Artificial intelligence and large language model

L’intelligence artificielle (IA) et en particulier les grands modèles linguistiques (LLM) transforment les pratiques de recherche (par exemple, extraction automatisée d’informations, nettoyage des données, aide à la revue systématique, analyse thématique dans la recherche qualitative, aide à l’analyse des algorithmes).

Ce cours permettra aux chercheurs et aux professionnels dans le domaine de la recherche clinique, de l’épidémiologie et de la santé publique d’acquérir les bases conceptuelles nécessaires pour comprendre le fonctionnement des systèmes d’IA, évaluer leur fiabilité et comprendre comment ils pourraient transformer les pratiques de recherche.

Les participants acquerront des bases solides sur les concepts et la terminologie clés, ainsi que sur les considérations éthiques et réglementaires liées à l’IA. Ils examineront également les défis pratiques associés aux données du monde réel et aux contraintes décisionnelles. Le cours présente une gamme de méthodes basées sur l’IA et fournit aux participants des approches pratiques pour identifier les outils les plus appropriés à leurs objectifs de recherche spécifiques.

Le cours couvre quatre domaines clés :

1. Concepts clés de l’IA : ce que l’IA peut et ne peut pas faire, familles de modèles, évaluation des modèles, biais, incertitude et questions réglementaires (RGPD, loi européenne sur l’IA).
2. Données et méthodes : caractéristiques des données de santé publique, défis liés à la qualité des données, exemples d’outils et comment les choisir.
3. Techniques LLM modernes : fonctionnement des LLM, stratégies d’invite, génération augmentée par la récupération (RAG) et agents.
4. Cas d’utilisation appliqués : diagnostic, aide à la revue systématique, extraction d’informations, etc.

Pré-requis : Aucune connaissance en codage ou en mathématiques n’est requise. Le cours met l’accent sur la clarté conceptuelle et la compréhension pratique.

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