Observé chez

Développeur IA Santé

Santé

Informatique

Paris, Hybride

PythonMachine LearningDeep LearningLLMHugging FaceLangChainLlamaIndexBases de Données vectoriellesPrompt EngineeringFine-tuningPEFTRAGRagas

Rôle

Développement et industrialisation de solutions IA pour les métiers de la santé

Technologies

PythonMachine LearningDeep LearningLLMHugging FaceLangChainLlamaIndexBases de Données vectoriellesPrompt EngineeringFine-tuningPEFTRAGRagas

Entités

Direction DE LA TransformationDirection DE L'innovation ET DE LA Data

Contextes

SantéHospitalisation privéeSoins primaires

Compétences

Cadrage des cas d'usageRecueil des besoinsAnalyse de faisabilitéPréparation des donnéesEntraînement de modèlesÉvaluation de modèlesMise en œuvre de LLMAgents IAAgents conversationnelsAutomatisations orchestréesÉvaluation et sécurisation des solutionsContent filteringGuardrailsCollaboration métierVulgarisation techniqueDocumentation de solutions IA

Challenges détectés

4 enjeux

Croissance
Déployer des cas d'usage IA à l'échelle du groupe
Transformation
Transformer les pratiques grâce à des solutions données et IA opérationnelles
Conformité
Garantir la qualité, la sécurité et l'éthique des systèmes data/IA
Optimisation
Améliorer la prise en charge des patients par l'IA