Avancé · Promotion 2026
IA Générative en Santé — Usages, Enjeux et Perspectives
L'intelligence artificielle générative transforme en profondeur la médecine, la recherche clinique et la gestion des systèmes de santé. Cette formation de 8 modules vous permet de comprendre les mécanismes des grands modèles de langage (LLM), d'explorer leurs usages concrets en santé (aide au diagnostic, génération de rapports, formation médicale, recherche), d'anticiper les risques et les enjeux éthiques, et de saisir les opportunités spécifiques pour l'Afrique.
Cette formation de 8 modules (16 heures) vous plonge au cœur de la révolution de l'IA générative en santé. Elle couvre les fondements techniques des grands modèles de langage (LLM), leurs applications concrètes dans le domaine médical (aide au diagnostic, rédaction de comptes rendus, formation médicale continue, recherche clinique), les risques et biais à anticiper, le cadre éthique et réglementaire, et les perspectives spécifiques pour les systèmes de santé africains. À l'issue de la formation, vous serez capable d'évaluer, déployer et gouverner des solutions d'IA générative dans votre contexte professionnel.
Résultats d'apprentissage
1. Comprendre les mécanismes des modèles d'IA générative (LLM, GPT, modèles multimodaux) 2. Identifier les usages concrets de l'IA générative en santé 3. Évaluer les risques, biais et limites des syst...
• Compréhension des grands modèles de langage (LLM) et de leur fonctionnement • Évaluation critique des outils d'IA générative en santé • Prompt engineering pour les applications médicales • Gouvernan...
Les participants sont capables d'évaluer et de recommander des solutions d'IA générative pour leur organisation de santé, de participer activement aux débats sur l'IA en santé, et de concevoir des pro...
Présentation
Cette formation de 8 modules (16 heures) vous plonge au cœur de la révolution de l'IA générative en santé. Elle couvre les fondements techniques des grands modèles de langage (LLM), leurs applications concrètes dans le domaine médical (aide au diagnostic, rédaction de comptes rendus, formation médicale continue, recherche clinique), les risques et biais à anticiper, le cadre éthique et réglementaire, et les perspectives spécifiques pour les systèmes de santé africains. À l'issue de la formation, vous serez capable d'évaluer, déployer et gouverner des solutions d'IA générative dans votre contexte professionnel.
Objectifs pédagogiques
1. Comprendre les mécanismes des modèles d'IA générative (LLM, GPT, modèles multimodaux) 2. Identifier les usages concrets de l'IA générative en santé 3. Évaluer les risques, biais et limites des systèmes d'IA générative 4. Appliquer les principes éthiques et réglementaires 5. Concevoir des cas d'usage adaptés au contexte africain 6. Piloter l'intégration de l'IA générative dans une organisation de santé 7. Anticiper les évolutions et perspectives de l'IA générative en santé 8. Développer une posture critique et éclairée face aux promesses de l'IA
Compétences visées
• Compréhension des grands modèles de langage (LLM) et de leur fonctionnement • Évaluation critique des outils d'IA générative en santé • Prompt engineering pour les applications médicales • Gouvernance et éthique de l'IA générative • Identification des opportunités et risques pour les systèmes de santé africains • Veille technologique sur l'IA en santé
Prérequis
• Être professionnel de santé, gestionnaire ou décideur dans le secteur de la santé • Avoir une curiosité pour les technologies numériques (aucune compétence technique requise) • Maîtriser le français • Avoir accès à un ordinateur avec connexion internet
Durée de la formation
16 heures — 8 modules
Débouchés professionnels
Les participants sont capables d'évaluer et de recommander des solutions d'IA générative pour leur organisation de santé, de participer activement aux débats sur l'IA en santé, et de concevoir des projets pilotes d'intégration de l'IA générative adaptés au contexte africain.
Structure pédagogique
Programme d'études
8
Modules
260h
Formation
18
Mois