Cas Client
CNGE
Le Collège National des Généralistes Enseignants (CNGE) est une organisation clé dans le secteur de la santé, dédiée à la formation et à l’enseignement pour les médecins généralistes. Souhaitant optimiser l’accès à l’information médicale validée et améliorer l’efficacité de la pratique quotidienne de ses adhérents, le CNGE a entrepris la mise en place d’un assistant conversationnel basé sur l’Intelligence Artificielle (IA), dans le cadre du projet EBiM.
Problématiques et objectifs
Contexte
Avec EBiM, le CNGE visait à doter ses médecins généralistes adhérents d’un outil d’IA générative fiable, sécurisé et performant pour les assister dans leurs pratiques. L’objectif était de créer un véritable agent conversationnel médical IA qui synthétise et présente de manière cliniquement pertinente l’information pendant la consultation. La solution choisie, Le Chat de Mistral AI, devait s’appuyer exclusivement sur des sources de données validées par des experts afin de garantir la pertinence et la sécurité des informations fournies, un impératif dans le domaine de la santé.
Objectifs clés
Le projet d’implémentation de cet agent conversationnel IA visait à atteindre les buts spécifiques suivants :
- Fournir une IA fiable : L’outil doit garantir des réponses médicales précises et fiables, basées exclusivement sur des sources de données validées par des experts, en s’appuyant sur un Modèle de Langage de Grande Taille (LLM) comme Mistral AI.
- Accompagner le médecin dans l’efficacité et la qualité des soins : Faciliter l’accès rapide à l’information pour optimiser la prise de décision et soutenir une pratique médicale de haute qualité grâce à l’IA.
- Valoriser les ressources du CNGE : Capitaliser sur le savoir de l’organisation en alimentant la solution avec les bibliothèques de documents et les sites web validés du CNGE.
Solution et cas d’usage
Le projet s’articule autour de la mise en place de l’environnement Le Chat et de la création de l’Agent Recherche rapide en consultation.
Cet agent est la pierre angulaire du projet, conçu pour une utilisation directe en face d’un patient. Son efficacité repose sur la rapidité de la technologie Mistral AI et la pertinence des sources validées par le CNGE.
| Caractéristique | Spécification |
|---|---|
| Contexte d’utilisation | Recherche rapide pendant une consultation. |
| Temps de réponse | Moins de 5 secondes |
| Réponse attendue | Précise et référencée, fournissant rapidement une information essentielle. |
| Priorités d’information | Hypothèses diagnostiques, diagnostics différentiels, diagnostics prévalents et graves, thérapeutiques, posologie, contre-indications et interactions médicamenteuses. |
| Niveau d’expertise | Répondre aux besoins d’un clinicien expert en soins primaires. |
| Sources de données | Uniquement validées et fiables ; intégration des bibliothèques de documents et sites web fournis par le CNGE. |
Stack technique et approche
L’approche technique est centrée sur l’intégration des sources de données validées et la configuration de l’agent conversationnel pour garantir la fiabilité des réponses de l’IA.
- Plateforme : Utilisation de Le Chat de Mistral AI pour fournir l’infrastructure conversationnelle.
- Sources de Données : Intégration des ressources documentaires et web du CNGE, avec une exigence stricte de validation et de fiabilité pour toutes les sources.
- Scraping des données pour l’IA : Afin d’intégrer les bibliothèques de documents et les sites web du CNGE, des scripts d’alimentation sur mesure ont été développés. Ces scripts de scraping assurent la conversion des formats hétérogènes (HTML, etc.) en une structure de données optimisée pour le moteur Mistral AI. Ce module garantit une alimentation cohérente et une mise à jour des données, formant la base de connaissances fiable indispensable à l’gent conversationnel.
- Mécanisme d’automatisation dynamique : Un système de pipelines de données (data pipelines) a été développé afin d’assurer une alimentation continue et automatisée des sources validées fournies par le CNGE. Ces pipelines opèrent un scraping régulier et sécurisé de l’ensemble des ressources (sites web validés). Ce mécanisme d’automatisation assure que la base de connaissances utilisée par l’agent reste parfaitement alignée avec les dernières données publiées par le CNGE.
- Déploiement : Configuration de l’environnement et création de l’agent “Recherche rapide en consultation”, en priorisant la rapidité d’exécution et la précision.
Résultats et bénéfices du projet
La mise en place de l’assistant conversationnel médical pour le CNGE apporte des bénéfices tangibles pour les médecins généralistes adhérents :
- Fiabilité accrue de l’information : L’assistant garantit que les réponses sont basées exclusivement sur le savoir validé du CNGE, réduisant le risque d’erreurs liées à des sources non vérifiées.
- Gain de temps en consultation : Avec un temps de réponse exigé de moins de 5 secondes pour la recherche rapide, l’outil permet aux médecins d’accéder à des informations critiques (comme la posologie ou les interactions) sans perturber le déroulement de la consultation.
- Amélioration de la qualité des soins : En facilitant un accès rapide et ciblé à des connaissances expertes (hypothèses diagnostiques, thérapeutiques), la plateforme contribue directement à une meilleure prise de décision clinique.
- Capitalisation du savoir du CNGE : L’intégration des ressources documentaires de l’organisation dans la plateforme pérennise et valorise le savoir développé par le Collège au service de ses adhérents.
- Couverture des besoins multiples : La stratégie des trois agents spécialisés assure que l’outil est pertinent et optimisé pour différents aspects de la pratique du médecin généraliste.
