L’EPFL franchit une nouvelle étape vers une intelligence artificielle médicale plus transparente avec le lancement de MeditronFO. Cette structure-cadre permet de créer des grands modèles de langage spécialisés dans la santé à partir de modèles ouverts, tout en rendant accessibles l’ensemble des données, du code, des méthodes d’entraînement et des procédures d’évaluation.
Cette transparence répond à un enjeu essentiel. Alors que les outils d’IA sont de plus en plus utilisés pour soutenir les diagnostics et les décisions cliniques, la plupart des systèmes existants restent propriétaires. Leur fonctionnement et leurs données d’apprentissage sont donc difficiles à contrôler de manière indépendante.
MeditronFO a été utilisé pour adapter plusieurs modèles ouverts, dont OLMo, EuroLLM et Apertus, le modèle suisse développé par l’EPFL et l’ETH Zurich. Les chercheurs ont constitué des données médicales à partir de plus de 46’000 directives de pratique clinique, complétées par des contenus synthétiques vérifiés par des professionnels de santé.
Les modèles obtenus surpassent leurs versions d’origine. Apertus-70B-MeditronFO a notamment amélioré ses résultats aux examens médicaux de 6,6 points de pourcentage. Les cliniciens ont participé à toutes les étapes du projet, de la sélection des données à l’évaluation des réponses et à l’identification des risques.
Des essais en conditions réelles sont désormais prévus en Suisse et en Tanzanie. Ils devront déterminer comment les médecins utilisent ces recommandations et si cette IA peut améliorer la qualité des soins tout en réduisant les interventions inutiles.