Transcription

• Speaker #0

  MedJ !

• Speaker #1

  Bonjour et bienvenue dans un nouvel épisode de TechAnatomy. Aujourd'hui, j'ai le plaisir de recevoir Louis Letigné, directeur médical et cofondateur de Synapse Medicine. Aujourd'hui, on va parler de MedJPT, qui est le nouvel assistant qui a été proposé par Synapse il y a quelques mois, quelques semaines maintenant. On va essayer de décortiquer, de comprendre comment ça marche. Louis, bienvenue dans TechAnatomy.

• Speaker #0

  Bien, bien encore, merci beaucoup.

• Speaker #1

  Avant de parler d'intelligence artificielle, je voulais te demander pourquoi avoir créé MedGPT et quel est le besoin que vous avez identifié et auquel ça répond ?

• Speaker #0

  Alors, le besoin, il vient du terrain, tout simplement. Donc, chez Synapse... on est deux médecins parmi les drogues fondateurs et une ingénieure en IA. Et les médecins, il manque d'une chose, c'est de temps. Tout le monde le sait. C'est le cas pour tous les professionnels de santé. Et à côté de ça, on a des patients de plus en plus compliqués, de plus en plus âgés, avec des comorbidités, de plus en plus de traitements. Une explosion de la connaissance médicale, ce qui est une bonne chose en soi, mais on a aujourd'hui des millions de publications par an, des nouveaux traitements, des nouvelles guidelines. Et en fait, quand tu es dans ton cabinet, tu as ton patient, t'as pas le temps Tu n'as pas le temps d'aller sur internet chercher les derniers recours, de lire des articles, etc. Et donc l'idée c'était de proposer un outil qui en une seconde permette de répondre de manière fiable et souveraine, on y reviendra, à tout type de questions médicales.

• Speaker #1

  Alors justement vous parlez d'UNIA qui est 100% française, qu'est-ce que ça veut dire ?

• Speaker #0

  Alors UNIA 100% française, d'abord ça veut dire qu'on a conscience de l'enjeu que c'est de développer UNIA médicale dont on est la main. en tout cas au niveau européen, parce que demain, il faut se rendre compte que toutes les prescriptions, tous les diagnostics vont être assistés par l'IA, puisqu'on n'a pas fait par l'IA, mais ils seront assistés par l'IA, et donc il faut qu'on se pose la question « Ok, est-ce qu'on est prêts à ce que nos données partent aux Etats-Unis ou en Chine, et que les algorithmes américains ou chinois prennent ces décisions pour nous ? » Il faut se poser la question, chacun sa réponse. Nous, on est convaincus que la réponse est non, on n'est pas prêts à ça. Donc deux choses, d'abord en termes de modèle. Donc nous, on a un partenariat qui est publique à Instra, c'est Démocard Maximum. le modèle LLM avec eux, il y a la santé, et ensuite il y a la question de l'hébergement. Donc on héberge nos données en France sur un hébergeur HDS.

• Speaker #1

  Alors justement tu parles de Mistral, on va rentrer un petit peu dans les couches techniques, sur quelles sources de données, quels modèles, est-ce que tu peux nous expliquer simplement comment est conçu MedGPT ?

• Speaker #0

  Oui, alors le principe de MedGPT c'est une IA médicale. Donc une IA médicale, qu'est-ce que ça veut dire ? Ça veut dire qu'elle ne va pas s'appuyer sur toute la connaissance du web, Parce que sur le web, il y a tout. Il y a des bonnes choses, il y en a des moins bonnes. On va être sujet à la désinformation, aux fake news, aux publications qui sont récentes et qui ne font pas l'objet de consensus. Donc c'est dangereux en médecine, on a besoin d'une qualité, on est très exigeant sur la qualité de la réponse. Donc, première chose, on va construire une base de connaissances. Ça, c'est la première étape. Donc ça, c'est des experts médicaux. Chez Synapse, on a une quinzaine de médecins informatifs et on va faire ça en partenariat avec des sociétés, des salons, des universités, etc. Une fois qu'on a ce corpus de connaissances médicales, on va construire ce qu'on appelle une base de données vectorielle qui se base sur un vector store où là, le principe, ça va être de structurer cette information en la pondérant en fonction de patterns de typologie de questions. Et derrière, on va utiliser des LLM. Il y a plusieurs couches de LLM, je ne vais pas rentrer dans le détail pour contrôler, etc. Mais l'idée d'utiliser un LLM sur un vector store, c'est de ne chercher la réponse qu'en fonction des sources qui sont adaptées à la typologie de questions. Donc, un des grands exercices pour le BGPT, c'est de bien comprendre la question, comprendre de quoi on parle, quels sont les médicaments, les pathologies, est-ce qu'on est bien sur une question médicale. S'il ne sait pas, lui dire qu'il ne sait pas ou qu'il n'y a pas de consensus. Donc c'est une IA, contrairement à une IA générative classique qui va avoir tout le temps tendance à nous répondre pour nous faire plaisir. Lui, des fois, il va nous dire, je ne sais pas trop, la question n'est pas claire, la réponse n'est pas évidente. Donc ça déjà, c'est une grosse différence. Et la deuxième, quand il répond, il va se baser sur la base de la lecture et il va être capable de dire quels sont les éléments scientifiques aujourd'hui qui lui ont permis d'amener cette réponse.

• Speaker #1

  Et donc, tu as parlé du fait que vous créez cette base vectorielle. Quel type de données vous mettez dans cette base ? D'où viennent ces informations ?

• Speaker #0

  Donc là, c'est vraiment le travail de l'équipe médicale et de nos partenaires experts. Ce qui nous intéresse, c'est de faire une IA qui soit tournée vers la pratique médicale. Donc nous, c'est avant tout des guidelines, pour sens large, mais des guidelines. Donc ça va être les recommandations officielles. En France, par exemple, on va prendre la HS, la CNAM, la NSM. Pour un autre pays, on va prendre l'équivalent de l'autre pays. D'où on voit l'intérêt du vectoriel. Si le médecin est français, on va lui renvoyer la HS. S'il est allemand, on va éviter de lui renvoyer les recours de la HS. Pour expliquer simplement l'idée. Et derrière, on va compléter avec tout type de recommandations. Vous savez, beaucoup de sociétés s'inventent. Et puis ça peut être des publications, etc. Mais toujours valider médical.

• Speaker #1

  Je voulais te parler aussi un petit peu du positionnement, puisqu'il y a d'autres acteurs qui permettent de créer des assistants pour répondre à des questions médicales. Le leader sur le marché aujourd'hui, c'est Open Evidence. Certains autres acteurs français ont également lancé leurs propres assistants. Qu'est-ce qui différencie MedGPT et comment vous vous positionnez dans cet écosystème ?

• Speaker #0

  Tout à fait. Ce qui en soit est une bonne chose en tant qu'entrepreneur, si on n'avait pas de concurrence, il faudrait se poser la question de la pertinence du projet. Donc deux sujets. Aujourd'hui, le concurrent sur les IA médicales, c'est Open Evidence. D'ailleurs, le concurrent en tout cas aujourd'hui, c'est Chalcipiti. Sur les chiffres, en fait, il y a énormément de soignants qui utilisent Chalcipiti, même en France. Mais c'est Open Evidence. Donc là, pour nous, la proposition de valeur première, elle est claire. C'est l'aspect souveraineté parce qu'il est majeur. comme j'ai dit en introduction. Donc pour moi, il n'y a pas de débat en Europe, il nous faut de toute façon une IA médicale souveraine. Donc ça c'est le premier sujet. Ensuite, sur les acteurs en France ou en Europe, en effet il y a des acteurs émergents. Donc les spécificités de Synapse, ça va être quoi ? Ça va être notre historique. Synapse, c'est une société créée en 2017. A l'origine, on développe des logiciels d'aide à la prescription, donc des dispositifs médicaux classés 2B, qui sont très largement distribués. En France, on est équipe intérieure de la médecine de vie, plus de 300 hôpitaux. ce qui fait qu'on a déjà tout le bagage réglementaire. On est ISO 13485, on a le marquage CE, avec un registre notifié, etc. Et on a tout ce part d'utilisateur et cette connaissance métier. Je pense que par rapport à des acteurs plus émergents, notre force, elle va être sur l'expertise médicale de leur réseau et réglementaire, parce que, quand on se le dise, ce dont on parle aujourd'hui, techniquement, c'est du dispositif médical, et il faut que tout le monde le devienne. Quand il y a une IA qui t'aide à poser un diagnostic, ou à recommander des traitements. C'est forcément un dispositif médical, en fait, si on va au bon compte-là.

• Speaker #1

  Donc, tu dis que la différence ne se fait pas tant sur les choix techniques ou sur comment a été construit le modèle ou sa performance, ce genre de choses. C'est beaucoup plus sur votre capacité à connaître votre marché, à connaître ses contraintes et à vous encadrer dans ce contexte-là.

• Speaker #0

  Oui, je pense qu'après, on peut comparer les IA une à une, mais je n'ai pas envie d'entrer là-dedans parce que j'ai un biais, forcément. Moi, je pense que tout le monde essaie de faire la meilleure IA possible, je n'ai pas de doute là-dessus. L'autre approche vectorielle, je suis convaincu que c'est la bonne, mais je ne suis pas rentré dans le détail de comment fonctionnent les autres. On a une différence par rapport à OpenEvidence, en tout cas, les autres sont plus émergents, il faudra les tester. OpenEvidence, eux, ils ont fait le parti pris de se baser avant tout sur les publications scientifiques, avant les guidelines. Nous, on a fait l'inverse. Ce qui fait que pour nous, OpenEvidence, c'est un meilleur outil pour la recherche et mettre GPT à un meilleur... outils pour la pratique quotidienne. C'est aussi une question de positionnement. Nous, c'est vraiment penser pour aider les personnes de santé dans la pratique quotidienne, ce n'est pas pour répondre à la question de recherche. Donc là, c'est vraiment différenciant dans le sens où l'utilisation première n'est même pas forcément exactement la même.

• Speaker #1

  Vous avez dit, quand vous avez présenté MedGPT, que ça avait obtenu un score de 80% de bonnes réponses aux ECN 2023. dépassant Tchad GPT. Moi, ça m'inspire deux questions. Déjà, comment est-ce qu'on comprend ce chiffre ? Parce que c'est vrai que chacun annonce ce chiffre de résultats au score, aux tests médicaux, mais qu'est-ce qu'il faut en comprendre ? Et pourquoi c'est de comparer à Tchad GPT plutôt qu'à un outil spécialisé ?

• Speaker #0

  En effet, nous, on l'a fait passer avant même de le lancer. C'est-à-dire que c'était pas une étude d'évaluation. On est en train d'en mener une avec plusieurs universités, des experts indépendants. Donc, on aura les résultats dans quelques mois parce que c'est un gros process. Là, c'était vraiment de se dire avant de le mettre. entre les 20 soignants, une IA qui va les aider à diagnostiquer et à traiter, on va quand même l'évaluer pour être sûr qu'on ne fait pas n'importe quoi. C'est vraiment ça l'idée. Donc on appuie les ECN parce que les ECN, c'est français, et que ça part pour quand même toute la médecine. En tant que médecin, j'ai des souvenirs de mes ECN, c'est quand même assez large et c'est un examen quand même très exigeant, et ça a l'avantage d'être assez reproductible. Donc 80%, c'est 80% de réponses complètement exactes. C'est-à-dire, pour comprendre... les ECM, les questions, c'est des QCM. Dans un QCM, il y a plusieurs items. On a appliqué une notation très dure. C'est-à-dire que si sur un QCM, on avait 4 items sur 5 de juste, on considérait que c'était faux. C'est 80% de nos réponses en 100% juste. C'est une très bonne note pour le traduire en termes de résultats. Alors, pourquoi la marque comparée à ChatGPT ? Parce que, comme je le disais aujourd'hui, en fait, oui, il n'y a pas d'acteurs qui arrivent. Oui, Open Evidence, aux Etats-Unis, a l'air assez développé. mais le principal outil utilisé, notamment en Europe, c'est ChatGPT. Aujourd'hui, les médecins utilisent ChatGPT. C'est pour ça qu'on s'est comparé à ChatGPT.

• Speaker #1

  Ok, donc plus une question de pragmatisme, de dire sur le marché, notre concurrent principal, ça reste aujourd'hui ChatGPT, donc on va se comparer à ça.

• Speaker #0

  Exactement.

• Speaker #1

  Très clair. On va parler à présent plutôt des usages de MedGPT et du marché. À qui s'adresse MedGPT aujourd'hui ? Est-ce que c'est plutôt aux médecins, autres professionnels de santé ? Est-ce que vous avez une cible peut-être de early adopter avant d'élargir ?

• Speaker #0

  Tout à fait. On a une cible de early adopters qui sont les médecins, et je vais revenir dessus après, mais la cible globale, c'est tous les soignants, au sens large. La question qui vient derrière, c'est, et pas les patients ? Donc, j'y réponds d'abord parce qu'elle est fondamentale. Bien sûr qu'il y a un besoin pour les patients. Bien sûr qu'aujourd'hui, il y a un usage de Tchad GPT par les patients. On le sait, c'est important et on va l'adresser. Mais on va l'adresser différemment parce que les outils dont on parle, ils sont très puissants. Et moi, je pense que c'est dangereux aujourd'hui de dire à des patients d'utiliser un med GPT Merci. qui va leur permettre de s'autodécliner, de s'autotraiter. Ce n'est pas le but. Je verrais plutôt une version patient qui soit là plus pour identifier les situations, les problèmes, pour réorienter, etc. Donc, ça va prendre du temps. C'est pour ça qu'on ne le fait pas aujourd'hui, mais bien sûr qu'il y a un besoin. Donc, ensuite, pour les soignants, nous, l'idée, c'est très simple. Proposer un outil qui soit adapté à la pratique de tout soignant pour répondre à tout type de questions. Et un outil qui évolue au cours du temps, qui évolue avec les feedbacks de nos utilisateurs. Donc plus on a des utilisateurs variés, plus on va enrichir la base de connaissances et plus on va être capable de répondre à des besoins un peu spécifiques par métier. Pourquoi commencer par les médecins ? Parce que déjà c'est une profession qui s'est rapidement quand même mise à tchadjipiti. C'est une profession qu'on connaît bien puisque comme je le disais, on les a déjà dans nos clients sur nos premières solutions. Et donc c'était aussi un choix pragmatique de se dire, en commençant par les clients qu'on connaît le mieux, mais déjà on commence. Aujourd'hui, on a 50% de nos utilisateurs qui sont des médecins, 50% qui sont des oposséens de santé. Donc, en fait, on touche déjà largement les autres professions.

• Speaker #1

  Est-ce qu'il y a des cas d'usage qui sont plus performants aujourd'hui et au contraire, des cas d'usage où vous vous dites ça, c'est quelque chose sur lequel on va devoir travailler dans le temps parce que ce n'est pas encore à la hauteur des attentes ?

• Speaker #0

  Oui. Alors, déjà, d'un point de vue produit, il faut que ça évolue avec des fonctionnalités. Mais sur la fonctionnalité actuelle qui est textuelle, sur la qualité de la réponse médicale, plus la question va être de l'ordre de la médecine générale ou de la connaissance globale, plus on va être bon, et plus on va rentrer dans des spécificités, de spécialités, de niches, et plus on va avoir besoin d'enrichir la base de connaissances avec des sources spécifiques, et de l'usage et des retours de ces utilisateurs. Donc on commence à avoir des bases de données sur les maladies rares, sur l'oncologie, et forcément, quand on rentre dans ce niveau de détail, par exemple on a des questions de chirurgien sur des voies d'abord, etc. Là, il faut vraiment de la documentation spécifique, c'est parce qu'on le retrouve partout. Je dirais que de manière globale, plus c'est généraliste et plus on est bon, plus c'est plus spécifique, plus ça prend du temps pour être le meilleur possible.

• Speaker #1

  Vous intégrez aussi, j'imagine, des retours de vos utilisateurs parce que là, ce que tu me décris, ça semble être des choses qu'on vous a partagées. Quel a été l'accueil et qu'est-ce qu'on vous fait comme feedback pour l'instant ?

• Speaker #0

  Oui, le discours, et on en parlera après sur le business model, j'imagine, c'est que c'est un outil collaboratif. Il est gratuit, il faut s'inscrire, puisque comme il est réservé aux pros de santé, il faut quand même s'inscrire, donner sa spécialité, etc. Mais après, il est gratuit. Donc, la contrepartie, c'est que c'est collaboratif. Nous, on demande à nos utilisateurs de nous faire un maximum de retours, des retours constructifs. Donc, ça peut très bien être de nous partager des questions sur lesquelles on n'a pas répondu, des questions sur lesquelles on va trouver la réponse surprenante, des suggestions de sources. Et donc, en fait, nous, on va travailler de deux manières. D'abord, on va regarder les questions posées. Ça m'en apprend énormément. On a déjà des milliers de questions posées tous les jours, c'est super riche, et en fonction des questions posées, on va se dire, tiens, il faut qu'on creuse ce type d'axe, etc. Et ensuite, on va prendre les retours précis des utilisateurs, et notamment sur les sources. Aujourd'hui, on a déjà plus de 150 sources intégrées dans notre base de données. Un certain nombre de sources, elles sont venues de la part de suggestions d'utilisateurs. Il faut vraiment le voir comme un outil collaboratif. On a déjà créé le ClubMateGPT sur Facebook. Tous les soignants peuvent nous rejoindre. L'idée, c'est justement de créer cette communauté. Il y a déjà des centaines de soignants qui sont dessus et on échange et on partage des sources, on challenge, etc.

• Speaker #1

  Et justement, parce que tu voulais parler du modèle économique, je saisis cette perche. Quel est le modèle économique aujourd'hui ? Pour l'instant, si je ne dis pas de bêtises, c'est gratuit, tu l'as dit, et c'est limité à un certain nombre de questions par jour. Comment ça a vocation à évoluer ?

• Speaker #0

  Oui, donc pour l'instant, deux questions de test quand on va sur le site medjpd.fr. Pas sur l'application mobile, ce n'est pas nous. oui je sais elle est payante voilà c'était en fait il disait avant ne m'envoyez pas des mails en disant il va prendre n'importe quoi l'application mobile.cent ce n'est pas nous on va s'en faire donc deux questions pour tester ensuite il faut s'inscrire entre inscrits 15 questions par jour à partir de là pour l'instant on est en bêta est-ce que le modèle va évoluer sur du freemium je ne sais pas ce n'est pas certain peut-être à terme on se dira oui il y aura 5-10 questions par jour et puis peut-être des power users pour prendre un abonnement premium illimité et fonctionnalités en tant que plus. C'est possible, mais ce n'est pas la priorité. Notre priorité, c'est le B2B, parce que c'est ce qu'on fait historiquement avec nos autres produits. Nous, aujourd'hui, on n'a pas d'éditeurs de logiciels qui veulent se moderniser, qu'ils veulent mettre de l'IA générative dans leur produit. et qui donc me contactent là-dessus. Et puis ensuite, il y a évidemment la question de partenariat, il y a la question de la data qu'on récolte. Alors, je parle de data agrégée et anonymisée, mais nous, aujourd'hui, on a une connaissance incroyablement fine et nouvelle sur les questions que se posent les soignants, sur des traitements, sur des maladies, sur l'évolution et le suivi de patients. Et voilà, c'est bon, on est les seuls aujourd'hui à proposer ces données, elles sont complètement structurées chez nous. Et donc, on est les seuls aujourd'hui à proposer ce type de données qui sont complètement nouvelles et très riches. Il y a aussi toute une question de valorisation de ces données.

• Speaker #1

  Aujourd'hui, c'est une version, si je comprends bien, qui est encore en test. Quelles sont les prochaines étapes ? Comment vous imaginez la évolution de ce produit dans les prochaines années ?

• Speaker #0

  Ça va aller très vite. La bêta va bientôt se terminer, puisqu'on était notamment, comme je le disais, sur l'amélioration des modèles, du vector store, etc. Mais ça va très vite se terminer. Et là, le but, après, il va être très clair, c'est d'aller très vite en Europe. Comme je l'ai dit, la vision, c'est souvent que européenne. Donc, d'un point de vue technologique, il n'y a aucune difficulté. En revanche, il y a un travail scientifique, puisqu'il faut qu'on amène la même qualité de réponse à un médecin allemand, italien que français. On va faire pays par pays, du coup, puisqu'à chaque pays, il va vraiment falloir qu'on s'assure d'avoir une base de connaissances de qualité suffisante, mais ça va aller vite. Et puis ensuite, derrière, l'évolution produit, elle va être très liée au retour de nos utilisateurs, puisque ça nous permet de pondérer les priorités. Est-ce que je mets une commande vocale ? Est-ce que je prends en photo pour avoir une aide diagnostique sur un sujet de dermatologie, etc. ? Donc aujourd'hui, c'est ce travail-là qu'on fait. On recueille tous les besoins, on les priorise, et rapidement, il y a les autres fonctionnalités qui vont arriver.

• Speaker #1

  Est-ce que tu as une anecdote que tu peux nous raconter depuis le lancement de MedJPT, quelque chose qui t'a fait sourire ?

• Speaker #0

  Il y avait une anecdote amusante, c'était, je discutais comme ça sur un congrès. Je présentais ma GPT et puis la personne qui était en face de moi, je lui disais « oui, donc voilà, on a créé cette IA, cette IA générative, médicale, parce qu'il faut quelque chose de sûr, de serein et tout » . Et puis en face, on a un peu d'évidence, il y a Google qui a mis de l'argent dedans, c'est remboursé par les Américains et tout. Et le gars me dit, ah, ça tombe bien, je ne me suis pas présenté, c'est moi qui gère la stratégie Google en Europe sur la santé. Et là, je fais, ok, oubliez ce que j'ai dit, ne nous mettez pas dans les radars, on ne fait rien du tout, ça ne vous intéresse pas. Et donc, en effet, on voit que c'est un sujet d'actualité. Comme tu l'as dit, il y a des concurrents qui émergent, il y a les géants américains qui se positionnent, peut-être d'autres pays aussi. Et donc la bataille va être intense, on le sait. Il faut aller vite et il faut faire les choses bien, se développer rapidement. Mais c'est possible de devenir ce leader européen de l'IA générative en santé. Moi j'y crois et on fait tout pour que ça soit bon.

• Speaker #1

  J'ai juste une dernière question que m'a inspiré ta conclusion. Quand l'IA générative est arrivée assez rapidement, j'imagine que vous êtes emparé du sujet et vous avez réfléchi à comment vous allez pouvoir l'intégrer. Est-ce que là, sans trahir de secret, il y a des choses qui vous inspirent, des choses que vous voyez émerger, qui seront les tendances de demain et que vous vous posez la question de les intégrer ou pas ?

• Speaker #0

  Alors, j'ai plein d'idées, mais je ne peux pas y répondre. Je ne peux pas les faire chasser en attention. Non, si, comme je l'ai dit, il y a une vraie tendance, c'est l'intérêt des patients pour ces sujets. Et donc, moi, c'est ça. Si je dois me baser à l'évolution de la société en général, sur les régénératives et tout, bien sûr qu'on ne peut pas mettre de côté les patients. et je sais qu'on va encore faire ce retour, donc je dis aux gens qu'on le sait bien, et je dis aussi aux gens qui nous écoutent, par contre, en attendant, attention quand vous allez sur Tchad GPT, ça c'est peut-être très utile, mais faites attention quand vous allez sur Tchad GPT, que vous en servez quand même un médecin, ce n'est pas un médecin, ce n'est plus ni là.

• Speaker #1

  Merci beaucoup Louis.

• Speaker #0

  Merci à toi.

• Speaker #1

  Merci beaucoup de nous avoir suivis dans cet épisode de Tech Anatomy, et on se retrouve bientôt pour un nouvel épisode.