Catalogue
Histoire de l’IA en santé et principales méthodes
Données de santé
Niveau 1
- Niveau 1 - Connaissances générales : Disposer de connaissances générales et être capable de les appliquer de manière pratique et autonome à des situations courantes.
- Niveau 2 - Connaissances approfondies : Disposer de connaissances approfondies et être capable de traiter de façon autonome des situations complexes et inhabituelles.
- Niveau 3 - Connaissances expertes : Être une référence au sein de l’organisation ou du service dans le domaine considéré, être capable de le faire évoluer, avoir la capacité de former et/ou d’être tuteur.
Description : Ce module présente l'histoire de l'IA en santé depuis sa création en 1956 jusqu'à nos jours, passant de l'IA probabiliste à l'IA symbolique et aujourd'hui l'IA numérique incluant l'apprentissage machine, dont l'apprentissage profond, et l'IA générative. Il contient également des rappels méthodologiques sur l'apprentissage machine, en particulier l'apprentissage supervisé.
Compétence(s) :
- 1.4 Exploiter les données de santé pour l’évaluation, la recherche et l'innovation
Capacités(s) :
- 1.4.1 Connaitre les grands enjeux liés à l’intelligence artificielle, aux algorithmes, aux biais et aux systèmes d’aide à la décision ainsi que les principes éthiques associés aux traitements des données de santé
Métier(s) : Autre, Ergothérapie, Kinésithérapie, Maïeutique, Médecine, Odontologie, Orthophonie, Orthoptie, Pharmacie, Psychomotricité, Pédicurie-podologie, Soins infirmiers
Mot(s) clé(s) : Algorithme, Apprentissage machine (machine learning), Apprentissage profond (deep-learning), Biais, Intelligence artificielle (IA), Intelligence artificielle générative, Intelligence artificielle numérique, Intelligence artificielle symbolique, Système d'Intelligence Artificielle (SIA)
Finalité de l’enseignement : CM
Contexte de l’enseignement : Encadré par un.e enseignant.e
Dernière mise à jour : 18 juin 2026 (Version 1.0) Créée par : Pr. Brigitte Séroussi
