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🤖 AI Act 2024/1689 · Article 50

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.
  • ✅ Aucun entraînement sur données utilisateur — clauses contractuelles « no-training » avec Groq Cloud et Google Generative AI. Le texte d'abstracts PubMed transmis est public et anonyme.
  • ✅ Aucune donnée de santé identifiable transmise au LLM — uniquement des titres et abstracts d'articles scientifiques publics, ou des données de profil opt-in du médecin (publications, qualifications ANS).

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 affiché en survol.
    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
    • • Le médecin peut désactiver son profil opt-in à tout moment
    • • 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

⚠ 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 dpo@monrhumato.fr. Accusé de réception sous 72 h ouvrées.

🛡️ Vos données et l'IA

  • ✅ Aucune donnée patient identifiablen'est transmise à un LLM.
  • ✅ Pas d'entraînement sur vos interactions (clauses contractuelles avec Groq + Google).
  • ✅ Profil opt-in seulement— un médecin dont le profil n'est pas public n'a pas de résumé IA généré.
  • ✅ Demande d'effacement — votre cache `practitioner_ai_summary` est purgé en parallèle de la suppression du compte.

🔐 Watermark cryptographique des outputs

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.

⏳ Watermark pas encore activé en production. Procédure côté admin : 1) exécuter node scripts/generate-ai-keypair.mjs, 2) poser les 3 vars d'env Vercel, 3) redéployer. La clé publique apparaîtra ici automatiquement.

Voir aussi : AIPD complète · registre RGPD Art. 30 · comprendre l'IA en santé · politique RGPD complète