IA générative

Comprendre les grands modèles de langage

Recommandations à l’intention des médecins, accompagnées d’explications détaillées

Les explications suivantes concernent les grands modèles de langage et doivent être comprises comme un complément et un approfondissement du document « L’intelligence artificielle dans le quotidien médical – Domaines d’application en médecine : utilité, défis et exigences de la FMH » (2022).

Vue d’ensemble

Grands modèles de langage : les recommandations de la FMH

La FMH propose une analyse des grands modèles de langage en vue d’une utilisation responsable dans le domaine de la santé. L’accent est mis sur les opportunités, les risques et les recommandations concrètes pour la pratique médicale.

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Introduction

L’introduction donne un aperçu du développement de l’IA générative et des grands modèles de langage, et explique leur importance dans les contextes sociétal, technique et médical, ainsi que leur pertinence pour le système de santé suisse.

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Comprendre les grands modèles de langage

Comment fonctionnent les grands modèles de langage, quelles sont leurs principales caractéristiques mais aussi leurs limites. Une attention particulière est accordée à la distinction entre générateur statistique de textes et compréhension véritable.

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Avantages des grands modèles de langage dans le secteur de la santé

Le potentiel des grands modèles de langage pour le secteur de la santé, tels que l’amélioration de l’efficacité, l’allégement des travaux de documentation et une meilleure communication avec les patients, en mettant l’accent sur la perspective médicale.

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Exemples d’applications pratiques dans le domaine de la santé

Plusieurs scénarios concrets montrent comment les modèles de langage sont utilisés dans les hôpitaux ou les cabinets, par exemple pour la génération de texte, l’aide à la documentation ou la simplification des informations destinées aux patients.

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Considérations juridiques

Le cadre réglementaire de l’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé, notamment à la lumière de la loi européenne sur l’intelligence artificielle, et les obligations en matière de protection des données, de transparence et de responsabilité.

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Sécurité des patients et grands modèles de langage

Les modèles de langage ne peuvent être utilisés de manière responsable que si les risques tels que les hallucinations, les biais et le manque de traçabilité sont identifiés et maîtrisés ; d’où l’importance des mécanismes de sécurité et du contrôle humain.

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Défis et réflexions

La qualité des données, la traçabilité, les biais, les impacts sociétaux et le champ de tension entre progrès technologiques et réalité clinique sont autant de questions abordées dans cette section. Les dilemmes éthiques y sont également traités.

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L’avenir des et avec les grands modèles de langage

Cette partie propose une réflexion prospective : quels développements techniques et réglementaires sont à prévoir et comment intégrer les grands modèles de langage dans la pratique médicale pour l’accompagner sans rompre la confiance ?

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L’ingénierie de prompt

L’«ingénierie du prompt» désigne l’art de communiquer efficacement avec les grands modèles de langage. Cette section en explique les principes fondamentaux et pourquoi son importance pourrait diminuer à mesure que les modèles deviennent plus performants.

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Conclusions

Cette section propose une synthèse des principales conclusions du rapport. Elle nomme les conditions essentielles pour une utilisation sûre, responsable et efficace de l’IA générative dans le secteur de la santé.

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Glossaire

Les termes utilisés dans le rapport et le cadre réglementaire sont expliqués de manière accessible. Le glossaire sert de guide rapide, notamment pour les professionnels de la santé sans formation technique.

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Références

Toutes les sources, études et publications citées dans le rapport sont répertoriées ici de manière complète.

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Secrétariat général
Elfenstrasse 18, case postale
3000 Berne 16

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Avantages des grands modèles de langage dans le secteur de la santé

Exemples d’applications pratiques dans le domaine de la santé

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