Avant un pilote ou une extension
Déterminer si les résultats actuels justifient un test plus large, un nouveau site, une nouvelle population ou un investissement supplémentaire.
Décision à préparer
Quand faire auditer un modèle IA en santé ?
Cette intervention s’adresse aux healthtechs, MedTechs et équipes R&D qui disposent déjà d’un modèle, d’un pipeline ou de résultats expérimentaux.
Quand les performances sont difficiles à défendre
Le score global paraît satisfaisant, mais la calibration, les biais, les fuites de données ou la stabilité entre sous-groupes restent insuffisamment documentés.
Pour obtenir une lecture indépendante
Votre équipe souhaite une revue extérieure, ponctuelle et documentée sans remplacer les compétences internes ni ralentir la feuille de route.
Périmètre de l’audit
Ce que j’examine et ce que vous recevez
Points de contrôle possibles
- Définition de la cible, de l’usage prévu et du critère de réussite
- Constitution des cohortes et séparation entraînement, validation et test
- Fuites de données, doublons, biais de sélection et déséquilibre des classes
- Pertinence des métriques, calibration et incertitude des estimations
- Robustesse entre sites, périodes, appareils, populations ou sous-groupes
- Analyse d’erreurs, interprétabilité et modes d’échec
- Reproductibilité du pipeline, des versions et des résultats
Déroulement
Un audit borné, traçable et restitué
Cadrage
Usage prévu, décision à préparer, documentation disponible, contraintes et critères de succès.
Reproduction et revue
Lecture du protocole, du code et des résultats puis, lorsque le cadre le permet, exécution des analyses convenues.
Tests ciblés
Vérification des risques prioritaires : robustesse, biais, calibration, fuites, généralisation et reproductibilité.
Rapport et restitution
Présentation des constats, de leur criticité, des limites et des actions recommandées.
Données et confidentialité
Commencer sans exposer de données sensibles
L’audit peut débuter à partir de la documentation, du protocole, du code et de résultats agrégés. Tout accès à des données fait l’objet d’un cadrage préalable. Le travail peut ensuite être réalisé sur des données réellement anonymisées ou synthétiques. Les données pseudonymisées restent des données personnelles et ne sont traitées que dans un cadre contractuel et de sécurité adapté, notamment dans l’environnement contrôlé du client.
Premier échange : ne transmettez aucune donnée de santé, information personnelle ou donnée confidentielle par email.
Questions fréquentes
Avant de lancer un audit
Cet audit porte-t-il sur la maturité IA de notre organisation ou sur notre conformité ?
Non. Cette offre examine un modèle, un pipeline ou des résultats existants. Elle ne constitue ni un audit de maturité organisationnelle, ni un audit de conformité HDS, RGPD ou AI Act. Pour définir un premier projet utile, nous pouvons partir de vos besoins dans le cadre d’un accompagnement R&D.
Faut-il transmettre les données dès le premier échange ?
Non. Le premier échange sert à comprendre l’usage, le modèle et la question à trancher. Les accès éventuels sont définis ensuite dans un cadre adapté.
L’audit remplace-t-il le travail de notre équipe data ?
Non. Il apporte une lecture indépendante, ponctuelle et documentée, puis restitue les constats à l’équipe pour l’aider à décider et corriger. Je peux aussi prendre en charge les analyses et corrections convenues dans le cadre d’un renfort R&D. Si l’enjeu est plutôt de faire monter plusieurs collaborateurs en compétence sur l’évaluation, la validation ou l’usage responsable de l’IA, découvrez la formation IA et LLM en santé.
Quels types de modèles peuvent être examinés ?
La revue peut concerner des modèles appliqués à l’imagerie, aux données tabulaires ou aux cohortes longitudinales, notamment lorsque l’interprétabilité et la robustesse doivent être documentées.
L’audit certifie-t-il le modèle ?
Non. Il documente ses forces, ses faiblesses et les validations encore nécessaires. Il ne remplace pas une validation clinique, un organisme notifié ou un conseil réglementaire.
Que faire si le modèle n’est pas encore assez avancé ?
Nous pouvons préciser le besoin et construire une première solution ensemble. Un diagnostic ciblé reste utile lorsqu’une décision de faisabilité est nécessaire avant la réalisation.
Orientation
Une autre intervention est peut-être plus adaptée
Prochaine étape
Décrivez le modèle et la décision à sécuriser.
Quelques éléments sur l’usage visé, le stade du modèle et la question prioritaire suffisent pour vérifier si un audit est pertinent.
Merci de ne joindre aucune donnée personnelle, donnée de santé ou information confidentielle à ce premier message.