Formation · Prompt engineering · Santé

Prompt engineering pour le secteur de la santé

Le prompt engineering indépendant des éditeurs : rôles, contexte, few-shot, chaînes de prompts, bibliothèques et contrôle qualité.

Durée
1 jour (7 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

Cette formation associe Prompt engineering aux processus quotidiens du domaine Santé. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini ou Le Chat : quel que soit l'outil, la qualité des résultats dépend avant tout de la manière dont la tâche est formulée. Le prompt engineering consiste à transmettre à un modèle de langage l'objectif, le contexte, les contraintes et le format attendu afin d'obtenir des résultats exploitables de façon fiable. Cette journée pratique, indépendante de tout éditeur, vous apprend des techniques éprouvées valables dans tous les assistants IA courants : définir rôle et public cible, sélectionner le contexte pertinent, travailler avec des exemples et décomposer une tâche complexe en étapes vérifiables.

La seconde partie vise la reproductibilité et la qualité à l'échelle de l'équipe. Vous concevez des modèles de prompts avec variables, construisez des chaînes de prompts pour vos processus d'analyse, de rédaction et de relecture, et constituez une bibliothèque de prompts partagée. Vous apprenez à évaluer les résultats avec méthode – critères de contrôle, cas de test, autovérification ciblée par le modèle – et à éviter les écueils classiques : hallucinations, ambiguïtés, contexte incomplet. Vous repartez avec une démarche structurée, indépendante de l'outil utilisé et durable face aux nouveaux modèles.

Hôpitaux, cabinets médicaux, établissements de soins et caisses d'assurance maladie font face à la pénurie de personnel et à une charge documentaire qui empiète sur le temps consacré aux patients. L'IA générative peut apporter un soulagement ciblé : les assistants IA aident à préparer des projets de lettres de liaison et de comptes rendus, résument recommandations et études, rédigent une information patient claire et soutiennent rapports qualité, plannings et tâches administratives. L'automatisation accélère la gestion des rendez-vous et des demandes. Les exigences sont ici les plus strictes : données de santé spécialement protégées, secret médical, règles déontologiques, et un logiciel à finalité médicale peut constituer un dispositif médical. L'IA doit donc distinguer clairement appui administratif et décision clinique, et rester sous la responsabilité des professionnels.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Médecins hospitaliers et libéraux
  • Infirmiers et cadres de santé
  • Directions d'établissements et gestionnaires de cabinets
  • Équipes DIM et codage
  • Qualité et administration des établissements de santé

Les défis concrets que nous traitons

  • Absorber une lourde charge documentaire en plus des soins
  • Suivre les recommandations et l'évolution des données scientifiques
  • Informer les patients de façon claire et multilingue
  • Piloter administration, qualité et facturation avec des équipes réduites

Objectifs pédagogiques

  • Vous comprenez comment un modèle de langage traite un prompt et en tirez des formulations efficaces.
  • Vous structurez vos prompts avec rôle, contexte, tâche, contraintes et format de sortie.
  • Vous utilisez exemples few-shot et chaînes de prompts pour des tâches complexes en plusieurs étapes.
  • Vous créez des modèles réutilisables et constituez une bibliothèque de prompts partagée.
  • Utiliser l'IA pour alléger la documentation, l'information patient et les tâches administratives.
  • Distinguer avec certitude applications d'IA administratives et dispositifs médicaux réglementés.
  • Protéger les données des patients conformément au RGPD, au secret médical et aux règles déontologiques.

Programme

Module 1 Comment un modèle de langage traite un prompt
  • Principes de base : probabilités, fenêtre de contexte, limites
  • Pourquoi la formulation, l'ordre et les exemples changent le résultat
  • Origine des hallucinations et moyens de les réduire par le prompt
  • Différences et points communs entre les principaux assistants IA
Module 2 Les composantes d'un prompt efficace
  • Définir rôle, public cible, tâche, contexte et format de sortie
  • Formuler contraintes, exclusions et critères de qualité
  • Structurer la demande avec sections, séparateurs et balises
  • Inviter le modèle à poser des questions plutôt qu'à supposer
Module 3 Techniques avancées
  • Zero-shot, one-shot et few-shot : imposer style et structure par l'exemple
  • Demander un raisonnement pas à pas pour les tâches complexes
  • Chaînes de prompts : séparer recherche, rédaction, contrôle et révision
  • Changer de perspective, solliciter contre-arguments et autocritique du modèle
Module 4 Modèles et bibliothèques de prompts
  • Créer des modèles réutilisables avec variables et champs à compléter
  • Intégrer des consignes permanentes dans projets, assistants personnalisés et agents
  • Construire, nommer, maintenir et partager une bibliothèque d'équipe
  • Documenter chaque modèle : objectif, entrées, sortie attendue, responsable
Module 5 Contrôle qualité et usage responsable
  • Définir critères de contrôle et grilles d'évaluation des résultats
  • Créer des cas de test pour comparer et améliorer les prompts
  • Vérifier faits, chiffres et sources ; instaurer le principe des quatre yeux
  • Protection des données, contenus confidentiels et transparence selon le RGPD et l'AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Santé
  • Projets de lettres et comptes rendus
  • Synthèse de recommandations et d'études
  • Information des patients
  • Appui aux transmissions infirmières
  • Documents qualité et administratifs
  • Gestion des demandes et rendez-vous
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les données de santé sont des données sensibles au sens de l'article 9 du RGPD et couvertes par le secret médical ; elles ne peuvent être traitées que dans des environnements validés et encadrés contractuellement, le cas échéant chez un hébergeur certifié. Un logiciel à finalité médicale, d'aide au diagnostic ou à la thérapie, peut être un dispositif médical au sens du règlement MDR et relève alors de l'IA à haut risque selon l'AI Act.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Projets de lettres et comptes rendus

Un assistant IA déployé dans un environnement validé structure résultats et notes d'évolution en projet de lettre de liaison ou de compte rendu, que le médecin responsable relit et corrige intégralement.

Synthèse de recommandations et d'études

L'IA résume recommandations de bonne pratique, études et notices, et compare leurs messages clés, comme point de départ pour la formation continue, avec renvoi aux sources originales à vérifier.

Information des patients

Les contenus médicaux deviennent des documents d'information clairs, des compléments en langage simple aux documents de consentement et des fiches multilingues, validés par un professionnel de santé.

Appui aux transmissions infirmières

L'IA aide à transformer des notes en transmissions ciblées structurées, à préparer des plans de soins et à harmoniser les formulations, l'infirmier restant responsable du contenu.

Documents qualité et administratifs

Procédures, plans d'hygiène, rapports qualité et supports de formation sont rédigés et mis à jour avec l'IA, sans recourir à aucune donnée patient.

Gestion des demandes et rendez-vous

Des automatisations trient les demandes des patients et des médecins adresseurs, répondent aux questions organisationnelles courantes et préparent des propositions de rendez-vous ; les questions médicales vont aux soignants.

Prérequis

Une première expérience d'au moins un assistant IA comme ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini est utile ; aucune compétence technique n'est requise. Vous travaillez dans un établissement de santé, en tant que médecin, soignant, ou dans l'administration et le management.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec un navigateur à jour et l'accès à au moins un assistant IA, idéalement celui autorisé dans votre entreprise.

Protection des données & conformité

Les données de santé sont des données sensibles au sens de l'article 9 du RGPD et couvertes par le secret médical ; elles ne peuvent être traitées que dans des environnements validés et encadrés contractuellement, le cas échéant chez un hébergeur certifié. Un logiciel à finalité médicale, d'aide au diagnostic ou à la thérapie, peut être un dispositif médical au sens du règlement MDR et relève alors de l'IA à haut risque selon l'AI Act.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 30 novembre 2026 Kaiserslautern Demander
  • lun. 7 décembre 2026 En ligne Demander
  • ven. 15 janvier 2027 Augsbourg Demander
  • jeu. 28 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 3 février 2027 Salzbourg Demander

Questions fréquentes

Ces techniques fonctionnent-elles avec tous les assistants IA ?

Oui, la formation est volontairement indépendante des éditeurs. Les principes – tâche claire, contexte pertinent, exemples, sortie structurée et étapes de contrôle – s'appliquent aussi bien à ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Le Chat qu'à d'autres outils. Lorsque les assistants diffèrent, par exemple pour les projets ou les assistants personnalisés, nous montrons les fonctions équivalentes.

Les progrès des modèles ne vont-ils pas rendre le prompt engineering inutile ?

Les modèles interprètent de mieux en mieux les demandes imprécises, mais ils ignorent toujours ce que vous ne leur dites pas : public cible, exigences de qualité, règles internes ou contexte utile. Un bon prompt est donc avant tout une bonne description de tâche. Modèles, chaînes de prompts et contrôle qualité gardent par ailleurs toute leur valeur pour une équipe.

Qu'est-ce qu'une bibliothèque de prompts et comment la faire vivre en équipe ?

C'est un recueil organisé de modèles éprouvés pour les tâches récurrentes, chacun accompagné de son objectif, des entrées nécessaires, d'un exemple de résultat et d'un responsable. Elle peut tenir dans un document partagé, un wiki ou directement dans les projets de l'outil IA. Pendant la formation, vous en créez une première et fixez des règles simples de mise à jour et de validation.

Peut-on traiter des données patients dans des outils d'IA ?

Uniquement dans des environnements validés par votre établissement, sécurisés au regard de la protection des données et compatibles avec le secret médical. Les outils grand public ne conviennent pas. De nombreux cas d'usage, comme les documents qualité ou l'information patient, ne nécessitent aucune donnée patient. Nous montrons comment démarrer en toute sécurité.

Quand un logiciel d'IA devient-il un dispositif médical ?

Tout dépend de sa finalité : un logiciel destiné au diagnostic, à la surveillance ou à la décision thérapeutique pour un patient donné peut relever du règlement MDR. Une aide générale à la rédaction ou à l'administration, en principe non. Vous apprenez à reconnaître cette frontière et à laisser les décisions cliniques aux professionnels.

Combien coûte la formation « Prompt engineering pour le secteur de la santé » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 1 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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