Transparence IA

Modules en service

• Résumés FR d'articles scientifiques

  Risque limité

  Produire un résumé en français (titre traduit + 3-5 bullets + conclusion) pour les articles PubMed et de presse médicale anglophones.

  Modèle primaire

  llama-3.3-70b-versatile (Groq Cloud)

  Free tier 30 req/min

  Fallback

  gemini-2.0-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-espace

• Traduction de titres anglais → français

  Risque minimal

  Traduire les titres d'articles PubMed anglophones pour faciliter le scan rapide en feed.

  Modèle primaire

  gemini-2.0-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 · /recommandations

• Profil synthétique de praticien

  Risque limité

  Générer 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

  llama-3.3-70b-versatile (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 ou suppression sur demande : compte revendiqué ou email à julienschemoul@monrhumato.fr (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 limité

  Étiqueter chaque article scientifique d'une pathologie principale (PR, SpA, arthrose, etc.) pour filtrer le feed par pathologie.

  Modèle primaire

  llama-3.3-70b-versatile (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-espace

• Briefs de veille mensuels par pathologie

  Risque limité

  Synthétiser chaque mois, pour 12 pathologies, les recommandations, études et actualités du mois écoulé en un brief structuré.

  Modèle primaire

  llama-3.3-70b-versatile (Groq Cloud)

  Fallback

  gemini-2.0-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 : /veille

• Résumés FALC (facile à lire et à comprendre) pour les patients

  Risque limité

  Reformuler des contenus médicaux en langage simple à destination des patients.

  Modèle primaire

  llama-3.3-70b-versatile (Groq Cloud)

  Fallback

  gemini-2.0-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 patient

• Assistant recettes conversationnel (patients)

  Risque limité

  Proposer 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

  llama-3.3-70b-versatile (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 recette

• Assistant cotation CCAM / NGAP (médecins)

  Risque limité

  Répondre 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 llama-3.3-70b-versatile (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 : /cotation