- il y a 6 mois
De l’IA en santé, oui mais pour quoi faire ? Quel(s) usage(s) quotidien(s) pour les médecins ? Comment évaluer l’IA en santé et l’appliquer ? Qui doit financer son développement ?
Dans le cadre de MedInTechs, Pr Stéphanie Allassonniere, Professeur à l’Univesité Paris Cité, Pr Marc-Olivier Gauci, chirurgien orthopédiste au CHU de Nice et président du Congrès MedInTechs Society et Thomas Jan, directeur adjoint en charge du numérique d’UniHa, nous partagent leurs expériences et opinions.
Dans le cadre de MedInTechs, Pr Stéphanie Allassonniere, Professeur à l’Univesité Paris Cité, Pr Marc-Olivier Gauci, chirurgien orthopédiste au CHU de Nice et président du Congrès MedInTechs Society et Thomas Jan, directeur adjoint en charge du numérique d’UniHa, nous partagent leurs expériences et opinions.
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00:05Bonjour à tous les trois et merci de participer à cette table ronde IA en santé, outils indispensables ou gadgets,
00:13les défis de l'application et de l'évaluation.
00:16Alors je suis avec Thomas Jean, vous êtes directeur général adjoint en charge du numérique à UniHA, qui est la
00:21principale centrale d'achat des hôpitaux publics
00:24et qui a récemment publié un baromètre sur l'usage de l'IA dans les établissements de santé, on en
00:29reparlera.
00:30Avec moi également professeur Stéphanie Alassonnière, vous êtes professeure à l'université Paris-Cité, chère à l'institut Prairie et
00:38cofondatrice de sonio.ai.
00:40Et enfin professeur Marc-Olivier Gossy, vous êtes chirurgien orthopédiste au CHU de Nice et président de la toute première
00:48édition du congrès Made in Tech Society.
00:51Donc c'est le congrès scientifique de Made in Tech qui est déduit à l'évaluation réelle des innovations en
00:58santé.
00:59Alors merci de participer à cette table ronde qui a vraiment pour vocation justement de faire dialoguer les participants du
01:05salon Made in Tech et du congrès médical Made in Tech Society.
01:10L'idée c'est de montrer en fait que toutes les innovations dont on parle ici à Made in Tech
01:14depuis plusieurs années,
01:15et bien peuvent avoir et ont peut-être déjà, on va en parler, des applications réelles dans l'exercice clinique
01:21de beaucoup de praticiens.
01:22A commencer peut-être par vous, professeur Marc-Olivier Gossy.
01:26Est-ce que vous pouvez nous parler de quelques utilisations très concrètes de l'IA dans votre pratique quotidienne ?
01:33Eh bien l'IA a progressivement envahi un petit peu tous les aspects de notre pratique, que ce soit au
01:38niveau de la consultation ou de l'application dans les blocs opératoires aussi.
01:43Par exemple, quand on utilise l'IA, c'est pour faire des comptes rendus de consultation.
01:48C'est pour simplifier finalement la relation qu'on peut avoir au patient et de finalement s'affranchir de cette
01:54troisième personne qui était présente de façon systématique pendant la consultation,
01:59qui était l'ordinateur vers lequel il fallait aussi systématiquement se tourner pour prendre des notes, pour finalement à la
02:06fin faire une synthèse de la consultation.
02:08Donc c'est quelque chose qui finalement nous a beaucoup rapproché du patient et nous a permis de consacrer beaucoup
02:14plus de temps à la valeur humaine et à la relation patient.
02:19Au bloc opératoire, l'IA finalement nous a paradoxalement fait un peu plus sortir du bloc opératoire.
02:25C'est à dire que grâce aux technologies qu'on développe sur la simulation préopératoire et notamment, il y a
02:32certaines choses comme ce qu'on appelle la segmentation qui permet de faire des modèles qui sont de plus en
02:36plus précis.
02:37Et dans lesquelles l'IA aussi a pu apporter, on va dire, est un certain catalyseur, accélère en tout cas
02:43la création de ces jumeaux numériques.
02:46Eh bien, elle nous permet en amont de l'intervention de reconstituer en ce qui me concerne le squelette, en
02:53particulier l'épaule pour ma spécialité et de pouvoir simuler aussi à de multiples reprises l'opération.
03:00Parce qu'on peut opérer un jumeau numérique plusieurs fois, mais on ne peut pas opérer le patient plusieurs fois.
03:03Et donc, l'idée, c'est vraiment de pouvoir avoir aussi des propositions d'experts grâce à l'IA qui
03:09nous font des prédictions de probabilité.
03:11On appelle ça de ce qui serait la meilleure position de l'implant.
03:14Et puis après, l'application, c'est robot au bloc opératoire, guide sur mesure, etc.
03:19Et alors que ce soit avec les jumeaux numériques ou même avec le robot, est-ce que l'IA a
03:23pu déjà changer une décision opératoire, peut-être préopératoire ou même peut-être une prise en charge ?
03:30Est-ce que ça a déjà eu un impact ?
03:31Alors, j'ai envie de dire ce qui va changer, c'est vraiment le modèle, le jumeau numérique.
03:35Le jumeau numérique, il y a de l'IA, mais il y a aussi d'autres choses qui permettent de
03:38le faire.
03:39L'IA, c'est un peu ce qu'on va rajouter et progressivement, ça s'infiltre un petit peu dans
03:45tous les pans de nos activités.
03:47Et finalement, oui, je dirais, il y a des études aussi qui l'ont démontré, qui montrent que l'utilisation
03:53de ces modèles et en particulier l'utilisation, par exemple, de ces modèles prédictifs dont je parlais,
03:58font que les chirurgiens au moins vont se mettre en question.
04:03Si, par exemple, ils choisissent une option prothétique pour un patient et que l'IA leur dit quand même, il
04:09y a 72% des experts qui étaient autour de cette table qui auraient pu choisir une autre option.
04:16Eh bien, il va commencer peut-être à se poser des questions.
04:18Et c'est là que c'est intéressant parce qu'il y a un vrai dialogue qui s'installe et
04:22qui fait que le chirurgien va faire son autocritique finalement.
04:27Là, on a parlé des bénéfices, un peu que ça peut avoir.
04:29Mais est ce qu'il y a, par exemple, des usages de l'IA que vous avez testé et abandonné?
04:34Alors, des usages de l'IA qu'on a pu tester, il y a surtout des applications au bloc opératoire.
04:42Donc, je ne dirais pas qu'elles sont forcément de l'IA, mais qu'elles sont plus de la chirurgie
04:45augmentée qui, clairement, même s'il y a une pertinence clinique,
04:48même s'il y a une performance technologique manifeste, finalement, sont très difficiles à intégrer dans un workflow de pratiques
04:56quotidiennes.
04:57Pourquoi? Parce qu'en fait, il faut aussi calibrer ces solutions.
05:00C'est à dire que c'est bien d'avoir de l'IA ou des outils augmentés ou des robots.
05:05Pour autant, si on doit s'impliquer, rajouter 10 minutes de charge de travail à une équipe sans pour autant
05:12qu'on y voit vraiment l'amélioration.
05:14Et bien, en fait, ça va être un échec à la fin. D'où l'intérêt que ces innovations et
05:18en particulier quand il s'agit d'intelligence artificielle,
05:22vraiment des choses qui vont venir un petit peu parasiter notre façon de réagir, de penser cognitivement ou techniquement.
05:28Et bien, d'où l'intérêt que la question vient, que la problématique d'innovation provienne du besoin clinique.
05:34Et c'est en cela que le congrès Made in Tech essaie de focaliser, de dire à l'origine, il
05:39y a le besoin clinique.
05:40Et puis après, il y a l'innovation et puis après, il y a l'usage.
05:43Et à chaque fois, la barrière entre ces trois axes est quand même très difficile à passer.
05:49On y reviendra en plus en détail un peu plus tard.
05:51Mais là, on parlait en fait des usages. Et vous, chez UniHA, vous avez publié un baromètre sur l'utilisation
05:58de l'IA par le personnel hospitalier.
06:01Est ce que ce que vous avez pu un peu entendre avec professeur Marc-Olivier Gossy correspond à ce qui
06:06vous a été dit dans ce baromètre?
06:08Oui, tout à fait. L'idée du baromètre, c'était un peu de se dire.
06:12Voilà, on a passé la première étape et fait haut à haut de l'IA.
06:15Et comment se développent les usages à l'hôpital?
06:18Alors, on a une première confirmation qui était oui, la radiologie est peut être le service le plus mature sur
06:23l'usage de l'IA.
06:25Mais en même temps, c'était intéressant parce que c'est vraiment très développé.
06:28Et c'est justement la capacité de l'intelligence artificielle à traiter une masse de données.
06:32Et donc, l'imagerie était vraiment un très bon exemple.
06:34Et aujourd'hui, c'est largement démocratisé au sein des établissements.
06:37Il y a d'autres spécialités aussi qui développent énormément l'IA comme la génomique.
06:41En fait, voilà où il y avait des masses de données très, très importants, où ça se développe très vite.
06:45Et après, il y avait deux autres cas d'usage qui était intéressant qui ressortent.
06:48Alors, ça a été dit ce qu'on appelle un peu l'IA ambiante.
06:51Donc, l'enregistrement de la consultation pour traduire ça en compte rendu,
06:57l'aide de liaison, prescription de manière automatique et faire du gain de temps pour les médecins à l'hôpital.
07:03Et ce qui est un vrai sujet et donc qui se développe très rapidement avec beaucoup de start up
07:08et des beaux exemples cocorico qu'on a vu avec Stéphanie.
07:12Et aussi, dans l'usage de l'hôpital, il ne faut pas oublier qu'au-delà de la population médicale,
07:17il y a aussi tout un personnel administratif avec plein de fonctions qui peuvent être accompagnées par l'IA.
07:22Et on pense au service RH, service facturation, où il y avait des grosses lourdeurs administratives,
07:27où l'IA aujourd'hui se développe très vite.
07:29Et on a pu mesurer ça dans ce baromètre qui a été publié en novembre
07:33et qui ressortira maintenant chaque année pour voir aussi l'évolution de ces pratiques
07:36et s'il y a des nouveaux services qui développent plus vite que d'autres.
07:40Dans ce baromètre, vous parlez aussi des freins.
07:42Qu'est-ce qui, aujourd'hui, empêche, freine à l'utilisation de l'IA, notamment à l'hôpital ?
07:48En fait, c'est un peu basique de dire ça, mais il y a un sujet de formation, d'appropriation,
07:53de pédagogie,
07:54puisque aujourd'hui, effectivement, c'est une technologie qui est arrivée de manière très vite, très en rupture au sein
08:00de l'hôpital.
08:01Et comment tous les personnels soignants, personnels administratifs peuvent être soignés ?
08:05C'était des choses qui n'existaient pas dans les cursus aujourd'hui.
08:08Donc, c'est en train d'être corrigé, mais ça commence à intégrer les cursus.
08:10C'est un énorme sujet.
08:12Après, il y a un frein de cadre aussi.
08:15C'est comment j'en fais un bon usage qui respecte les contraintes de mon établissement
08:20en termes de sécurité des données, en termes de politique scientifique.
08:24Et donc, ça, c'est comment aussi l'établissement est capable de s'organiser.
08:28Donc, on voit, il y a des pays un peu plus avancés aux Etats-Unis, notamment,
08:31où ils ont fait des gouvernances IA très développées.
08:34Ça commence à arriver en France, dans les grands CHU.
08:36Je pense qu'il y a un sujet vraiment d'organisation.
08:38Et après, il y a un frein qui est assez basique, mais qui est celui du budget des hôpitaux,
08:43qui sont dans des budgets contraints aujourd'hui, avec un nom d'âme qui est très faible.
08:48Et forcément, cette nouvelle technologie nécessite un investissement.
08:52Et ce qu'on disait, faire de la radiologie avec de l'IA,
08:55en termes de rentrée d'argent pour un établissement, c'est la même chose que de faire sans IA.
09:00Et donc, il faut trouver la capacité à pouvoir investir dans cette nouvelle technologie
09:06et la développer au bénéfice des soignants, des personnels illustratifs
09:10et des patients qui sont forcément intéressés par un meilleur soin.
09:14Et ces investissements doivent être aussi faits, on l'a dit,
09:17dans développer des outils qui vont correspondre à de vrais usages.
09:21Là, c'est vers vous, professeur Stéphanie Alassonnière, que je me tourne.
09:24Quel est le rôle de la recherche dans le développement de ces outils IA ?
09:27La recherche doit vraiment être l'endroit où les idées doivent émerger,
09:34avec une collaboration forte entre le terrain et les chercheurs.
09:38Alors, les médecins, pour une grosse partie, sont aussi chercheurs,
09:43ne sont pas data scientists.
09:44Et donc, l'important, ça va être de mélanger les genres,
09:48d'être en capacité de faire de la vraie interdisciplinarité
09:50pour que le besoin médical puisse être traduit en une innovation.
09:54Et c'est dans le cadre de la recherche qu'on va y arriver.
09:57Marc-Olivier a monté un RHU, justement,
10:02où il s'est adossé à des équipes qui font du traitement d'images,
10:06à Nice comme à Paris, la mienne en particulier.
10:10Et on est là pour co-construire.
10:12Et la co-construction va se faire dans le laboratoire,
10:15dans les laboratoires, avec les interactions interdisciplinaires,
10:19pour pouvoir designer la solution qui va tout de suite répondre correctement au problème.
10:24Si on fait de la recherche hors sol...
10:26Alors, ça m'est arrivé.
10:27Je suis mathématicienne.
10:28J'ai commencé par faire de la recherche mathématique jolie que je trouvais sympathique.
10:33Et je disais, ça pourrait être utile.
10:34Ça n'avait aucune utilité pour un médecin.
10:36Et ça, il m'a fallu un certain temps pour le comprendre.
10:39Et le problème, c'est que j'aurais bien aimé qu'on me le dise avant et qu'on me
10:43dise,
10:43oui, c'est joli ce que tu fais, mais ça ne servira à rien.
10:46Pense-le autrement, réfléchis-le autrement, discute avec les médecins.
10:49Et là, ça va marcher.
10:50Le meilleur exemple que je peux donner, c'est Sonio, justement.
10:53Sonio, c'est les obstétriciens de Necker qui sont venus nous voir en nous disant
10:57notre centre de diagnostic pluridisciplinaire est engorgé à cause de patients
11:02qu'on n'arrive pas à prendre en charge assez vite parce que d'autres viennent,
11:07parce qu'ils sont référencés.
11:09Mais il n'y a rien.
11:11Il n'y a pas grand chose.
11:11C'est de la réassurance.
11:12Comment je fais ?
11:13Alors ça, c'était un vrai besoin de terrain.
11:15C'était un vrai besoin qui s'est traduit par une thèse de science.
11:19Avec une vraie interaction avec le service hospitalier, mais c'était un mathématicien.
11:24Et quand on a réussi à designer le produit, au bout de trois ans de thèse,
11:28c'était un produit d'abord efficace parce que mathématiquement, il avait été bien pensé,
11:31mais surtout efficace sur le terrain qui répondait à la question posée initialement.
11:35Et du coup, Sonio est né de ça.
11:37Au bout de trois ans de thèse, Rémi avait un algorithme qui marchait en temps réel
11:41pour identifier 80 maladies rares chez le fœtus à partir de l'échographie fétale.
11:45Quand on a pensé ça et qu'on a compris que ça répondait vraiment aux besoins,
11:49on a réussi à lancer l'innovation.
11:51Et donc, la recherche, elle va servir à maturer correctement l'idée
11:55pour qu'elle soit en adéquation avec le besoin.
11:58Donc, pour que ce soit efficace, on l'a compris, il faut de la concertation.
12:01Mais quels sont les outils très concrets pour l'évaluer ?
12:04Est-ce qu'il faut faire des études cliniques, des audits ?
12:06Est-ce qu'il faudrait une certification ?
12:07Alors, de toute façon, pour qu'un outil soit déployé en milieu réel, en vie réelle,
12:14il faut qu'il soit certifié.
12:16Certifié, ça veut dire un marquage FDA ou CE.
12:18Et donc, ça veut dire un essai clinique.
12:19Donc, la première étape, c'est l'essai clinique.
12:22Une fois qu'on a fait l'essai clinique,
12:23alors évidemment, il peut y avoir deux types d'essai clinique.
12:26L'essai clinique où on vous dit, OK, vous êtes en train de traiter du diabète de type 2.
12:30Faites-moi un essai clinique sur les 18 prochains mois.
12:32A l'inverse, vous êtes en train de travailler sur des maladies rares chez le fœtus.
12:36On vous autorise un essai clinique rétrospectif.
12:38Prenez des bases de données rétrospectives.
12:40Regardez les bilans qui ont été faits post-mortem pour le fœtus.
12:46Validez la méthode sur ces données-là de fœtopathologie.
12:51Donc, l'essai clinique, il est nécessaire qu'il soit prospectif ou rétrospectif.
12:54Il doit montrer la fiabilité ou l'affabilité conditionnelle.
12:59C'est-à-dire, ça répond à telles conditions et pas à celles-là.
13:02Nous, le premier marquage qu'on a eu avec Sonio, ça ne couvrait pas les 400 maladies actuelles.
13:07On a fait un premier marquage sur 200 ou 250 maladies.
13:11Et on savait très bien que les autres, on ne les couvrait pas.
13:14Et on disait, je ne sais pas.
13:17L'outil, ça avait 250, pas plus.
13:19Maintenant, il est passé à 400, 450.
13:21Parce qu'il a été utilisé, parce qu'il a été augmenté, parce que des nouvelles données sont arrivées, parce
13:27que le produit a aussi été amélioré.
13:32Mais donc, l'essai clinique, c'est l'étape 1 qui donne le marquage.
13:35Et après, il y a des audits réguliers.
13:36Il y a des audits sur la conformité de l'algorithmique.
13:39Il y a des audits sur la conformité des données sur lesquelles on a apprise.
13:43Et puis, il y a évidemment sur la durée du produit, qui est un truc très évolutif.
13:49Si on parle d'IA, il faut régulièrement refaire des essais ou au moins des audits.
13:55Une question que je vous pose à tous les trois.
13:57Qui doit financer ce développement de l'IA, mais aussi sa certification, l'évaluer ?
14:03Qui doit payer ?
14:05Je pense qu'il y a en France beaucoup d'attentes des pouvoirs publics.
14:10Je pense que ce n'est pas les seuls qu'ils doivent financer.
14:12Alors, financer la recherche fondamentale, oui, ça, c'est évident.
14:17Et il faut de l'argent pour les universités.
14:19Je suis la première à trouver que l'université devrait être vraiment le cœur de l'action
14:23en termes de recherche fondamentale.
14:25Et après, il faut que les acteurs de l'écosystème prennent le risque.
14:32Les startups, il faut qu'elles soient financées.
14:34Actuellement, on est face à un trou de financement.
14:37Les startups sortent des laboratoires, elles sont matures et elles meurent
14:41simplement parce qu'elles ne trouvent pas juste le premier tour d'une levée de fonds.
14:45Alors, la période est fondamentalement mauvaise.
14:48Mais il n'empêche que tant qu'on n'arrivera pas à déverrouiller ce noyau-là,
14:53on n'y arrivera pas.
14:54Et c'est pour ça que l'université Paris City a lancé le fonds universitaire.
14:57On s'est adossé à Turen Group, qui est une société de gestion de fonds qui va avec nous lever
15:04l'argent
15:05pour financer les startups en CID ou en CERIA pour leur donner cette chance de traverser le désert
15:14un peu plus rodé et surtout un petit peu plus doté.
15:18Parce que c'est ce qui manque fondamentalement pour l'instant, le financement privé.
15:24Oui, je pense que le sujet de financement est très important, c'est comment on va construire ça.
15:29Et aussi, je trouve que dans le modèle des startups, c'est comment le modèle économique
15:34intègre toutes ces étapes de certification.
15:36C'est un sujet qui a été un peu, qui n'était pas très bien conçu au départ
15:42quand c'est arrivé sur le marché.
15:43Donc, on a des IA qui sont développés aujourd'hui dans les établissements,
15:46qui sont très bien et qui ont été testés, mais qui n'arrivent pas du tout à passer à l
15:50'échelle
15:50avec d'autres établissements parce que justement, il y avait ces étapes-là,
15:53elles n'étaient pas identifiées et du coup, pas inclus dans les levées de fonds qu'ils ont pu faire.
15:57Et donc forcément, retrouver des financements, c'est complexe.
16:00Et nous, à notre niveau d'une centrale d'achat aussi, c'est comment on peut donner finalement un accès
16:05marché.
16:06Parce qu'en fait, il y a créer la solution, la faire certifier et après accéder au marché.
16:10Et c'est là qu'il faut trouver les bons leviers.
16:12Aujourd'hui, la commande publique, elle est vue comme un truc très compliqué.
16:16Moi, je suis arrivé il y a trois ans sur la commande publique.
16:18Je ne comprenais rien. C'était des marchés, c'était des papiers, c'était de l'administratif.
16:22Mais en fait, il y a plein de modèles aujourd'hui qui existent de faire des marchés qui permettent de
16:25faire,
16:25on appelle ça des systèmes d'acquisition dynamique, des marchés multi-éditeurs
16:28qui permettent finalement au cours de la vie d'un marché d'intégrer des nouvelles solutions sous conditions.
16:34Et donc, c'est là où il faut se mettre d'accord en amont d'ailleurs avec les fonds d
16:36'investissement,
16:37avec les créateurs d'entreprises sur quelles sont les conditions sine qua non pour accéder au marché.
16:41Et une fois qu'on accède au marché, finalement, on va pouvoir continuer en vie réelle,
16:45justement faire un peu une boucle vertueuse qui va permettre de faire justement tester d'autres pathologies
16:51ou avoir plus de données pour consolider, avoir sa certification.
16:54Et donc, je pense que c'est vraiment justement une sorte de concertation entre l'ensemble des acteurs
16:59qui est nécessaire pour voir toutes les étapes et que ça soit virtueux dans la prise en charge finalement,
17:05au final, des patients.
17:06Non, non, mais je voulais juste appuyer, excusez mes collègues.
17:09Il faut arriver à faire tomber les murs.
17:11Et je pense que l'initiative à Paris Cité disrupte complètement la façon de voir les choses.
17:15On se dit l'université, c'est fait pour la recherche et c'est fait pour l'enseignement.
17:19Et finalement, on se rend compte qu'elle doit aussi jouer le rôle de moteur dans l'innovation.
17:23Je pense que c'est aussi sans doute le rôle des établissements de santé
17:28qui devraient aussi pouvoir qu'ils peuvent.
17:29Mais malheureusement, l'état actuel des finances et l'endettement des hôpitaux
17:33font qu'ils ne peuvent pas porter au capital d'une société, sauf certaines dérogations.
17:37Mais voilà, aujourd'hui, il y a des blocages de ce type là qui font que la valeur ne peut
17:42pas être poussée.
17:44Mais est-ce que quand même, dans l'ensemble, vous êtes plutôt optimiste sur le développement de l'IA en
17:48particulier,
17:49voire de l'innovation ? Non, je vois que non.
17:51Non, non, l'optimisme, c'est une posture.
17:54Alors derrière, il faut surtout être actif.
17:57Il faut être engagé.
17:58C'est certain que et puis en fait, il y a la finalité du travail que tout le monde voit
18:03de près ou de loin,
18:05qui est finalement les patients et les patients, c'est aussi nous.
18:08Donc à la fin, on travaille pour nous et pour que la santé en France soit au maximum de ses
18:13capacités.
18:14Et je rajouterai pour les médecins qu'on a aujourd'hui non pas une obligation de résultat,
18:18mais une obligation de moyens et que l'utilisation de l'IA aujourd'hui, c'est l'utilisation de moyens.
18:22Et d'ailleurs, dans certains procès médicaux, la première chose que nous demandent aujourd'hui les avocats,
18:28c'est est-ce que vous avez planifié la chirurgie que vous avez faite ?
18:33Donc là, ça veut dire que c'est vraiment en train de rentrer et de s'ancrer dans ce qui
18:36est l'obligation de moyens
18:37à laquelle nous devons répondre.
18:40Et quant à vous, optimiste sur le développement de ces innovations et leur implémentation possible ?
18:45Oui, sinon, je ne serais pas là. Si, si, moi, je suis optimiste, mais pas attentiste, en fait.
18:52C'est pour ça que je me suis démenée pour me monter le fond.
18:55C'est pour ça que j'essaye d'aller voir les agences réglementaires pour que les choses évoluent aussi.
19:01On est face à une technologie qui va extrêmement vite.
19:05Je crois qu'on est face à quelque chose qui n'est jamais allé aussi vite.
19:07Et donc, on ne peut pas avoir les mêmes process qu'il y a 300 ans.
19:10Un essai clinique de 18 mois sur de la prévention, ça ne marchera pas.
19:15L'outil d'IA en 18 mois, il aura changé trois fois.
19:19Et sur de la prévention, ce n'est pas 18 mois qu'il faudrait. Ce serait 10 ans.
19:23Donc, en fait, on ne peut pas avoir les mêmes façons de penser.
19:26On ne peut pas avoir avec la technologie qui arrive, avec le bouleversement auquel on fait face.
19:31Il faut qu'on soit tous ensemble à chercher des meilleurs moyens pour faire que les choses avancent.
19:38Donc, optimiste, oui, mais je me bats.
19:42Je dirais pareil. Effectivement, si on est là, c'est qu'on est optimiste.
19:47Et je pense qu'il faut l'être. Il faut être acteur.
19:49En fait, aujourd'hui, on voit ces technologies de rupture.
19:51Elles changent totalement toutes les organisations de n'importe quelle structure qui travaille.
19:55C'est à dire les modes de start up, l'hôpital, même la chaise.
19:59Ces process vont être revus avec l'IA. Donc, tout le monde, tout le monde doit changer son disque finalement
20:03et s'adapter à cette technologie
20:05pour que justement, on puisse l'embarquer intelligemment et le plus rapidement possible.
20:10Parce que sinon, le risque, c'est qu'elle va avancer sans nous quelque part et que ça va être
20:14un usage totalement dérégulé
20:15et pas dans l'objectif qu'on poursuivait collectivement.
20:19Je pense que le pire, ce serait que ça nous échappe et que ça nous revienne par des acteurs extérieurs
20:24pas forcément bienveillants.
20:26C'est aussi pour ça qu'il y a toutes ces discussions et ce salon.
20:28Et merci à vous trois, en tout cas, d'avoir participé à nos échanges.
20:32Merci.
20:32Merci.
20:33Merci.
20:33Merci.
20:34Merci.
20:35Merci.
20:36Merci.
20:36Merci.
20:37Merci.
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