Appréhender les usages de l’Intelligence Artificielle en santé
Cette formation est ouverte aux professionnels de santé, du social et du médico-social souhaitant comprendre l’IA, notamment les Large Language Model (LLM – Grands modèles de language) du type ChatGPT et ses concurrents.
- Prendre en compte les enjeux éthiques, cognitifs et environnementaux de l’IA générative
- Impulser une dynamique d’acculturation en favorisant une prise en main curieuse et critique de l’outil
- Concevoir des prompts précis et itératifs pour produire des contenus directement exploitables
- Identifier les tâches professionnelles où l’IA générative peut être bénéfique
- Controler la pertinence des contenus générés par l’IA (hallucinations, biais)
- Définir des règles de bonnes pratiques collectives pour sécuriser l’utilisation de l’IA au sein de son service
Jour 1
Fondamentaux et Enjeux
- Comprendre le fonctionnement des LLM (Large Language Models) et le contexte technologique actuel.
- Identifier les impacts majeurs : cognitifs, éthiques et environnementaux.
- Appréhender le positionnement de votre structure : souveraineté et sécurité des données.
Atelier pratique de Prompting
- S’approprier les structures d’un prompt efficace : rôle, contexte, ton et format.
- Mise en situation : production et itération de contenus liés au cœur de métier (enseignement, administratif, gestion, …).
- Analyse critique des résultats : repérer les hallucinations et vérifier la fiabilité.
Intersession
Retour sur expérience basé sur les pratiques individuelles à transmettre en amont de la seconde session : réflexion, expérimentation ou documentation d’usages des LLM dans son contexte professionnel. Ce travail alimentera l’analyse de pratiques et l’adaptation des contenus de la seconde journée.
Jour 2
Introduction
- Mise à jour des connaissances abordées en jour 1.
- Retour d’expérience et réflexion collective autour de solutions potentielles.
Discussions autour de l’éthique
- Débat et questionnements éthiques en santé
Vers l’autonomisation et la transmission
- Déterminer précisément des usages bénéfiques des IA génératives dans la profession
- Réaliser sa liste de recommandation d’usages
- Réfléchir à comment initier une dynamique de curiosité et de prise en main au sein de son équipe.
Un certain degré d’aisance numérique est attendu pour l’entrée dans cette formation. Le Client inscrit à cette formation un groupe de participants répondant aux critères de publics et aux éventuels prérequis fixés dans la fiche programme de la formation. En complément, un test d’auto-positionnement pourra être proposé par l’équipe pédagogique en amont de la formation afin de vérifier l’adéquation du niveau des participants avec les objectifs pédagogiques.
La formation alterne cours théoriques, débats et exercices pratiques basés sur des situations réelles du terrain. Grâce à des mises en situation et à des travaux de groupe, les participants travaillent sur des cas concrets rencontrés dans leur activité professionnelle.
Une interface web temporaire et sécurisée est également disponible pour tester différents modèles de langage (LLM) mis à disposition par l’équipe SENS’IA.
Pr Erik-André SAULEAU – Praticien hospitalier Professeur des Universités (PU-PH) – 46-04 Biostastistiques, informatique Médicale et technologies de communication – Faculté de Médecine, Maïeutique et Sciences de la Santé, université de Strasbourg
Marcos SANCHIS – Ingénieur techno-pédagogique – Projet SENS – Faculté de Médecine, Maïeutique et Sciences de la Santé, université de Strasbourg
Maxime ALTER – Ingénieur de recherche – Projet SENS – Faculté de Médecine, Maïeutique et Sciences de la Santé, université de Strasbourg
- Chaque participant devra être muni d’un ordinateur.
- Les formateurs et les participants devront avoir accès à une connexion internet stable.
- La salle de formation mise à disposition sera équipée d’un vidéo projecteur.
Cette formation constitue une action d’adaptation et de développement des compétences.Elle donne lieu à la délivrance d’une attestation de participation.Une évaluation en fin de formation permet de mesurer la satisfaction des stagiaires ainsi que l’atteinte des objectifs de formation (connaissances, compétences, adhésion, confiance) selon les niveaux 1 et 2 du modèle d’évaluation de l’efficacité des formations Kirkpatrick.
