L’intelligence artificielle est partout dans les discours santé.
Tout le monde en parle. Beaucoup l’affichent. Peu expliquent ce que cela implique réellement.
Quand on creuse, on retrouve souvent les mêmes mots, les mêmes concepts répétés, parfois sans réelle compréhension de ce qu’ils recouvrent. Or, en médecine, l’IA ne peut pas être un slogan. Elle engage des usages, des décisions et donc des responsabilités.
Chez Synapse, l’IA n’est ni une promesse marketing ni une démonstration technologique. C’est un outil exigeant, contraint, au service d’un objectif clair : aider les professionnels de santé à prendre les meilleures décisions et au bon moment.
Pourquoi l’IA devient indispensable en médecine
La médecine moderne produit toujours plus d’informations. Les recommandations se multiplient. Les guidelines évoluent.
Le temps administratif augmente et le temps médical, lui, diminue.
Le volume d’information devient ainsi impossible à traiter pleinement. Non pas par manque de compétence, mais par manque de capacité humaine.
L’IA permet de tirer parti de cette complexité. Elle aide à naviguer dans l’information, à vérifier, à croiser, à synthétiser.
Elle ne décide pas. Elle assiste.
C’est cette complémentarité qui rend l’IA pertinente en médecine.
Tout le monde parle d’IA. Peu parlent de médecine.
L’IA appliquée à la santé est souvent abordée comme une simple déclinaison de ce qui existe déjà ailleurs : e-commerce, réseaux sociaux, génération de contenu.
Mais la médecine n’est pas un terrain comme les autres.
Le niveau d’exigence n’est pas le même et les compromis habituels de l’IA grand public ne tiennent plus.
Comme le résume Julien Jouganous, Head of IA chez Synapse :
“On entend encore trop souvent parler d’IA au travers de buzzwords, mais la vraie difficulté c'est de s'approprier ces concepts complexes et de les appliquer dans un contexte spécifique.”
Faire de l’IA en santé demande autre chose que de brancher un modèle performant sur des données hétérogènes.
En médecine, le sujet de l’IA n’est pas la performance. C’est la fiabilité.
Les modèles de langage sont impressionnants, mais ils restent probabilistes. Ils peuvent halluciner, extrapoler ou produire une réponse convaincante mais incorrecte.
En médecine, ce risque n’est pas un détail technique. C’est un point de rupture.
Une réponse convaincante mais fausse, une recommandation non adaptée au contexte français ou une extrapolation non maîtrisée ne sont pas acceptables. C’est pour cette raison que Synapse Medicine n’a jamais fait le choix d’une IA livrée à elle-même.
Notre approche repose sur une conviction simple : pour produire une information médicale exploitable, l’IA doit être encadrée par de la connaissance structurée.
« Chez Synapse, on ne vend pas de l’IA pour l’IA. On développe des produits d’aide à la décision et l’IA est là pour les rendre plus fiables, plus utiles et plus adaptés à la pratique réelle. » Julien Jouganous, Head of IA chez Synapse.
Donner des outils à l’IA pour qu’elle fasse de la médecine
Faire de l’IA en médecine, ce n’est pas demander à un modèle de “savoir”. C’est lui donner un cadre, des outils et des garde-fous pour organiser ce qu’il a le droit de lire, comment il raisonne, et comment il restitue l’information.
C’est là que MedGPT.fr se distingue fondamentalement d’un modèle généraliste.
MedGPT.fr pensé pour le contexte médical, dès la conception
Contrairement à un outil grand public comme, MedGPT.fr est conçu dès l’origine pour un usage clinique.
Concrètement, cela signifie que MedGPT.fr est :
- alimenté exclusivement par des sources médicales françaises de référence
- (HAS, Thériaque, ANSM, sociétés savantes…),
- aligné sur les recommandations en vigueur en France,
- développé pour un usage professionnel et non grand public,
- sécurisé selon les standards RGPD et HDS.
Chaque réponse est documentée, traçable et vérifiable.
MedGPT.fr ne va pas chercher d’information sur des forums, des blogs ou des contenus généralistes. Ce périmètre volontairement restreint est un choix de sécurité.
Une architecture pensée pour limiter les hallucinations
Sur le plan technique, MedGPT.fr repose sur une architecture modulaire.
Elle combine notamment :
- des modèles de langage open source (Mistral AI notamment)
- du fine-tuning médical,
- des mécanismes de RAG (Retrieval-Augmented Generation),
- un fonctionnement hybride, qui adapte le traitement selon le type de question posée.
Cette architecture permet de ne jamais laisser le modèle improviser.
Le graphe de connaissances comme fondation
La force de MedGPT.fr est d’être alimenté par le graphe de connaissances de Synapse Medicine, appelé Neograph.
« Un modèle de langage ne comprend pas la médecine par nature. Il faut lui donner une représentation structurée du réel médical pour qu’il puisse raisonner correctement. C’est tout l’enjeu de notre graphe de connaissances. » Julien Jouganous, Head of IA
Un graphe de connaissances est une manière de représenter le réel. En l’occurrence, le réel médical. Il ne s’agit pas de texte, mais de relations formalisées.
Un médicament n’est pas un mot. C’est un ensemble structuré :
- des substances actives ou excipients,
- des dosages,
- des voies d’administration,
- des effets indésirables avec leur fréquence,
- des interactions,
- des appartenances à des classes thérapeutiques.
Cette modélisation, appelée ontologie, permet de donner à l’IA un cadre de raisonnement fiable.
Une supervision médicale intégrée
La fiabilité ne repose pas uniquement sur la technologie.
Chez Synapse Medicine, une supervision médicale interne fait partie intégrante du système.
D’une part pour les sources, qui sont :
- sélectionnées manuellement en amont (whitelisting),
- injectées explicitement dans le raisonnement,
- exclues dès qu’elles ne respectent pas les critères médicaux définis.
Aucune source grand public n’est utilisée.
De l’autre, l’équipe médicale a une action importante sur la R&D, qui consiste à :
- analyser les réponses produites,
- identifier les zones d’ambiguïté ou de fragilité,
- ajuster les règles, les sources et les modèles en conséquence.
L’objectif n’est pas d’avoir la réponse la plus rapide, mais la réponse la plus utile, la plus sûre et la plus contextualisée.
⇒ À lire également : Une intelligence artificielle… pas si artificielle
L’IA comme orchestrateur, pas comme décideur
Avec MedGPT.fr, l’IA n’est jamais décisionnaire.
Elle agit comme un orchestrateur :
- elle interroge les bonnes sources,
- les croise,
- les synthétise,
- et les restitue dans un format exploitable par un professionnel de santé.
L’IA est là pour réduire la charge cognitive. Le raisonnement médical reste humain.
Une équipe qui parle la langue de la santé
Chez Synapse Medicine, l’IA n’est pas portée par un seul profil ou une promesse technologique. Elle est construite par des équipes capables de faire dialoguer expertise technique, médicale et réglementaire.
Faire de l’IA en santé, ce n’est pas seulement “faire tourner un modèle”, c’est comprendre ce qu’il peut faire, ce qu’il ne doit pas faire, et dans quel cadre il peut être utilisé sans créer de risques.
Une méthodologie d’évaluation continue
Les modèles d’IA évoluent vite. Très vite.
Pour suivre ce rythme sans compromettre la qualité, Synapse Medicine a développé en interne des dispositifs d’évaluation permettant de tester, comparer et intégrer de nouveaux modèles tout en garantissant la stabilité des fonctionnalités existantes.
Chaque évolution est mesurée, documentée et évaluée à l’aune de son impact réel. En santé, l’innovation ne peut pas être synonyme de rupture.
Une culture réglementaire déjà ancrée
MedGPT.fr s’inscrit dans un environnement réglementaire exigeant.
Depuis des années, Synapse Medicine développe des dispositifs médicaux marqués CE, ce qui implique des standards élevés en matière de qualité, de traçabilité, de gestion des risques, de management de la qualité et de documentation.
Cette expérience structure profondément notre façon de concevoir des outils numériques : l’IA n’est jamais une “boîte noire” mais un composant intégré dans un système maîtrisé.
Là où certains découvrent aujourd’hui ces exigences avec l’AI Act, Synapse Medicine dispose déjà des réflexes, des méthodes et des processus nécessaires pour évoluer dans ce cadre.
La donnée comme ancrage dans le réel
Synapse Medicine sécurise environ 500 000 ordonnances par jour via ses partenaires. Des accords avec le CHU de Bordeaux permettent également l’accès à des entrepôts de données hospitalières.
Ces données de vie réelle sont essentielles pour comprendre les pratiques effectives des professionnels de santé, au-delà des seules guidelines et concevoir des outils réellement utiles au quotidien.
Plus les données sont riches, plus l’analyse est pertinente. Ce principe est simple, mais déterminant.
Et concrètement ?
Cette approche se retrouve aujourd’hui dans MedGPT.fr, notre assistant médical fondé sur des sources fiables, aligné avec les référentiels français et pensé pour un usage réel, en conditions cliniques.
Elle se prolonge également dans la Suite Copilote, intégrée directement dans les logiciels métiers, où l’IA n’est pas une fin en soi, mais un levier pour faire gagner du temps sans compromettre la sécurité.
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