Glossaire

IA dans la santé

Qu’est-ce que IA dans la santé ?

L'IA dans la santé regroupe des applications qui assistent les soignants et l'administration, par exemple pour analyser des images médicales, rédiger la documentation, planifier les rendez-vous ou exploiter des données de recherche. Ces systèmes fournissent des indications et allègent la charge de travail, mais ne remplacent pas le jugement médical et ne promettent aucune guérison. De nombreuses applications médicales relèvent de la réglementation des dispositifs médicaux et de règles strictes de protection des données de santé. Exemple : un logiciel signale des zones suspectes sur des radiographies pour examen par un spécialiste.

Thèmes

Santé
Médecine
Protection des données

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Termes associés

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l'IA dans lequel des ordinateurs analysent des images et des vidéos. Les tâches typiques consistent à détecter et localiser des objets, lire du texte dans des images ou mesurer des pièces. Cette technologie sert par exemple au contrôle qualité en production, aux systèmes d'aide à la conduite, à la logistique ou à l'imagerie médicale.

analyse d'images
apprentissage profond
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Réglementation sur la protection des données

La réglementation sur la protection des données regroupe les règles juridiques encadrant le traitement des données personnelles. Dans l'UE, le Règlement général sur la protection des données (RGPD) fait référence ; il exige notamment une base légale pour chaque traitement, la minimisation des données, la transparence envers les personnes concernées et des contrats de sous-traitance avec les prestataires. Avec l'IA, il faut déterminer quelles données entrent dans les saisies, les sources de connaissances et les journaux, et où elles sont traitées.

RGPD
protection des données
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Explicabilité

L’explicabilité (IA explicable, XAI) désigne la capacité à comprendre pourquoi un système d’IA aboutit à un résultat donné. Elle englobe des méthodes qui montrent quelles données d’entrée ont le plus pesé sur une décision, mais aussi des moyens pratiques comme les références aux sources et les journaux d’exécution. Elle est essentielle pour la confiance, le diagnostic des erreurs et la réglementation, par exemple lorsqu’une banque doit justifier le refus d’une demande.

XAI
Transparence
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Humain dans la boucle (human-in-the-loop)

Le principe de l'humain dans la boucle désigne des processus où des personnes interviennent à des étapes définies d'un traitement par IA : elles vérifient les résultats, les valident, les corrigent ou reprennent les cas difficiles. Cela réduit le risque d'erreurs et maintient la responsabilité humaine, notamment pour les décisions touchant des personnes, de l'argent ou le droit. Exemple : un agent IA rédige des réponses aux clients, qu'un collaborateur relit avant envoi.

Validation
Contrôle
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