{"id":1493,"date":"2026-04-28T17:58:37","date_gmt":"2026-04-28T17:58:37","guid":{"rendered":"https:\/\/naturalhealthcontent.com\/index.php\/2026\/04\/28\/pourquoi-lia-dans-le-domaine-de-la-sante-ne-peut-toujours-pas-evoluer-et-comment-nvidia-et-hoppr-tentent-dy-remedier\/"},"modified":"2026-04-28T17:58:37","modified_gmt":"2026-04-28T17:58:37","slug":"pourquoi-lia-dans-le-domaine-de-la-sante-ne-peut-toujours-pas-evoluer-et-comment-nvidia-et-hoppr-tentent-dy-remedier","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/naturalhealthcontent.com\/index.php\/2026\/04\/28\/pourquoi-lia-dans-le-domaine-de-la-sante-ne-peut-toujours-pas-evoluer-et-comment-nvidia-et-hoppr-tentent-dy-remedier\/","title":{"rendered":"Pourquoi l’IA dans le domaine de la sant\u00e9 ne peut toujours pas \u00e9voluer \u2013 et comment Nvidia et Hoppr tentent d’y rem\u00e9dier"},"content":{"rendered":"

Les probl\u00e8mes de d\u00e9ploiement et de mise \u00e0 l\u2019\u00e9chelle constituent des obstacles majeurs \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de valeur par l’intelligence artificielle (IA) dans les soins de sant\u00e9, selon des dirigeants d’entreprises telles que Nvidia<\/a> et Hoppr<\/a>.<\/p>\n

Pour surmonter ces d\u00e9fis, ces entreprises abandonnent le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les autonomes au profit de la cr\u00e9ation d’une infrastructure permettant une utilisation pratique de ces technologies dans le milieu clinique. Hoppr, par exemple, a con\u00e7u une fonderie d’IA qui exploite les mod\u00e8les informatiques et de base de Nvidia. Cette initiative, selon ses partenaires, offre aux d\u00e9veloppeurs les outils n\u00e9cessaires pour faciliter le d\u00e9ploiement \u00e0 grande \u00e9chelle de l’IA en imagerie m\u00e9dicale.<\/p>\n

La fonderie vise sp\u00e9cifiquement \u00e0 aider les fournisseurs \u00e0 d\u00e9velopper, valider et d\u00e9ployer leurs propres mod\u00e8les d’IA, \u00e9vitant ainsi de partir de z\u00e9ro, comme l’explique Khan Siddiqui, le PDG de Hoppr. \u00ab Nous fournissons la plateforme permettant aux syst\u00e8mes de sant\u00e9, aux cabinets de radiologie et aux entreprises d’appareils m\u00e9dicaux de cr\u00e9er et de d\u00e9ployer rapidement des mod\u00e8les affin\u00e9s \u00bb, pr\u00e9cise-t-il.<\/p>\n

Les fournisseurs de soins n’ont plus besoin de collecter d’\u00e9normes volumes de donn\u00e9es pour concevoir leurs propres mod\u00e8les. Hoppr et Nvidia pr\u00e9-entra\u00eenent en effet des mod\u00e8les de base \u00e0 partir de vastes ensembles de donn\u00e9es. Auparavant, les prestataires devaient acqu\u00e9rir des ensembles de donn\u00e9es massifs, contenant environ 100 000 dossiers de patients, pour former des mod\u00e8les d’IA. Gr\u00e2ce aux mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s, les h\u00f4pitaux peuvent d\u00e9sormais fa\u00e7onner leurs propres mod\u00e8les en utilisant des ensembles de donn\u00e9es beaucoup plus petits, parfois limit\u00e9s \u00e0 quelques centaines d’enregistrements, souligne Siddiqui.<\/p>\n

L’ambition de la fonderie est de rendre le d\u00e9veloppement d’IA personnalis\u00e9 plus accessible aux fournisseurs. L’initiative se concentre sur l’int\u00e9gration de mod\u00e8les d’IA d’imagerie directement dans les flux de travail de radiologie et de diagnostic, plut\u00f4t que de s’appuyer sur des solutions standardis\u00e9es.<\/p>\n

David Niewolny, responsable mondial du d\u00e9veloppement commercial chez Nvidia, a comment\u00e9 que la fonderie d’IA repr\u00e9sente un changement significatif dans le passage de mod\u00e8les isol\u00e9s \u00e0 un \u00e9cosyst\u00e8me complet d’outils, pr\u00eats \u00e0 \u00eatre directement int\u00e9gr\u00e9s dans les pratiques cliniques. \u00ab Hoppr r\u00e9sout le probl\u00e8me du dernier kilom\u00e8tres \u00bb, a-t-il ajout\u00e9.<\/p>\n

Niewolny a expliqu\u00e9 : \u00ab Nvidia fournit les outils et les performances brutes. Hoppr les utilise et, gr\u00e2ce \u00e0 l’emploi de mod\u00e8les ouverts et aux ajustements qu’ils effectuent, produit une IA de qualit\u00e9 clinique, con\u00e7ue pour fonctionner \u00e0 l’int\u00e9rieur des h\u00f4pitaux. \u00bb<\/p>\n

Les efforts de collaboration entre les deux entreprises refl\u00e8tent une ambition visant \u00e0 transformer l’IA dans les soins de sant\u00e9 en un \u00e9cosyst\u00e8me de d\u00e9veloppement logiciel, plut\u00f4t qu’un ensemble de solutions ponctuelles. Leur espoir est que, \u00e0 mesure que les mod\u00e8les de base et les plateformes de d\u00e9ploiement se d\u00e9veloppent, les fournisseurs passent d’une simple acquisition d’applications d’IA \u00e0 leur conception et leur it\u00e9ration en interne.<\/p>\n

Il demeure \u00e0 voir si ces changements permettront une adoption clinique plus large des outils d’IA ou s’ils ajoutent une complexit\u00e9 inutile. Cependant, cette \u00e9volution pourrait influencer consid\u00e9rablement la cadence \u00e0 laquelle l’IA en imagerie passe des phases de projets pilotes aux soins de routine.<\/p>\n

Photo : Peterhowell, Getty Images<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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