforme sur laquelle vous l'écoutez ou à me laisser un commentaire sympa sur votre appli.
Speaker #0
Incroyable, mais c'est vrai qu'en te parlant, je viens de me rendre compte qu'imagine tu scans une biologie d'un de tes patients, on va dire, tu as une trentaine de paramètres qui ont été dosés, avec chacun une valeur numérique finie, absolue, et il est évident que cette biologie, il y a de très faibles, voire quasiment aucune probabilité que ça soit la même qu'un autre patient, donc c'est carrément une carte d'identité à un moment donné d'un type. Et donc, s'il interagit ailleurs avec le même LLM, tu peux le retrouver. Fascinant. Ça m'étonne parce que, tu vois, je vais passer tes leurs noms, évidemment, mais en fait, j'ai plusieurs confrères qui ont développé des solutions pour anonymiser des dossiers, pour mouliner les dossiers dans des LLM, pour pouvoir recoter les dossiers. Et tu vois, gagner plus d'argent, notamment ceux qui bossent à l'hôpital public. On sait que les dossiers sont hyper mal cotés. Et on a des médecins d'IM spécialisés qui font ça. Et donc, ils ont trouvé cette bidouille d'anonymiser les dossiers pour que l'IA leur suggère toutes les quotations à rajouter pour, en gros, faire rentrer plus de sous dans la caisse. Mais ça, tu me dis que ce n'est pas possible, en fait.
Speaker #1
Théoriquement, ce n'est pas défunt. Théoriquement, c'est attaquable. Selon moi, c'est attaquable puisque tu pourrais remonter le dossier en faisant des croisements. Alors après, tu peux faire le même système et l'héberger dans un système local ou HD. C'est-à-dire que le logiciel en soi, l'avantage en faisant ça aussi, c'est qu'ils ont montré que le concept était valable et que ça rendait service. Donc, il suffit juste d'exporter leur solution aujourd'hui sur un serveur HDS ou sur un cloud local. Et ils continuent comme ça. Mais je pense qu'aujourd'hui, une fois qu'ils ont prouvé que leur prototype fonctionnait, il faut rapidement basculer sur ces solutions-là. Sinon, un jour, on va leur taper sur les doigts. Si tu veux scale et tu veux présenter ta solution ailleurs, tu ne peux pas dire, les gars, ça marche et c'est tout, ça suffit. Ce n'est pas possible. Ils ont fait un prototype. Bon, c'est tout. Ce n'était pas parfait, mais ils ont validé la preuve de concept. Et puis, ils sont partis voir ailleurs. Mais si tu veux aller plus loin, là, il faut, à mon sens, être hébergé sur du données de santé.
Speaker #0
J'aimerais que tu m'expliques les applications d'agents IA. Parce que là, jusqu'à présent, on vient de parler d'applications qui sont dans une boîte de dialogue dans laquelle l'IA nous répond quelque chose de façon textuelle ou vocale. On peut éventuellement copier, coller, etc. Mais depuis quelques mois, il y a eu une avancée... très importante dans le monde de l'intelligence artificielle qui est l'agentique, les agents IA qui peuvent faire des choses. Est-ce que tu peux m'expliquer de quoi on parle et quelles sont les applications de ces agents IA en médecine pour nos confrères et nos consoeurs ?
Speaker #1
Donc il faut bien distinguer le chatbot qui est, je pose une question, j'ai une réponse qui est du texte ou une image ou un audio, ce que tu veux, d'un agent qui est capable d'effectuer une tâche. Il faut voir un agent, moi je donne l'exemple à chaque fois, l'agent c'est un interne. c'est le stagiaire, c'est l'externe ou l'interne à l'hôpital, à qui tu vas dire une tâche. Tu vas faire l'examen clinique du patient, tu vas remplir la biologie dans le dossier du patient, tu vas, etc. Donc là, un agent, c'est ça. Un agent, c'est une programmation. Hier, c'est souvent, derrière, c'est un prompt assez bien fichu qui est intégré dans la mécanique du LLM qui te permet de déclencher ce prompt avec une commande spécifique et ensuite, ça envoie ton interne ou ton externe faire la tâche. Ce qui est bien, c'est que du coup, tu as vraiment une action. Ce n'est pas juste une réponse, c'est que ça fait quelque chose à ta place. Donc ce que toi, tu aurais fait, la machine est capable de le faire. Et donc aujourd'hui, quand c'est une tâche, ça t'enlève une friction. Mais si tu fais un système avec plusieurs agents, tu peux faire plusieurs tâches. Et quand tu fais plusieurs tâches à la suite qui se suivent, ça s'appelle un workflow, un flux de travail. Et donc du coup, tu peux comme ça automatiser un flux de travail de A à Z. Donc ce qui est un peu, et c'est ça qui fait peur un petit peu aux gens, c'est que quand l'IA prend... une tâche, c'est rigolo. C'est-à-dire que quand tu montres un système qui est capable de récupérer le compte-rendu de la réunion en automatique, ça, c'est marrant, parce que du coup, tu dis « Waouh, j'ai plus besoin de faire mon compte-rendu » , donc tout le monde est content. Mais quand tu montres que l'agent est capable de récupérer le compte-rendu de réunion, analyser chaque tâche dite dans la réunion, envoyer un mail à chacun présent à la réunion, la tâche qui lui a été allouée pendant la réunion, et que le mail est envoyé automatiquement, et que le calendrier des gens est bloqué automatiquement, là, c'est plus une tâche, c'est le travail de quelqu'un. De A à Z, il y a quelqu'un qui est normalement une secrétaire qui fait ça. qui récupère le compte rendu, qui dicte le compte rendu, qui envoie les mails à chacun, etc. Et ça, du coup, c'est automatisé. Et c'est fait en 10 minutes, quoi. Et donc là, c'est là où il y a le remplacement, entre guillemets, qui est en discussion, de dire, là, finalement, je fais plusieurs tâches de quelqu'un, donc je fais le workflow de quelqu'un, et donc je peux faire le travail de quelqu'un. Donc c'est ça, un agent, c'est un système IA programmé avec, en général, un prompt complexe derrière qui est capable de faire une tâche.
Speaker #0
Et là, on parle de tâches administratives. Tu me parles d'externe et d'interne, mais on ne peut pas demander à une IA encore d'aller examiner un patient, de... poser des électrodes pour faire un OCG. Là, on parle de tâches quand même administratives.
Speaker #1
Alors, tu pourrais faire des systèmes qui vont plus loin. C'est juste qu'aujourd'hui, encore une fois, avec les données, la protection, bâtiment, etc., on n'y va pas. Mais aujourd'hui, tu pourrais faire des IA ambiantes qui sont capables de détecter pas mal de paramètres. Ton téléphone, si tu as un iPhone, avec le lidar, avec tous les capteurs, tu peux être capable d'avoir la température des gens, savoir le pouls des gens, connaître beaucoup de caractéristiques juste avec une photo de ton visage. Et donc, du coup, à partir de là, tu pourrais dire, dès que le patient... Tu pourrais mettre une caméra dans toutes les pièces d'hôpital avec un système d'infrarouge qui dirait, dès que le patient a de la fièvre, ça envoie un message automatique et tu sais automatiquement que tu as de la fièvre. Et tu n'as plus besoin de l'ASH, par exemple, qui prend la température sur les patients tous les jours.
Speaker #0
Aujourd'hui, ce n'est pas construit.
Speaker #1
Mais ça peut aller très loin. C'est juste qu'aujourd'hui, ce n'est pas fait. Mais demain, ce sera fait. Demain, tu auras dans chaque pièce d'hôpital un multicapteur qui fera de l'IA ambiante, qui capturera plein de paramètres. et qui sera capable de dire, ce patient, il faut aller le voir en priorité ou pas. C'est ce que je te parlais tout à l'heure avec la télésurveillance à la maison. L'hôpital va s'exporter à la maison avec ce genre de système. Tu auras des boîtiers qui seront capables de faire ce genre de surveillance et qui te diront en temps réel, ce patient-là doit aller à l'hôpital ou ce patient-là doit être hospitalisé, ce patient-là doit aller aux urgences, ce patient-là doit être vu ou ce patient-là reste à la maison parce que tout va bien. Mais donc ça, c'est faisable. Aujourd'hui, c'est faisable. Tu as même des systèmes, j'ai testé, j'ai bidouillé un peu des trucs où tu as ton propre Wi-Fi qui est capable de détecter si tu as chuté ou pas. Tu pourrais faire un système de détection de chute pour les personnes âgées, où si les petites papilles mamies ont Internet à la maison, le Wi-Fi est capable de détecter si papille mamie est tombée, sans avoir besoin d'aucun capteur, aucun bracelet, aucun truc. Et donc ça, aujourd'hui, c'est faisable en l'état. Ce n'est pas que des petites tâches administratives. Tu pourrais aller vraiment dans de la médecine assez poussée. Tu pourrais avoir le pouls, tu dis tu ne peux pas poser les électrodes, mais est-ce que tu as besoin d'électrodes quand tu as ta montre connectée, si tu as ta montre connectée ? aujourd'hui, tes mondes connectés sont capables de faire une dérivation c'est ça le truc voilà non mais je suis d'accord mais tu vois ça commence par là c'est à dire qu'aujourd'hui tu fais une dérivation et demain t'auras peut-être des systèmes où en fait t'auras juste le patient met 3 patchs à l'arrache et c'est capable de faire le travail tu vois ou une veste donc non aujourd'hui pour moi le levier il est d'abord là c'est pour ça qu'avec le système que j'ai développé Atlas c'est d'abord enlever la friction administrative parce qu'aujourd'hui je pense qu'on est tous capables en tant que médecin nous enfin moi je pense que tous mes confrères ils font des bons diagnostics si on leur laisse le temps et l'espace mental de le faire Le problème, c'est qu'aujourd'hui, tu n'as pas le temps de faire voir ta biblio comme tu veux, tu n'as pas le temps d'appeler un collègue, etc. Parce que le patient est devant toi, il ne va pas bien, tu n'en as qu'un autre qui attend derrière et tu ne peux pas faire ça. Donc aujourd'hui, le premier levier pour augmenter la médecine, améliorer la médecine, c'est enlever les frictions qui nous agacent tous au quotidien. Les courriers, les trucs qu'on doit remplir 10 000 fois, toutes les tâches répétitives que tu fais. Et une fois seulement qu'on aura fait ça, à mon sens, c'est là où il faut faire de la vraie aide diagnostique, de l'aide à la décision, etc. Et là, tu auras un autre levier. Mais déjà, laissons les médecins faire ce pour quoi ils ont été formés. Laissons faire ce pour quoi les médecins ont signé, s'occuper des gens, faire des bons diagnostics. Et ensuite, on essaiera de les remplacer sur ces systèmes-là. Mais d'abord, enlevez-nous les trucs qui nous saoulent au quotidien.
Speaker #0
Je suis tout à fait d'accord avec toi. Du coup, parlons-nous d'Atlas. Tu m'en as déjà mentionné quelques éléments. J'ai été incroyablement surpris et assez admiratif de ce que tu as pu développer. Est-ce que tu peux m'expliquer de quoi on parle ? Qu'est-ce que c'est ? Quelle est la tech ? Quel est ton workflow et le matériel que tu as mis en place ?
Speaker #1
Alors, l'idée, c'était déjà de dire que le problème, il était ce dont on a parlé précédemment, c'est-à-dire la friction du quotidien du médecin avec les courriers, les comptes rendus, les biologies à lire, les ordonnances à prescrire, etc. Et donc, du coup, je me suis dit, ça, il faut essayer de le lever. Donc, au départ, j'ai essayé de travailler avec des startups. en environnement HDS, puisque là, du coup, tu travailles vraiment sur tes données patients, pour monsieur machin, prescrire ta ordonnance, etc. Donc, on a travaillé d'abord en environnement HDS. C'était très bien. Le problème, c'est que t'es pas assez agile. C'est-à-dire que quand tu veux faire une modification, tu l'envoies à la startup, qui le fait, qui renvoie. Je travaillais avec Arkan, par exemple, qui est super, qui fait des super comptes en ligne en HDS. J'adore cette boîte. Mais, force est de reconnaître qu'on a eu plein de frictions pour d'autres problèmes logistiques matériels. Et du coup, ça met du temps. Et du coup, au bout d'un moment, j'ai dit, bon, moi, j'ai envie d'être autonome. j'ai une stack dont on en parlait une stack technique qui me permet de faire un nombre de choses incroyables avec juste mon ordinateur, j'ai dit je vais faire moi-même et l'année dernière j'étais allé à la conférence Nvidia justement, j'avais été invité pour le robot et Nvidia avait présenté l'année dernière son super computer pour PME. Donc, en gros, pouvoir faire tourner des gros modèles d'IA dans ton petit centre, dans ta petite entreprise, juste avec un petit boîtier doré comme ça. Et j'avais dit, waouh, c'est incroyable. Et à l'époque, c'était...
Speaker #0
C'est un serveur, en fait, le supercomposeur. C'est un serveur.
Speaker #1
En gros, c'est des cartes graphiques en série. C'est deux grosses GPU en série dans un joli boîtier sans ventilateur doré. Donc, excuse-moi,
Speaker #0
je te coupe vite pour qu'on puisse vraiment clarifier les choses parce que peut-être que tout le monde ne sait pas de quoi on parle. Mais là, on parle d'un serveur de Nvidia. C'est-à-dire que physiquement, ça ressemble à une mini-valise. Un gros cartable.
Speaker #1
Ah non, c'est vraiment grand comme ça.
Speaker #0
Une valisette, un cartable.
Speaker #1
Oui, un cartable.
Speaker #0
On parle d'un serveur, c'est-à-dire que c'est des cartes graphiques empilées qui permettent de calculer de façon hyper importante. Et en fait, ça, c'est le hardware, le matériel qui permet de faire tourner... de l'informatique et notamment de l'intelligence artificielle qui est hyper gourmande.
Speaker #1
C'est ça. C'est ce qui existe.
Speaker #0
Plutôt que de passer sur les serveurs de Google, de OpenAI, etc. Là, on l'a chez soi.
Speaker #1
Voilà. Eux, ils ont ça. C'est-à-dire qu'eux, ils ont leur carte graphique chez eux, chez Google. Et du coup, quand tu envoies, tu envoies l'information à leur carte graphique, leur carte graphique process et te renvoie. Sauf qu'ils ont plein de cartes graphiques et te renvoient. Là, l'idée, c'est que je me sers de mes cartes graphiques pour ça.
Speaker #0
Exactement, donc tu l'as acheté, ça t'a coûté quelques petits milliers d'euros, tu l'as chez toi, tu l'as reçu. Alors explique-moi ce que tu fais avec ça.
Speaker #1
Et donc là-dessus, justement, je peux connecter mes patients sans avoir besoin d'anonymiser et tracer, puisque le système est complètement décorrélé d'Internet. Donc je n'envoie aucune donnée, le système n'est même pas branché en Internet dessus, c'est-à-dire que je ne peux même pas te le montrer là, te faire une capture d'écran ou quoi, je ne peux pas me connecter à Internet dessus, il n'est pas connecté à Internet, mais toute ma base de données patients, qui est dans mon logiciel métier, est connectée. à ce truc. Donc quand je vais sur Atlas et que je construis les outils d'Atlas, je peux lui dire, dans la base de données, tu vas me chercher le patient 20462832 monsieur Michu Jean-Philippe et tu vas faire ce que je te dis de faire. Donc tu as l'appel à la base et ensuite tu vas pouvoir construire tes propres outils avec CloudCode, etc. Donc CloudCode est sur un lab qui lui est connecté à Internet qui me permet d'utiliser la puissance de ChatGPT etc. Et une fois que ça, tu crées un logiciel qui est valable tu prends ce logiciel, tu le mets sur Atlas, et du coup là, tu as la puissance du logiciel que tu as créé, mais sur un serveur qui lui est déconnecté d'Internet. Et donc comme ça, je fais mon propre système de compte-rendu, de gestion de génération de compte-rendu, mon propre système de dictée vocale spécialisé avec les mots-clés de radiothérapie, un chat pour parler dans toute ma clinique, on a un système, du coup, on s'est créé une messagerie interne qui nous permet de dialoguer entre nous en interne, et je fais ce que j'appelle... j'aime bien le nom, j'ai inventé ça, de l'ensemble mot, le vibe prescribing. Il y a le vibe coding. Moi, je fais du vibe prescribing. C'est-à-dire qu'au gros, j'appuie sur un bouton dans ma truc, j'appuie sur un bouton et je dis Séverine, pour le patient 2042-22-18, il faudrait lui envoyer une ordonnance pour un scanner cervico-thoracique. Donc en fait, Atlas fait l'ordonnance, génère l'ordonnance, envoie un message via la messagerie interne du système. Séverine, donc ma secrétaire, reçoit l'ordonnance, vérifie. il y a encore un contrôle humain, vérifie que l'ordonnance est bien en forme, qu'il n'y a pas d'erreur, que c'est bien le bon patient et ensuite envoie au patient. Mais moi j'ai à aucun moment ouvert ma messagerie internet, tapé du texte, ouvert le dossier patient, etc. J'ai tout fait à la voix en val plus striving, j'appuie sur un bouton et je dis ce que je veux faire et à cela se débrouille.
Speaker #0
Et donc pour bien comprendre, c'est que tu as ton serveur toutes tes données sont sur local et tu as mis sur ce système local les logiciels d'intelligence artificielle que tu as importé sur ton système local. C'est-à-dire que tu as la puissance de l'intelligence artificielle mais qui est enfermée dans ton Atlas local. Et donc, une petite question, est-ce que ce sont des API, des abonnements que tu payes ? Est-ce que c'est que des trucs open source que tu as plugués sur ton système local ? Comment tu as fait concrètement ?
Speaker #1
Alors, tu ne peux pas faire d'API puisque tu ne peux pas sortir du système. Donc, c'est forcément des systèmes open source que tu vas... récupéré et embriqué. C'est-à-dire qu'il n'y a pas aujourd'hui de système open source qui te permette d'avoir un truc tout prêt. Mais par contre, j'ai pris la brique qui me permet de faire du vocal, que j'ai connecté à la brique qui me permet de faire la génération de texte, que j'ai connecté à la brique qui me permet de faire etc. Et j'ai connecté toutes ces briques-là. Ensuite, il faut regarder les licences, etc. Mais globalement, tout en open source. Et j'ai embriqué ça pour faire le logiciel qui ensuite fait le workflow complet de je prends le texte, je le génère, je machin. Et là où nous, on a un avantage en tant que médecin, par rapport à des startups qui ne parleraient pas à des médecins, Ça, j'insiste, c'est crucial. Le LLM fonctionne, la génération du contrôle de l'œil fonctionne parce que je l'ai nourri avec mon expérience. C'est-à-dire que le prompt que j'ai mis, il n'y a que moi qui peux le faire. Il n'y a qu'un oncologue qui a de l'expérience qui peut faire ce prompt-là. Et en plus, comme moi, je connais comment marche un LLM. J'ai une espèce de méga prompte qui arrive à vraiment extraire ce que je veux comme données de mon système. Et ça, pour moi, il n'y a qu'un médecin qui peut faire ça. C'est pour ça qu'on a grand intérêt à travailler avec des ingénieurs pour développer nos propres solutions, parce que les ingénieurs ne savent pas exactement ce dont on a besoin et nous, on ne sait pas exactement comment prompter un LLM. Donc, je pense qu'il faut faire des synergies comme ça, entre ceux qui savent parler et ceux qui savent ce qu'ils veulent, parce que j'ai vu les gens qui font des systèmes qui te disent faire de la génération de compte rendu. mais qui ne va pas vraiment travailler avec des médecins en profondeur et avec des médecins qui comprennent comment marche un LLM, le résultat est bien moins bon. Aujourd'hui, moi, en trois jours, j'ai fait un logiciel qui permet de générer des comptes rendus qui sont déjà très, très, très bons. Quand toi, c'est un prototype, ce n'est pas parfait, mais en trois jours, j'ai fait un truc qui tient largement la route et qui me fait gagner déjà un temps infini.
Speaker #0
Et alors, ce qui est absolument incroyable, c'est que quand on t'écoute, on n'est pas trop dans le domaine. On se dit que tu as fait appel à un développeur parce que pour prendre ces différentes briques comme tu les appelles et les assembler, jusqu'à présent, il fallait payer quelqu'un, en général très cher, pour écrire du code informatique qui nous sert à builder, à construire un programme informatique pour faire un logiciel. Mais maintenant, ces solutions-là sont accessibles. Tu parlais de vibe prescribing, mais par vibe coding, c'est-à-dire qu'avec des logiciels comme Club Code, on peut... quand on est un petit peu familier avec ces technologies, construire des logiciels simplement en interagissant de façon textuelle avec ces cloud codes ou ces codecs ou tu ressors, je crois même, en leur demandant ce qu'on a envie de faire pour agencer des choses ensemble et construire une solution toute prête.
Speaker #1
Exactement. Le seul souci de ça, entre guillemets, c'est que c'est valable pour un prototype. Pour avoir beaucoup touché ça, tu peux faire un prototype mais tu ne peux pas faire un truc qui passe à l'échelle. C'est-à-dire que mon problème... truc Atlas au départ, si je le laisse comme ça, il existe dans ma clinique, il est protégé parce que de toute façon, il n'est pas sur Internet, donc ça marche à mon niveau. Mais demain, un hôpital veut faire la même chose, tu ne peux pas faire ça à l'échelle d'un hôpital, il y a trop d'utilisateurs, trop de paramètres, etc. Donc, il faut quand même, et donc nous, on a fait appel quand même à un développeur pour revoir mon code derrière, pour revoir les codes qu'on a créés. Donc moi, je suis accompagné, j'ai mon informaticien qui bosse avec moi et un physicien qui bosse avec moi, mais on a quand même un développeur senior au-dessus freelance qui vient reviewer le code pour être sûr que ce qu'on fait ce soit plus qu'un prototype que derrière ce soit clean. Parce que soyons clairs entre ce que Claude te sort et ce qu'un dev senior te sort, il y a quand même un niveau encore en termes de sécurité de réflexion d'architecture etc. C'est bien pour un proto mais si tu veux aller à l'échelle, l'avantage du Spark donc du boîtier Nvidia c'est que tu peux rester en version prototypale dans ta clinique pendant très longtemps et que ça fasse quand même le travail. Et même si demain, le système NVIDIA tombe en panne, en fait, ça ne me gêne pas, parce que ça ne me remplaçait pas mon travail. Donc, je vais juste revenir à l'ancienne manière où je ferais mes ordonnances. Alors, je ne les fais pas à la main, mais j'aurai mes ordonnances pré-remplies, etc. Et j'appellerai Séverine pour qu'elle me fasse, qu'elle envoie l'ordonnance. Mais je ne vais pas mettre en danger les patients, puisque ça n'a pas d'impact sur la prise en charge directe du patient. C'est juste que finalement, ça converge vers la meilleure prise en charge du patient.
Speaker #0
Moi, je suis tout à fait pour... démocratiser ce genre d'outils, on découvre des solutions qui sont incroyables. On peut carrément créer des choses de façon extrêmement personnalisée, qui auparavant auraient nécessité une compétence folle comme étant développeur, il fallait savoir coder, etc. Maintenant, ce n'est plus le cas. Il n'y a plus cette friction et cette barrière technique, et c'est incroyable. Il y a une méfiance à avoir, c'est qu'il faut être souverain. Et on ne peut pas se reposer entièrement sur l'IA, parce que si un jour tu as une coupure de courant ou... Cloud, OpenAI qui décident de passer l'abonnement à 1000$ par mois au lieu de 100$ ou de faire payer tes API parfois des dizaines de milliers de dollars par mois parce qu'ils ne sont pas encore rentables et ils en ont besoin et puis ils auraient le droit, tu te retrouves dépendant d'une technologie et ça c'est un très mauvais calcul. Donc tu as tout à fait raison, c'est utiliser l'IA mais ne pas être dépendant d'elle et puis prévoir le coup d'après si un jour tu as un problème à ce niveau-là. Est-ce que tu as un mot à rajouter pour la fin ? Je vais moins spécifier que ta... la newsletter Les Médecins Malins que je lis religieusement. Je vais mettre le lien dans les notes de l'épisode, donc vous pouvez vous y abonner. Et puis, je te laisse le mot de la fin, si tu souhaites t'exprimer publiquement pour nos confrères, pour nos consoeurs, si tu as envie de dire quelque chose qu'on n'a pas abordé dans cet épisode, Julien.
Speaker #1
Je pense que l'IA est là, l'IA est là pour durer, et que les gens qui créent l'IA ont vocation de nous remplacer. Pas nous, médecins, mais de remplacer les gens. Et pas forcément en faisant exprès. mais de fait, vu la puissance du système, de nous remplacer. Aujourd'hui, on a une spécialité qui est très cérébrale, très beaucoup de connaissances, donc aujourd'hui, on se protège en disant « Non, on connaît tellement de trucs, c'est trop compliqué, etc. » Oui, aujourd'hui, mais dans 5 ans, dans 10 ans, je ne suis pas encore sûr. Donc c'est aujourd'hui qu'il faut commencer à réfléchir à ces outils, justement pour les co-construire avec ces gens-là, qui n'ont pas forcément la vision du soin, de comment on aide quelqu'un au quotidien, comment on accueille quelqu'un. Donc pour co-construire, parce que ces gens-là ont besoin de nous, je vous dis, de notre expérience. Et nous, on a besoin de leur transmettre des valeurs humaines, on veut bien prendre en charge les gens, et ce n'est pas que de l'algorithme, ce n'est pas que du texte, ce n'est pas que des données. Donc ça, c'était le premier message. Et le deuxième, c'est lancez-vous, en fait. Une fois que vous ne collez pas de données patients en clair, lancez-vous, essayez, bidouillez, rejoignez des groupes pour discuter. Vous ne pouvez pas casser, entre guillemets. Le jour où vous comprenez que vous ne pouvez rien casser, essayez.
Speaker #0
Merci Julien, je te dis à bientôt.
Speaker #1
Merci beaucoup Mathieu. Ciao.
Speaker #0
Je vous remercie beaucoup d'avoir tenu jusqu'à la fin de cette vidéo. Vous devez retenir trois points. En un, l'IA est déjà utile dans votre cabinet à condition de choisir le bon outil. Pour la bibliographie... Kyniscan ou Pepperdoc, pas ChatGPT. Pour la retranscription de consultation, Nabla, Doctolibia ou Loki de chez Medistory, vous gagnerez jusqu'à une heure par jour. Les outils génériques comme ChatGPT, Gemini, DeepSync, etc. sont très utiles pour la formation peut-être, mais ils n'ont pas leur place au cabinet en face d'un vrai patient. Ils n'ont pas été homologués pour ça encore. En deux, vous violez probablement le RGPD sans le savoir. Même anonymiser, même pseudonymiser un dossier patient. peut être reconnu en croisant les données sur des LLM. La règle est simple, ne mettez aucune donnée de votre patient sur un logiciel étranger. Si vous voulez aller plus loin, il vous faut soit un hébergeur de données certifié HDS, soit une solution strictement locale comme celle que Julien m'a décrit dans son interview. Et en 3, vous n'avez pas besoin d'être développeur pour construire des solutions utiles pour votre pratique quotidienne et reprendre le contrôle. Atlas n'est pas une fiction. C'est un serveur Nvidia qu'on achète localement, des briques de logiciels open source associés avec du vibe coding et un prompt rédigé par un clinicien qui connaît son métier. Le message de Julien est clair. Lancez-vous, bidouillez, testez, respectez la sécurité avec notamment les données de votre patient et construisez des choses qui vous sont utiles pour vous. Dans votre pratique, vous pouvez utiliser Codex, Ausha, GPT ou Cloud Code par exemple pour commencer. Alors ma question pour vous, et je veux vraiment lire vos réponses. Est-ce que vous utilisez déjà l'IA en consultation ? Quels outils et pour quoi faire ? Dites-le-moi en commentaire, je vais tous les lire. Et c'est utile pour tout le monde. Si vous avez aimé cet épisode, je suis sûr qu'il y en a d'autres sur ma chaîne qui vont vous plaire. Je vous mets le lien sur cette vidéo. Et si vous n'êtes pas encore abonné à ma chaîne YouTube ou aux plateformes audio, je vous recommande s'il vous plaît de le faire dès à présent, ça prend 3 secondes. Vous cliquez sur la petite cloche sur YouTube ou sur votre appli de podcast préférée. Moi, ça m'aide énormément pour le référencement. et ça aide le podcast à être découvert par d'autres confrères ou d'autres consoeurs. Je vous remercie et à bientôt.

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– des épisodes cliniques courts et pratiques ;
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Transcription

Speaker #0
Vous êtes bien sûr super docteur, le média des soignants qui veulent soigner autrement. Julien Vellement, mon invité, est radiothérapeute, directeur de clinique, et il a fait quelque chose que la plupart des médecins pensent impossible, construire lui-même, en trois jours, un système d'intelligence artificielle qui travaille pour lui dans sa clinique. Dans ce deuxième épisode, il va nous expliquer exactement comment. Je vous remercie beaucoup d'être toujours plus nombreux à écouter ce podcast, et comme toujours, si vous voulez m'aider simplement, il vous suffit de vous abonner.
Speaker #1
à ce podcast sur la plateforme sur laquelle vous l'écoutez ou à me laisser un commentaire sympa sur votre appli.
Speaker #0
Incroyable, mais c'est vrai qu'en te parlant, je viens de me rendre compte qu'imagine tu scans une biologie d'un de tes patients, on va dire, tu as une trentaine de paramètres qui ont été dosés, avec chacun une valeur numérique finie, absolue, et il est évident que cette biologie, il y a de très faibles, voire quasiment aucune probabilité que ça soit la même qu'un autre patient, donc c'est carrément une carte d'identité à un moment donné d'un type. Et donc, s'il interagit ailleurs avec le même LLM, tu peux le retrouver. Fascinant. Ça m'étonne parce que, tu vois, je vais passer tes leurs noms, évidemment, mais en fait, j'ai plusieurs confrères qui ont développé des solutions pour anonymiser des dossiers, pour mouliner les dossiers dans des LLM, pour pouvoir recoter les dossiers. Et tu vois, gagner plus d'argent, notamment ceux qui bossent à l'hôpital public. On sait que les dossiers sont hyper mal cotés. Et on a des médecins d'IM spécialisés qui font ça. Et donc, ils ont trouvé cette bidouille d'anonymiser les dossiers pour que l'IA leur suggère toutes les quotations à rajouter pour, en gros, faire rentrer plus de sous dans la caisse. Mais ça, tu me dis que ce n'est pas possible, en fait.
Speaker #1
Théoriquement, ce n'est pas défunt. Théoriquement, c'est attaquable. Selon moi, c'est attaquable puisque tu pourrais remonter le dossier en faisant des croisements. Alors après, tu peux faire le même système et l'héberger dans un système local ou HD. C'est-à-dire que le logiciel en soi, l'avantage en faisant ça aussi, c'est qu'ils ont montré que le concept était valable et que ça rendait service. Donc, il suffit juste d'exporter leur solution aujourd'hui sur un serveur HDS ou sur un cloud local. Et ils continuent comme ça. Mais je pense qu'aujourd'hui, une fois qu'ils ont prouvé que leur prototype fonctionnait, il faut rapidement basculer sur ces solutions-là. Sinon, un jour, on va leur taper sur les doigts. Si tu veux scale et tu veux présenter ta solution ailleurs, tu ne peux pas dire, les gars, ça marche et c'est tout, ça suffit. Ce n'est pas possible. Ils ont fait un prototype. Bon, c'est tout. Ce n'était pas parfait, mais ils ont validé la preuve de concept. Et puis, ils sont partis voir ailleurs. Mais si tu veux aller plus loin, là, il faut, à mon sens, être hébergé sur du données de santé.
Speaker #0
J'aimerais que tu m'expliques les applications d'agents IA. Parce que là, jusqu'à présent, on vient de parler d'applications qui sont dans une boîte de dialogue dans laquelle l'IA nous répond quelque chose de façon textuelle ou vocale. On peut éventuellement copier, coller, etc. Mais depuis quelques mois, il y a eu une avancée... très importante dans le monde de l'intelligence artificielle qui est l'agentique, les agents IA qui peuvent faire des choses. Est-ce que tu peux m'expliquer de quoi on parle et quelles sont les applications de ces agents IA en médecine pour nos confrères et nos consoeurs ?
Speaker #1
Donc il faut bien distinguer le chatbot qui est, je pose une question, j'ai une réponse qui est du texte ou une image ou un audio, ce que tu veux, d'un agent qui est capable d'effectuer une tâche. Il faut voir un agent, moi je donne l'exemple à chaque fois, l'agent c'est un interne. c'est le stagiaire, c'est l'externe ou l'interne à l'hôpital, à qui tu vas dire une tâche. Tu vas faire l'examen clinique du patient, tu vas remplir la biologie dans le dossier du patient, tu vas, etc. Donc là, un agent, c'est ça. Un agent, c'est une programmation. Hier, c'est souvent, derrière, c'est un prompt assez bien fichu qui est intégré dans la mécanique du LLM qui te permet de déclencher ce prompt avec une commande spécifique et ensuite, ça envoie ton interne ou ton externe faire la tâche. Ce qui est bien, c'est que du coup, tu as vraiment une action. Ce n'est pas juste une réponse, c'est que ça fait quelque chose à ta place. Donc ce que toi, tu aurais fait, la machine est capable de le faire. Et donc aujourd'hui, quand c'est une tâche, ça t'enlève une friction. Mais si tu fais un système avec plusieurs agents, tu peux faire plusieurs tâches. Et quand tu fais plusieurs tâches à la suite qui se suivent, ça s'appelle un workflow, un flux de travail. Et donc du coup, tu peux comme ça automatiser un flux de travail de A à Z. Donc ce qui est un peu, et c'est ça qui fait peur un petit peu aux gens, c'est que quand l'IA prend... une tâche, c'est rigolo. C'est-à-dire que quand tu montres un système qui est capable de récupérer le compte-rendu de la réunion en automatique, ça, c'est marrant, parce que du coup, tu dis « Waouh, j'ai plus besoin de faire mon compte-rendu » , donc tout le monde est content. Mais quand tu montres que l'agent est capable de récupérer le compte-rendu de réunion, analyser chaque tâche dite dans la réunion, envoyer un mail à chacun présent à la réunion, la tâche qui lui a été allouée pendant la réunion, et que le mail est envoyé automatiquement, et que le calendrier des gens est bloqué automatiquement, là, c'est plus une tâche, c'est le travail de quelqu'un. De A à Z, il y a quelqu'un qui est normalement une secrétaire qui fait ça. qui récupère le compte rendu, qui dicte le compte rendu, qui envoie les mails à chacun, etc. Et ça, du coup, c'est automatisé. Et c'est fait en 10 minutes, quoi. Et donc là, c'est là où il y a le remplacement, entre guillemets, qui est en discussion, de dire, là, finalement, je fais plusieurs tâches de quelqu'un, donc je fais le workflow de quelqu'un, et donc je peux faire le travail de quelqu'un. Donc c'est ça, un agent, c'est un système IA programmé avec, en général, un prompt complexe derrière qui est capable de faire une tâche.
Speaker #0
Et là, on parle de tâches administratives. Tu me parles d'externe et d'interne, mais on ne peut pas demander à une IA encore d'aller examiner un patient, de... poser des électrodes pour faire un OCG. Là, on parle de tâches quand même administratives.
Speaker #1
Alors, tu pourrais faire des systèmes qui vont plus loin. C'est juste qu'aujourd'hui, encore une fois, avec les données, la protection, bâtiment, etc., on n'y va pas. Mais aujourd'hui, tu pourrais faire des IA ambiantes qui sont capables de détecter pas mal de paramètres. Ton téléphone, si tu as un iPhone, avec le lidar, avec tous les capteurs, tu peux être capable d'avoir la température des gens, savoir le pouls des gens, connaître beaucoup de caractéristiques juste avec une photo de ton visage. Et donc, du coup, à partir de là, tu pourrais dire, dès que le patient... Tu pourrais mettre une caméra dans toutes les pièces d'hôpital avec un système d'infrarouge qui dirait, dès que le patient a de la fièvre, ça envoie un message automatique et tu sais automatiquement que tu as de la fièvre. Et tu n'as plus besoin de l'ASH, par exemple, qui prend la température sur les patients tous les jours.
Speaker #0
Aujourd'hui, ce n'est pas construit.
Speaker #1
Mais ça peut aller très loin. C'est juste qu'aujourd'hui, ce n'est pas fait. Mais demain, ce sera fait. Demain, tu auras dans chaque pièce d'hôpital un multicapteur qui fera de l'IA ambiante, qui capturera plein de paramètres. et qui sera capable de dire, ce patient, il faut aller le voir en priorité ou pas. C'est ce que je te parlais tout à l'heure avec la télésurveillance à la maison. L'hôpital va s'exporter à la maison avec ce genre de système. Tu auras des boîtiers qui seront capables de faire ce genre de surveillance et qui te diront en temps réel, ce patient-là doit aller à l'hôpital ou ce patient-là doit être hospitalisé, ce patient-là doit aller aux urgences, ce patient-là doit être vu ou ce patient-là reste à la maison parce que tout va bien. Mais donc ça, c'est faisable. Aujourd'hui, c'est faisable. Tu as même des systèmes, j'ai testé, j'ai bidouillé un peu des trucs où tu as ton propre Wi-Fi qui est capable de détecter si tu as chuté ou pas. Tu pourrais faire un système de détection de chute pour les personnes âgées, où si les petites papilles mamies ont Internet à la maison, le Wi-Fi est capable de détecter si papille mamie est tombée, sans avoir besoin d'aucun capteur, aucun bracelet, aucun truc. Et donc ça, aujourd'hui, c'est faisable en l'état. Ce n'est pas que des petites tâches administratives. Tu pourrais aller vraiment dans de la médecine assez poussée. Tu pourrais avoir le pouls, tu dis tu ne peux pas poser les électrodes, mais est-ce que tu as besoin d'électrodes quand tu as ta montre connectée, si tu as ta montre connectée ? aujourd'hui, tes mondes connectés sont capables de faire une dérivation c'est ça le truc voilà non mais je suis d'accord mais tu vois ça commence par là c'est à dire qu'aujourd'hui tu fais une dérivation et demain t'auras peut-être des systèmes où en fait t'auras juste le patient met 3 patchs à l'arrache et c'est capable de faire le travail tu vois ou une veste donc non aujourd'hui pour moi le levier il est d'abord là c'est pour ça qu'avec le système que j'ai développé Atlas c'est d'abord enlever la friction administrative parce qu'aujourd'hui je pense qu'on est tous capables en tant que médecin nous enfin moi je pense que tous mes confrères ils font des bons diagnostics si on leur laisse le temps et l'espace mental de le faire Le problème, c'est qu'aujourd'hui, tu n'as pas le temps de faire voir ta biblio comme tu veux, tu n'as pas le temps d'appeler un collègue, etc. Parce que le patient est devant toi, il ne va pas bien, tu n'en as qu'un autre qui attend derrière et tu ne peux pas faire ça. Donc aujourd'hui, le premier levier pour augmenter la médecine, améliorer la médecine, c'est enlever les frictions qui nous agacent tous au quotidien. Les courriers, les trucs qu'on doit remplir 10 000 fois, toutes les tâches répétitives que tu fais. Et une fois seulement qu'on aura fait ça, à mon sens, c'est là où il faut faire de la vraie aide diagnostique, de l'aide à la décision, etc. Et là, tu auras un autre levier. Mais déjà, laissons les médecins faire ce pour quoi ils ont été formés. Laissons faire ce pour quoi les médecins ont signé, s'occuper des gens, faire des bons diagnostics. Et ensuite, on essaiera de les remplacer sur ces systèmes-là. Mais d'abord, enlevez-nous les trucs qui nous saoulent au quotidien.
Speaker #0
Je suis tout à fait d'accord avec toi. Du coup, parlons-nous d'Atlas. Tu m'en as déjà mentionné quelques éléments. J'ai été incroyablement surpris et assez admiratif de ce que tu as pu développer. Est-ce que tu peux m'expliquer de quoi on parle ? Qu'est-ce que c'est ? Quelle est la tech ? Quel est ton workflow et le matériel que tu as mis en place ?
Speaker #1
Alors, l'idée, c'était déjà de dire que le problème, il était ce dont on a parlé précédemment, c'est-à-dire la friction du quotidien du médecin avec les courriers, les comptes rendus, les biologies à lire, les ordonnances à prescrire, etc. Et donc, du coup, je me suis dit, ça, il faut essayer de le lever. Donc, au départ, j'ai essayé de travailler avec des startups. en environnement HDS, puisque là, du coup, tu travailles vraiment sur tes données patients, pour monsieur machin, prescrire ta ordonnance, etc. Donc, on a travaillé d'abord en environnement HDS. C'était très bien. Le problème, c'est que t'es pas assez agile. C'est-à-dire que quand tu veux faire une modification, tu l'envoies à la startup, qui le fait, qui renvoie. Je travaillais avec Arkan, par exemple, qui est super, qui fait des super comptes en ligne en HDS. J'adore cette boîte. Mais, force est de reconnaître qu'on a eu plein de frictions pour d'autres problèmes logistiques matériels. Et du coup, ça met du temps. Et du coup, au bout d'un moment, j'ai dit, bon, moi, j'ai envie d'être autonome. j'ai une stack dont on en parlait une stack technique qui me permet de faire un nombre de choses incroyables avec juste mon ordinateur, j'ai dit je vais faire moi-même et l'année dernière j'étais allé à la conférence Nvidia justement, j'avais été invité pour le robot et Nvidia avait présenté l'année dernière son super computer pour PME. Donc, en gros, pouvoir faire tourner des gros modèles d'IA dans ton petit centre, dans ta petite entreprise, juste avec un petit boîtier doré comme ça. Et j'avais dit, waouh, c'est incroyable. Et à l'époque, c'était...
Speaker #0
C'est un serveur, en fait, le supercomposeur. C'est un serveur.
Speaker #1
En gros, c'est des cartes graphiques en série. C'est deux grosses GPU en série dans un joli boîtier sans ventilateur doré. Donc, excuse-moi,
Speaker #0
je te coupe vite pour qu'on puisse vraiment clarifier les choses parce que peut-être que tout le monde ne sait pas de quoi on parle. Mais là, on parle d'un serveur de Nvidia. C'est-à-dire que physiquement, ça ressemble à une mini-valise. Un gros cartable.
Speaker #1
Ah non, c'est vraiment grand comme ça.
Speaker #0
Une valisette, un cartable.
Speaker #1
Oui, un cartable.
Speaker #0
On parle d'un serveur, c'est-à-dire que c'est des cartes graphiques empilées qui permettent de calculer de façon hyper importante. Et en fait, ça, c'est le hardware, le matériel qui permet de faire tourner... de l'informatique et notamment de l'intelligence artificielle qui est hyper gourmande.
Speaker #1
C'est ça. C'est ce qui existe.
Speaker #0
Plutôt que de passer sur les serveurs de Google, de OpenAI, etc. Là, on l'a chez soi.
Speaker #1
Voilà. Eux, ils ont ça. C'est-à-dire qu'eux, ils ont leur carte graphique chez eux, chez Google. Et du coup, quand tu envoies, tu envoies l'information à leur carte graphique, leur carte graphique process et te renvoie. Sauf qu'ils ont plein de cartes graphiques et te renvoient. Là, l'idée, c'est que je me sers de mes cartes graphiques pour ça.
Speaker #0
Exactement, donc tu l'as acheté, ça t'a coûté quelques petits milliers d'euros, tu l'as chez toi, tu l'as reçu. Alors explique-moi ce que tu fais avec ça.
Speaker #1
Et donc là-dessus, justement, je peux connecter mes patients sans avoir besoin d'anonymiser et tracer, puisque le système est complètement décorrélé d'Internet. Donc je n'envoie aucune donnée, le système n'est même pas branché en Internet dessus, c'est-à-dire que je ne peux même pas te le montrer là, te faire une capture d'écran ou quoi, je ne peux pas me connecter à Internet dessus, il n'est pas connecté à Internet, mais toute ma base de données patients, qui est dans mon logiciel métier, est connectée. à ce truc. Donc quand je vais sur Atlas et que je construis les outils d'Atlas, je peux lui dire, dans la base de données, tu vas me chercher le patient 20462832 monsieur Michu Jean-Philippe et tu vas faire ce que je te dis de faire. Donc tu as l'appel à la base et ensuite tu vas pouvoir construire tes propres outils avec CloudCode, etc. Donc CloudCode est sur un lab qui lui est connecté à Internet qui me permet d'utiliser la puissance de ChatGPT etc. Et une fois que ça, tu crées un logiciel qui est valable tu prends ce logiciel, tu le mets sur Atlas, et du coup là, tu as la puissance du logiciel que tu as créé, mais sur un serveur qui lui est déconnecté d'Internet. Et donc comme ça, je fais mon propre système de compte-rendu, de gestion de génération de compte-rendu, mon propre système de dictée vocale spécialisé avec les mots-clés de radiothérapie, un chat pour parler dans toute ma clinique, on a un système, du coup, on s'est créé une messagerie interne qui nous permet de dialoguer entre nous en interne, et je fais ce que j'appelle... j'aime bien le nom, j'ai inventé ça, de l'ensemble mot, le vibe prescribing. Il y a le vibe coding. Moi, je fais du vibe prescribing. C'est-à-dire qu'au gros, j'appuie sur un bouton dans ma truc, j'appuie sur un bouton et je dis Séverine, pour le patient 2042-22-18, il faudrait lui envoyer une ordonnance pour un scanner cervico-thoracique. Donc en fait, Atlas fait l'ordonnance, génère l'ordonnance, envoie un message via la messagerie interne du système. Séverine, donc ma secrétaire, reçoit l'ordonnance, vérifie. il y a encore un contrôle humain, vérifie que l'ordonnance est bien en forme, qu'il n'y a pas d'erreur, que c'est bien le bon patient et ensuite envoie au patient. Mais moi j'ai à aucun moment ouvert ma messagerie internet, tapé du texte, ouvert le dossier patient, etc. J'ai tout fait à la voix en val plus striving, j'appuie sur un bouton et je dis ce que je veux faire et à cela se débrouille.
Speaker #0
Et donc pour bien comprendre, c'est que tu as ton serveur toutes tes données sont sur local et tu as mis sur ce système local les logiciels d'intelligence artificielle que tu as importé sur ton système local. C'est-à-dire que tu as la puissance de l'intelligence artificielle mais qui est enfermée dans ton Atlas local. Et donc, une petite question, est-ce que ce sont des API, des abonnements que tu payes ? Est-ce que c'est que des trucs open source que tu as plugués sur ton système local ? Comment tu as fait concrètement ?
Speaker #1
Alors, tu ne peux pas faire d'API puisque tu ne peux pas sortir du système. Donc, c'est forcément des systèmes open source que tu vas... récupéré et embriqué. C'est-à-dire qu'il n'y a pas aujourd'hui de système open source qui te permette d'avoir un truc tout prêt. Mais par contre, j'ai pris la brique qui me permet de faire du vocal, que j'ai connecté à la brique qui me permet de faire la génération de texte, que j'ai connecté à la brique qui me permet de faire etc. Et j'ai connecté toutes ces briques-là. Ensuite, il faut regarder les licences, etc. Mais globalement, tout en open source. Et j'ai embriqué ça pour faire le logiciel qui ensuite fait le workflow complet de je prends le texte, je le génère, je machin. Et là où nous, on a un avantage en tant que médecin, par rapport à des startups qui ne parleraient pas à des médecins, Ça, j'insiste, c'est crucial. Le LLM fonctionne, la génération du contrôle de l'œil fonctionne parce que je l'ai nourri avec mon expérience. C'est-à-dire que le prompt que j'ai mis, il n'y a que moi qui peux le faire. Il n'y a qu'un oncologue qui a de l'expérience qui peut faire ce prompt-là. Et en plus, comme moi, je connais comment marche un LLM. J'ai une espèce de méga prompte qui arrive à vraiment extraire ce que je veux comme données de mon système. Et ça, pour moi, il n'y a qu'un médecin qui peut faire ça. C'est pour ça qu'on a grand intérêt à travailler avec des ingénieurs pour développer nos propres solutions, parce que les ingénieurs ne savent pas exactement ce dont on a besoin et nous, on ne sait pas exactement comment prompter un LLM. Donc, je pense qu'il faut faire des synergies comme ça, entre ceux qui savent parler et ceux qui savent ce qu'ils veulent, parce que j'ai vu les gens qui font des systèmes qui te disent faire de la génération de compte rendu. mais qui ne va pas vraiment travailler avec des médecins en profondeur et avec des médecins qui comprennent comment marche un LLM, le résultat est bien moins bon. Aujourd'hui, moi, en trois jours, j'ai fait un logiciel qui permet de générer des comptes rendus qui sont déjà très, très, très bons. Quand toi, c'est un prototype, ce n'est pas parfait, mais en trois jours, j'ai fait un truc qui tient largement la route et qui me fait gagner déjà un temps infini.
Speaker #0
Et alors, ce qui est absolument incroyable, c'est que quand on t'écoute, on n'est pas trop dans le domaine. On se dit que tu as fait appel à un développeur parce que pour prendre ces différentes briques comme tu les appelles et les assembler, jusqu'à présent, il fallait payer quelqu'un, en général très cher, pour écrire du code informatique qui nous sert à builder, à construire un programme informatique pour faire un logiciel. Mais maintenant, ces solutions-là sont accessibles. Tu parlais de vibe prescribing, mais par vibe coding, c'est-à-dire qu'avec des logiciels comme Club Code, on peut... quand on est un petit peu familier avec ces technologies, construire des logiciels simplement en interagissant de façon textuelle avec ces cloud codes ou ces codecs ou tu ressors, je crois même, en leur demandant ce qu'on a envie de faire pour agencer des choses ensemble et construire une solution toute prête.
Speaker #1
Exactement. Le seul souci de ça, entre guillemets, c'est que c'est valable pour un prototype. Pour avoir beaucoup touché ça, tu peux faire un prototype mais tu ne peux pas faire un truc qui passe à l'échelle. C'est-à-dire que mon problème... truc Atlas au départ, si je le laisse comme ça, il existe dans ma clinique, il est protégé parce que de toute façon, il n'est pas sur Internet, donc ça marche à mon niveau. Mais demain, un hôpital veut faire la même chose, tu ne peux pas faire ça à l'échelle d'un hôpital, il y a trop d'utilisateurs, trop de paramètres, etc. Donc, il faut quand même, et donc nous, on a fait appel quand même à un développeur pour revoir mon code derrière, pour revoir les codes qu'on a créés. Donc moi, je suis accompagné, j'ai mon informaticien qui bosse avec moi et un physicien qui bosse avec moi, mais on a quand même un développeur senior au-dessus freelance qui vient reviewer le code pour être sûr que ce qu'on fait ce soit plus qu'un prototype que derrière ce soit clean. Parce que soyons clairs entre ce que Claude te sort et ce qu'un dev senior te sort, il y a quand même un niveau encore en termes de sécurité de réflexion d'architecture etc. C'est bien pour un proto mais si tu veux aller à l'échelle, l'avantage du Spark donc du boîtier Nvidia c'est que tu peux rester en version prototypale dans ta clinique pendant très longtemps et que ça fasse quand même le travail. Et même si demain, le système NVIDIA tombe en panne, en fait, ça ne me gêne pas, parce que ça ne me remplaçait pas mon travail. Donc, je vais juste revenir à l'ancienne manière où je ferais mes ordonnances. Alors, je ne les fais pas à la main, mais j'aurai mes ordonnances pré-remplies, etc. Et j'appellerai Séverine pour qu'elle me fasse, qu'elle envoie l'ordonnance. Mais je ne vais pas mettre en danger les patients, puisque ça n'a pas d'impact sur la prise en charge directe du patient. C'est juste que finalement, ça converge vers la meilleure prise en charge du patient.
Speaker #0
Moi, je suis tout à fait pour... démocratiser ce genre d'outils, on découvre des solutions qui sont incroyables. On peut carrément créer des choses de façon extrêmement personnalisée, qui auparavant auraient nécessité une compétence folle comme étant développeur, il fallait savoir coder, etc. Maintenant, ce n'est plus le cas. Il n'y a plus cette friction et cette barrière technique, et c'est incroyable. Il y a une méfiance à avoir, c'est qu'il faut être souverain. Et on ne peut pas se reposer entièrement sur l'IA, parce que si un jour tu as une coupure de courant ou... Cloud, OpenAI qui décident de passer l'abonnement à 1000$ par mois au lieu de 100$ ou de faire payer tes API parfois des dizaines de milliers de dollars par mois parce qu'ils ne sont pas encore rentables et ils en ont besoin et puis ils auraient le droit, tu te retrouves dépendant d'une technologie et ça c'est un très mauvais calcul. Donc tu as tout à fait raison, c'est utiliser l'IA mais ne pas être dépendant d'elle et puis prévoir le coup d'après si un jour tu as un problème à ce niveau-là. Est-ce que tu as un mot à rajouter pour la fin ? Je vais moins spécifier que ta... la newsletter Les Médecins Malins que je lis religieusement. Je vais mettre le lien dans les notes de l'épisode, donc vous pouvez vous y abonner. Et puis, je te laisse le mot de la fin, si tu souhaites t'exprimer publiquement pour nos confrères, pour nos consoeurs, si tu as envie de dire quelque chose qu'on n'a pas abordé dans cet épisode, Julien.
Speaker #1
Je pense que l'IA est là, l'IA est là pour durer, et que les gens qui créent l'IA ont vocation de nous remplacer. Pas nous, médecins, mais de remplacer les gens. Et pas forcément en faisant exprès. mais de fait, vu la puissance du système, de nous remplacer. Aujourd'hui, on a une spécialité qui est très cérébrale, très beaucoup de connaissances, donc aujourd'hui, on se protège en disant « Non, on connaît tellement de trucs, c'est trop compliqué, etc. » Oui, aujourd'hui, mais dans 5 ans, dans 10 ans, je ne suis pas encore sûr. Donc c'est aujourd'hui qu'il faut commencer à réfléchir à ces outils, justement pour les co-construire avec ces gens-là, qui n'ont pas forcément la vision du soin, de comment on aide quelqu'un au quotidien, comment on accueille quelqu'un. Donc pour co-construire, parce que ces gens-là ont besoin de nous, je vous dis, de notre expérience. Et nous, on a besoin de leur transmettre des valeurs humaines, on veut bien prendre en charge les gens, et ce n'est pas que de l'algorithme, ce n'est pas que du texte, ce n'est pas que des données. Donc ça, c'était le premier message. Et le deuxième, c'est lancez-vous, en fait. Une fois que vous ne collez pas de données patients en clair, lancez-vous, essayez, bidouillez, rejoignez des groupes pour discuter. Vous ne pouvez pas casser, entre guillemets. Le jour où vous comprenez que vous ne pouvez rien casser, essayez.
Speaker #0
Merci Julien, je te dis à bientôt.
Speaker #1
Merci beaucoup Mathieu. Ciao.
Speaker #0
Je vous remercie beaucoup d'avoir tenu jusqu'à la fin de cette vidéo. Vous devez retenir trois points. En un, l'IA est déjà utile dans votre cabinet à condition de choisir le bon outil. Pour la bibliographie... Kyniscan ou Pepperdoc, pas ChatGPT. Pour la retranscription de consultation, Nabla, Doctolibia ou Loki de chez Medistory, vous gagnerez jusqu'à une heure par jour. Les outils génériques comme ChatGPT, Gemini, DeepSync, etc. sont très utiles pour la formation peut-être, mais ils n'ont pas leur place au cabinet en face d'un vrai patient. Ils n'ont pas été homologués pour ça encore. En deux, vous violez probablement le RGPD sans le savoir. Même anonymiser, même pseudonymiser un dossier patient. peut être reconnu en croisant les données sur des LLM. La règle est simple, ne mettez aucune donnée de votre patient sur un logiciel étranger. Si vous voulez aller plus loin, il vous faut soit un hébergeur de données certifié HDS, soit une solution strictement locale comme celle que Julien m'a décrit dans son interview. Et en 3, vous n'avez pas besoin d'être développeur pour construire des solutions utiles pour votre pratique quotidienne et reprendre le contrôle. Atlas n'est pas une fiction. C'est un serveur Nvidia qu'on achète localement, des briques de logiciels open source associés avec du vibe coding et un prompt rédigé par un clinicien qui connaît son métier. Le message de Julien est clair. Lancez-vous, bidouillez, testez, respectez la sécurité avec notamment les données de votre patient et construisez des choses qui vous sont utiles pour vous. Dans votre pratique, vous pouvez utiliser Codex, Ausha, GPT ou Cloud Code par exemple pour commencer. Alors ma question pour vous, et je veux vraiment lire vos réponses. Est-ce que vous utilisez déjà l'IA en consultation ? Quels outils et pour quoi faire ? Dites-le-moi en commentaire, je vais tous les lire. Et c'est utile pour tout le monde. Si vous avez aimé cet épisode, je suis sûr qu'il y en a d'autres sur ma chaîne qui vont vous plaire. Je vous mets le lien sur cette vidéo. Et si vous n'êtes pas encore abonné à ma chaîne YouTube ou aux plateformes audio, je vous recommande s'il vous plaît de le faire dès à présent, ça prend 3 secondes. Vous cliquez sur la petite cloche sur YouTube ou sur votre appli de podcast préférée. Moi, ça m'aide énormément pour le référencement. et ça aide le podcast à être découvert par d'autres confrères ou d'autres consoeurs. Je vous remercie et à bientôt.

About Super Docteurs - médecine - santé

Chaque semaine, Super Docteurs propose :

– des épisodes cliniques courts et pratiques ;
– des rappels utiles pour la consultation ;
– des outils immédiatement applicables en cabinet ;

Super Docteurs donne ainsi des clés pour mieux comprendre les recommandations, affiner sa démarche diagnostique et repérer plus tôt les signaux faibles.

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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