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Intelligence Artificielle en Santé

Sciences, technologies, santé, ingénierie
  • Autre durée

    2 jours

  • Composante

    Grenoble INP - Département Formation Pro

Présentation

L’intelligence artificielle transforme progressivement le système de santé. Mais avant les algorithmes, il y a la donnée : sa qualité, sa structuration et son usage conditionnent ce que l’IA peut réellement apporter. Cette formation propose une approche originale, pragmatique et accessible : comprendre l’IA par le prisme de la donnée pour mieux en saisir les opportunités, les limites et les implications professionnelles. Grâce à des ateliers interactifs et des cas concrets issus du quotidien, les participants expérimenteront directement ce que l’IA peut, ou ne peut pas, faire en fonction des données disponibles.

 

Objectifs

  • Comprendre les fondamentaux de l’intelligence artificielle en santé à travers le prisme de la donnée.
  • Identifier les types et la qualité des données de santé et leurs impacts sur les usages de l’IA.
  • Expérimenter des cas pratiques simples pour explorer ce que l’IA peut (et ne peut pas) apporter en fonction des données disponibles.
  • Développer une posture critique et informée pour dialoguer avec les acteurs du numérique et intégrer l’IA dans son environnement professionnel.

 

Les + de la formation  

  • Une approche originale par la donnée, ancrée dans les pratiques professionnelles de santé.
  • Une pédagogie interactive et concrète, alternant apports théoriques et ateliers pratiques.
  • Un fil rouge collaboratif permettant de mettre en pratique les acquis
  • Une articulation claire entre enjeux techniques, éthiques et organisationnels

 

Contribution aux enjeux de soutenabilité

  • Sensibilisation aux impacts environnementaux des usages numériques (consommation énergétique, obsolescence des équipements).
  • Encouragement des pratiques responsables dans la collecte, l’usage et le partage des données de santé.
  • Mise en avant du rôle des professionnels de santé dans l’optimisation et la rationalisation des usages numériques.

 

Nos atouts pédagogiques 

L’équipe pédagogique est constituée de professionnels de santé enseignants-chercheurs en santé numérique à l’UGA. Cette formation s’appuie sur les moyens techniques de l’école Grenoble INP - Phelma, UGA.

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Organisation

Contrôle des connaissances

Quizz d’acquisition des connaissances en début et en fin de formation.

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Programme

1 - Découvrir l’IA en santé

  • Panorama des usages actuels
  • Compréhension des concepts clés (donnée, algorithme, modèle)
  • Cadre éthique, réglementaire et organisationnel.

 

2 - Compendre la donnée de santé

  • Typologie des données (structurées, non structurées, imagerie, texte, capteurs)
  • Qualité, biais, interopérabilité
  • Ateliers pratiques : analyser des jeux de données simples

 

3 - Expérimenter l’IA selon la donnée disponible

  • Exemples concrets : imagerie, dossiers patients, texte médical, données de suivi
  • Démonstrations d’outils accessibles (IA prédictive, NLP, IA générative)
  • Atelier fil rouge en groupe : « Que peut-on faire avec des données ? »

 

4 - Se projeter dans sa pratique professionnelle

  • Opportunités et limites dans son contexte
  • Rôle des professionnels dans la qualité des données et la vigilance éthique
  • Clés pour dialoguer avec les acteurs du numérique et initier un projet IA
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Admission

Conditions d'admission

Pour qui ?

Cette formation s’adresse à des ingénieurs, chercheurs et techniciens souhaitant connaître les notions essentielles du machine learning et de l’intelligence artificielle et appréhender les différents enjeux associés.

Pré-requis : Connaissances de base en programmation, statistiques (régression, estimateur etc.), ainsi qu’en optimisation mathématique (calcul d’une dérivée, notion de convergence etc.)

Sanction de la formation : Attestation de présence

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Tarifs de la formation continue

1 600 € / personne

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