TRA Travailleurs

Introduction à l'Intelligence Artificielle pour les services des soins et les professionnels de la santé

Comprendre, maîtriser et utiliser l'IA générative en toute conformité, en une demi-journée avec 100 % de cas d'usage santé.

1 jour

Durée de la formation

Début de la formation

Objectifs de la formation

À l'issue de cette demi-journée, les participants seront capables de :

• Comprendre ce qu'est un LLM, comment il fonctionne et où sont ses limites (hallucinations, fenêtre de contexte, absence d'accès au dossier patient).
• Utiliser ChatGPT ou Claude Pro : créer un compte, configurer les paramètres de confidentialité, formuler des requêtes sécurisées et itérer.
• Automatiser les PV avec Dicte.ai : enregistrement, transcription, génération de comptes rendus structurés, export et signature.
• Rester conforme au RGPD, à l'AI Act et aux bons réflexes de cybersécurité au quotidien, tout en identifiant le Shadow AI dans son propre service.
• Appliquer la méthode RCTF (Rôle, Contexte, Tâche, Format) sur cinq cas d'usage concrets en soins de santé.

Public de la formation

La formation s'adresse à l'ensemble des professionnels du secteur de la santé souhaitant acquérir les bases d'un usage raisonné de l'IA générative :

Infirmier·e·s hospitaliers, à domicile, en maison de repos (MR/MRS), en soins spécialisés
Médecins généralistes et spécialistes
Kinésithérapeutes, logopèdes, ergothérapeutes et autres paramédicaux
Cadres de santé, directrices et directeurs d'institutions médico-sociales
Professions libérales et responsables de petites structures de soins

Approche verticalisée : tous les exemples, exercices et cas d'usage sont directement issus du quotidien des professionnels de santé belges.

Pas de cas génériques, pas d'exemples issus d'autres secteurs.

Points forts de la formation

Formateur de terrain : 35 années d'expérience en soins intensifs, psychiatrie et direction d'institutions médico-sociales.
Contenu 100 % métier : cas d'usage, prompts et démonstrations tous issus du secteur de la santé (MRS, soins à domicile, hôpital, psychiatrie gériatrique).
Conformité intégrée : AI Act, MDR, RGPD, NIS2 et jurisprudence IA médicale 2025-2026 traités comme un fil rouge, pas comme un chapitre isolé.
Outils réels entre les mains : ChatGPT ou autres — configurés en séance, utilisables dès le lendemain.
Apprentissage par la pratique : près de 50 % du temps consacré à des exercices guidés et à une session interactive pilotée par les apprenants.
Petit groupe : 12 participants maximum pour garantir l'interaction et l'accompagnement individuel.
Porte d'entrée d'un parcours : ce module ouvre sur des formations avancées (IA agentique, intégration dans les SI de santé, formations sur site).

Prérequis pour la formation

Aucun prérequis technique. La formation est conçue pour un public non-spécialiste.
Il est simplement demandé aux participants :

D'être à l'aise avec un environnement bureautique standard (navigation web, traitement de texte).
D'apporter, si possible, un ou deux exemples concrets de leur pratique qui pourraient bénéficier d'un soutien par l'IA (courrier type, rapport, tâche administrative récurrente).
De venir avec une curiosité bienveillante — et, éventuellement, un sain scepticisme.

Programme
de la formation

Le programme est organisé en six modules sur 4 heures, articulés autour de deux pauses, et combinant apports théoriques courts, démonstrations et exercices pratiques.

IA et LLM — comprendre ce qu'on manipule
- Repères historiques (IA classique, ML, deep learning, LLM, IA agentique)
- Comment fonctionne un LLM : tokens, fenêtre de contexte, prédiction, génération
- Ce qu'un LLM peut faire (rédiger, analyser, dialoguer, structurer, traduire) et ne peut pas faire (hallucinations, absence d'accès aux données internes)
- Panorama des principaux LLM : Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral, DeepSeek, Llama, Perplexity
- Règle d'or : jamais de données nominatives ou médicales identifiantes dans un LLM public

Cadre juridique et éthique
- AI Act européen : calendrier de mise en oeuvre et classification des risques (l'IA en santé = haut risque)
- MDR 2017/745 : quand un logiciel IA devient dispositif médical (marquage CE, IEC 62304)
- Articulation AI Act × MDR × RGPD et obligations concrètes (AIPD, base légale, DPO)
- Éthique : non-malfaisance, transparence, équité, autonomie humaine, vie privée, responsabilité
- Conflit IA de diagnostic vs avis du médecin — principe de garantie humaine et jurisprudence 2025-2026
Shadow AI et cybersécurité
- Le Shadow AI en institution de soins : définition et risques concrets
- Actualité 2024-2025 : Change Healthcare (193 M personnes), Yale New Haven, McLaren, coût moyen d'une brèche (9,77 M$)
- Modèles d'attaque : phishing dopé à l'IA, ransomware, social engineering, supply chain
- Pourquoi les données de santé valent 10× une carte bancaire sur le dark web
- Bonnes pratiques quotidiennes : mots de passe forts, 2FA, verrouillage de session, signalement des incidents
Pratique — configurer les outils
- Créer un compte ChatGPT ou Claude Pro : abonnement, paiement, premier accès
- Interface Claude.ai : chat, projets, pièces jointes, artefacts, mémoire
- ChatGPT : paramètres sécurisés (désactivation de l'entraînement, chat temporaire, mémoire off)
- Prompts vs Skills : usage unique vs processus persistants réutilisables
- Cowork, connecteurs MCP (Slack, Drive, Notion) et hygiène de session
- Dicte.ai : enregistrement, transcription et génération de PV souverains (hébergement UE)
L'art du prompt — formuler pour obtenir
- Méthode RCTF : Rôle, Contexte, Tâche, Format — les quatre ingrédients d'un prompt efficace
- Méthode enrichie à 6 composantes (rôle & expertise, contexte & contraintes, tâche & objectif, format & conditions d'arrêt)
- Techniques avancées : chaîne de pensée, few-shot, contraintes explicites, itération progressive, demande d'alternatives
- Cinq cas pratiques commentés : courrier patient, analyse d'un rapport d'audit, génération de slides en direct, DARE en psychiatrie gériatrique, traduction FR/NL avec glossaire INAMI/RIZIV
- Les erreurs fréquentes et comment les corriger (imprécision, multi-tâches, données nominatives)
Exercices pratiques et débriefing
- Exercice intégré en binôme : simuler une mini-réunion, enregistrer avec Dicte.ai, générer le PV, le raffiner avec ChatGPT ou Claude Pro
- Session interactive : les apprenants pilotent Claude en direct sur leurs propres cas (PPT, DARE, traduction, Dicte)
- Débriefing critique : qu'est-ce qui fonctionne, quelles hallucinations repérées, quels prompts ré-utiliser dès le lendemain
- Établissement collectif de trois règles de bonne pratique à ramener dans l'équipe
- Remise des supports, du livret de prompts et de la liste des ressources