Transparence IA
Cette page liste, conformément à l'article 50 du règlement européen sur l'intelligence artificielle (UE 2024/1689), tous les modules d'IA utilisés par MonRhumato.fr : finalité, modèle, données traitées, classification du risque, limites connues. Vous pouvez signaler une erreur ou demander des précisions.
Position de MonRhumato.fr face à l'AI Act
- ✓ Aucun système d'IA à haut risque (Annexe III) — nos modules ne classifient pas de personnes, ne notent pas de candidatures, ne contrôlent pas d'infrastructure critique, ne participent pas à une décision médicale automatisée.
- · Modules à risque limité (Art. 50) — la majorité de nos modules génèrent du texte (résumés, traductions, profils synthétiques). Obligation de transparence : badge « IA » visible, page dédiée (celle-ci), possibilité de signaler.
- ✓ Pas de pratique interdite (Art. 5) — pas de scoring social, pas de manipulation subliminale, pas de reconnaissance d'émotion, pas de catégorisation biométrique.
- ✓ Données soumises aux fournisseurs — des contenus publics (abstracts PubMed, données professionnelles publiques des praticiens), ou ce que l'utilisateur écrit lui-même dans un assistant. L'usage qu'en fait chaque fournisseur relève de ses conditions d'utilisation.
- ✓ Aucune donnée permettant d'identifier un patient n'est attendue — les modules traitent des contenus publics, ou ce que l'utilisateur écrit lui-même (assistant recettes, assistant cotation), sans enregistrement.
Modules en service
Résumés FR d'articles scientifiques
Risque limitéProduire un résumé en français (titre traduit + 3-5 bullets + conclusion) pour les articles PubMed et de presse médicale anglophones.
- Modèle primaire
- openai/gpt-oss-120b (Groq Cloud)
- Fallback
- gemini-2.5-flash (Google AI Studio)
- Données entrée
- Titre + abstract publics issus de l'API PubMed E-utilities NCBI ou de flux RSS de presse médicale. Aucune donnée utilisateur, aucun PII patient.
- Données sortie
- Résumé structuré JSON (titre FR, bullets, conclusion, pathologie suggérée).
- Cache
- Supabase `ai_summaries` permanent (hash SHA-256 des inputs)
- Justification du niveau de risque
- Article 50 AI Act — transparence requise (l'utilisateur doit savoir qu'il consulte un contenu généré). Pas Annexe III car ne classifie pas de personnes ni ne prend de décision.
Limites connues (4)
- • Hallucinations possibles : le LLM peut inventer un détail absent de l'abstract
- • Sensibilité aux titres ambigus (« in mice » mal classé en clinique)
- • Pas de relecture humaine systématique — badge « IA · à vérifier » affiché
- • Pas de revalidation : un résumé reste tel qu'il a été généré, même si le LLM s'améliore
Visible sur :
/actualite·/veille·/mon-espaceTraduction de titres anglais → français
Risque minimalTraduire les titres d'articles PubMed anglophones pour faciliter le scan rapide en feed.
- Modèle primaire
- openai/gpt-oss-20b (Groq Cloud)
- Fallback
- gemini-2.5-flash (Google AI Studio)
- Données entrée
- Titres publics (chaîne de caractères, < 200 chars).
- Données sortie
- Titre traduit en français.
- Cache
- Cache permanent Supabase
- Justification du niveau de risque
- Outil de productivité linguistique sans impact sur une décision médicale. Le titre original reste accessible en désactivant le bouton « Titres traduits ».
Limites connues (2)
- • Termes médicaux anglo-saxons spécifiques parfois imparfaitement rendus
- • Acronymes laissés tels quels (RA, OA, AS) ce qui peut surprendre
Visible sur :
/actualite·/recommandationsProfil synthétique de praticien
Risque limitéGénérer un résumé 2-4 phrases du profil scientifique d'un rhumatologue à partir de ses publications PubMed, OpenAlex, HAL, thèses dirigées, capacités ANS.
- Modèle primaire
- openai/gpt-oss-120b (Groq Cloud)
- Données entrée
- Données publiques agrégées : OpenAlex topics, HAL biblio, theses.fr direction, qualifications ANS, h-index iCite. Aucune donnée privée du médecin.
- Données sortie
- Texte court 2-4 phrases + chips « expertises présumées ».
- Cache
- Table `practitioner_ai_summary` — hash SHA-256 des inputs, regénération automatique uniquement si données changent
- Justification du niveau de risque
- Article 50 AI Act — transparence (badge « Profil synthétique » + note méthodologique). Affecte uniquement la présentation des données publiques.
Limites connues (3)
- • « Expertises présumées » sont des inférences, pas des spécialités déclarées par le médecin lui-même
- • Résumé généré pour tout praticien référencé disposant d'au moins 2 sources publiques — sans opt-in préalable. Correction sur demande (compte revendiqué ou e-mail à julienschemoul@monrhumato.fr) ; effacement avec le retrait de la fiche (/annuaire/retrait) — traitement sous 30 jours
- • Mise à jour automatique mais latence possible (re-hash uniquement si données changent)
Visible sur :
/rhumatologue/[slug]Classification automatique d'articles par pathologie
Risque limitéÉtiqueter chaque article scientifique d'une pathologie principale (PR, SpA, arthrose, etc.) pour filtrer le feed par pathologie.
- Modèle primaire
- openai/gpt-oss-20b (Groq Cloud)
- Données entrée
- Titre + abstract publics.
- Données sortie
- Étiquette parmi un référentiel fermé (~15 pathologies rhumato).
- Cache
- Cache Supabase 30j
- Justification du niveau de risque
- Le médecin valide visuellement l'étiquette en lisant l'article. Pas de décision automatisée. Article 50 AI Act applicable (transparence du tag).
Limites connues (2)
- • Articles inter-pathologies (ex. « PR + SpA ») mal classés sur une seule étiquette
- • Articles méthodologiques sans pathologie spécifique parfois mal-étiquetés
Visible sur :
/actualite·/mon-espaceBriefs de veille mensuels par pathologie
Risque limitéSynthétiser chaque mois, pour 12 pathologies, les recommandations, études et actualités du mois écoulé en un brief structuré.
- Modèle primaire
- openai/gpt-oss-120b (Groq Cloud)
- Fallback
- gemini-2.5-flash (Google AI Studio)
- Données entrée
- Titres + résumés publics d'articles (PubMed E-utilities, flux de presse médicale agrégés). Aucune donnée utilisateur.
- Données sortie
- Brief Markdown (recommandations / études / actualités) avec citations [N].
- Cache
- Table Supabase `veille_monthly` (1 brief/pathologie/mois)
- Justification du niveau de risque
- Article 50 AI Act — contenu généré signalé comme tel sur la page. Le prompt interdit d'inventer un chiffre absent des articles ; pas de relecture humaine systématique.
Limites connues (3)
- • Synthèse limitée aux articles collectés sur la période — non exhaustive
- • Hallucinations possibles malgré la consigne de ne rien inventer
- • Pas de relecture humaine systématique
Visible sur :
/veilleRésumés FALC (facile à lire et à comprendre) pour les patients
Risque limitéReformuler des contenus médicaux en langage simple à destination des patients.
- Modèle primaire
- openai/gpt-oss-120b (Groq Cloud)
- Fallback
- gemini-2.5-flash (Google AI Studio)
- Données entrée
- Textes publics du site / articles. Aucune donnée patient.
- Données sortie
- Résumé simplifié en français.
- Cache
- Cache Supabase (cron falc-summarize-batch)
- Justification du niveau de risque
- Article 50 AI Act — contenu généré signalé. La simplification peut perdre une nuance médicale : mention systématique « ne remplace pas une consultation ».
Limites connues (2)
- • La simplification peut omettre une nuance clinique importante
- • Pas de relecture humaine systématique
Visible sur :
/actualite·pages patientAssistant recettes conversationnel (patients)
Risque limitéProposer une idée de recette à un patient à partir des ingrédients dont il dispose, de ses envies et du régime alimentaire qu'il a sélectionné.
- Modèle primaire
- openai/gpt-oss-120b (Groq Cloud)
- Hébergement du modèle
- États-Unis (Groq, Inc.) — encadrement par clauses contractuelles types
- Données entrée
- Messages écrits par le patient (ingrédients disponibles, envies, temps de préparation, nombre de personnes) + régime alimentaire et allergies ou intolérances qu'il sélectionne lui-même dans l'interface. Ces informations sont transmises au modèle pour produire la réponse ; elles ne sont ni enregistrées ni réutilisées après la réponse.
- Données sortie
- Réponse conversationnelle en français et, quand les informations suffisent, une recette structurée (ingrédients, quantités, étapes, conseils).
- Cache
- Aucun cache et aucun enregistrement serveur : les messages transitent le temps de la réponse puis sont perdus. L'historique visible reste dans le navigateur du patient jusqu'à la fermeture de la page.
- Justification du niveau de risque
- Article 50 AI Act — la mention « IA Groq Llama-3.3-70b · Suggestions à valider avec votre médecin selon votre situation individuelle. » est affichée sous la zone de conversation. Aucune décision automatisée : l'assistant ne pose pas de diagnostic, n'adapte aucun traitement et ne produit aucune prescription diététique — il propose une idée de recette que le patient reste libre de suivre ou non.
Limites connues (4)
- • L'assistant ne connaît ni votre dossier médical, ni vos traitements, ni vos analyses : il ne travaille qu'avec ce que vous écrivez dans la conversation
- • Malgré la consigne d'exclure les allergènes déclarés, une erreur du modèle reste possible — vérifiez toujours la liste des ingrédients avant de cuisiner
- • Un régime alimentaire ne remplace pas un avis médical ni un suivi diététique
- • Pas de relecture humaine : les recettes proposées par l'assistant ne sont pas validées une par une, contrairement aux recettes rédigées du site
Visible sur :
/recettes — pages de recetteAssistant cotation CCAM / NGAP (médecins)
Risque limitéRépondre aux questions de cotation des actes de rhumatologie posées par des médecins connectés.
- Modèle primaire
- gemini-2.5-flash (Google AI Studio)
- Fallback
- gemini-2.5-flash-lite puis openai/gpt-oss-120b (Google AI Studio / Groq Cloud)
- Données entrée
- Question du médecin (texte libre) + référentiel de cotations du site. Réservé aux professionnels — aucune donnée patient attendue.
- Données sortie
- Réponse rédigée avec renvoi aux cotations du référentiel.
- Cache
- Pas de cache — réponse à la volée
- Justification du niveau de risque
- Article 50 AI Act — l'interface signale explicitement qu'il s'agit d'une IA et que la réponse doit être vérifiée avant facturation. Pas de décision automatisée.
Limites connues (2)
- • La réponse peut être inexacte : vérification par le médecin obligatoire avant toute facturation
- • Référentiel mis à jour annuellement (janvier) — décalage possible en cours d'année
Visible sur :
/cotationRecherche par le sens
Risque minimalRapprocher une recherche tapée des contenus du site qui en parlent, même avec d'autres mots, et trouver dans le texte des recommandations le passage qui répond à une question.
- Modèle primaire
- multilingual-e5-small (exécuté par MonRhumato)
- Sur les serveurs hébergeant le site : la recherche n'est envoyée à aucun service d'IA extérieur
- Hébergement du modèle
- Fonctions de l'hébergeur du site (Vercel, région Paris)
- Données entrée
- Termes tapés dans la recherche du site, et contenus publics du site (fiches, texte des recommandations). Aucune donnée patient attendue.
- Données sortie
- Contenus et passages classés par proximité de sens. Aucun texte généré : les passages sont cités tels qu'ils figurent dans le document officiel.
- Cache
- Empreintes des contenus stockées dans la base du site ; réponse mise en cache une heure par recherche sur le réseau de l'hébergeur
- Justification du niveau de risque
- Ne génère aucun contenu et ne prend aucune décision : classe des contenus publics par proximité de sens, comme un moteur de recherche. Pas Annexe III.
Limites connues (3)
- • Un contenu proche par le sens peut rester hors sujet : chaque résultat se vérifie à sa source
- • Un texte n'est cherchable qu'une fois indexé ; un document récent peut manquer quelques jours
- • Les textes sous droits réservés ne sont pas cités : seule leur fiche, avec le lien vers le texte officiel, est proposée
Visible sur :
Recherche du site·/recommandationsDictée vocale de la recherche
Risque minimalTranscrire en texte une recherche dictée au micro, sur l'accueil médecin et la barre de recherche du site.
- Modèle primaire
- whisper-base (dans le navigateur)
- Fichiers du modèle téléchargés une fois depuis Hugging Face (environ 100 Mo au premier usage) : la voix n'est envoyée à aucun serveur
- Données entrée
- Voix captée par le micro le temps de la dictée, sur l'appareil de l'utilisateur.
- Données sortie
- Le texte de la recherche, à relire avant de la lancer.
- Cache
- Modèle gardé dans le cache du navigateur ; la voix n'est pas enregistrée
- Justification du niveau de risque
- Transcription vocale exécutée sur l'appareil de l'utilisateur, sans décision automatisée ni contenu généré au-delà de la transcription. Pas Annexe III.
Limites connues (3)
- • Erreurs de transcription possibles, notamment sur les noms de médicaments et les termes rares : relire avant de lancer la recherche
- • Premier usage plus long, le temps de télécharger le modèle
- • Nécessite l'autorisation du micro dans le navigateur
Visible sur :
/applications?mode=medecin·Barre de recherche de l'accueil·/mon-espace
Vous voyez un contenu IA incorrect ?
Les LLM hallucinent — c'est inévitable. Notre engagement : corriger sous 7 jours toute erreur signalée et purger le cache si nécessaire pour forcer une régénération.
Pour signaler : copiez l'URL de la page, le passage problématique, et écrivez à julienschemoul@monrhumato.fr. Accusé de réception sous 72 h ouvrées.
Vos données et l'IA
- ✓ N'écrivez aucune donnée permettant d'identifier un patient dans les assistants : aucun module n'en a besoin.
- ✓ Entraînement des modèles : il relève des conditions d'utilisation de chaque fournisseur (Groq, Google).
- ✓ Profils praticiens : droit d'opposition — le résumé IA d'une fiche praticien est généré à partir de sources publiques (ANS, publications) pour tout praticien référencé. Chaque praticien peut le faire corriger (compte revendiqué ou e-mail à julienschemoul@monrhumato.fr) ou l'effacer en demandant le retrait de sa fiche ; traitement sous 30 jours.
- ✓ Demande d'effacement — supprime votre compte et les données qui y sont rattachées. Le résumé IA d'une fiche d'annuaire dépend de la fiche, pas du compte : il est effacé avec elle sur demande de retrait (page « Faire retirer ou corriger ma fiche »).
Signature cryptographique des résumés IA
Chaque résumé IA stocké dans nos bases (`ai_summaries`, `practitioner_ai_summary`) peut être signé avec une clé privée ED25519 serveur. La clé publique est exposée ci-dessous : un auditeur peut vérifier qu'un texte affiché est bien sorti de notre stack et n'a pas été falsifié, en appelant /api/ai/verify.
La signature des résumés n'est pas encore activée.
Voir aussi : AIPD complète · registre RGPD Art. 30 · comprendre l'IA en santé · politique RGPD complète