Santé IA en production NLP Clinique

iYara Health : L'IA qui fonctionne
dans le monde réel

Construire une IA cliniquement pertinente pour la santé en Afrique de l'Ouest. Pas des chatbots — une vraie intelligence clinique qui gère les hallucinations, le NLP multilingue et les scénarios hors-ligne.

5
Systèmes IA
3
Langues
RGPD
Conforme HDS
Edge
Inférence IA
IA en production

Pas un chatbot de plus

L'IA d'iYara gère les problèmes complexes que les tutoriels n'abordent pas : les hallucinations cliniques où une erreur peut nuire au patient, le NLP multilingue en français et langues locales, et l'inférence edge quand la connexion tombe.

Graphe de connaissances médicales pour un raisonnement ancré
Gestion des fenêtres de contexte pour les longues consultations
Optimisation de la latence pour la transcription temps réel
Modèles hors-ligne pour une connectivité variable
Note de confidentialité : Certaines informations sensibles, notamment les configurations de modèles IA, les noms de fournisseurs et les détails d'infrastructure, ont été omises. iYara a validé et approuvé toutes les informations présentées ici.
Le problème

Une IA santé qui fonctionne vraiment

La plupart des solutions "IA santé" sont des chatbots glorifiés. Ça marche en démo, ça échoue en production. Le contexte ouest-africain aggrave les choses : connectivité variable, multiples langues, documentation limitée, et des patients qui ne peuvent pas se permettre des réponses erronées.

iYara avait besoin d'une IA capable de gérer de vrais workflows cliniques — pas juste répondre à des questions, mais raisonner sur les symptômes, transcrire les consultations en temps réel, générer des notes médicales précises, et prédire les absences. Le tout en restant conforme RGPD/HDS et en fonctionnant sur des réseaux 3G.

Le défi n'était pas seulement technique. Il fallait construire des systèmes IA où les hallucinations peuvent nuire aux patients, où les fenêtres de contexte doivent gérer des consultations d'une heure, et où la latence pendant la transcription casse le flux médecin-patient.

Risque d'hallucination

Des réponses IA erronées peuvent nuire aux patients

NLP multilingue

Français + langues locales en contexte clinique

Latence temps réel

La transcription ne peut pas être en retard sur la parole

Mode hors-ligne requis

Doit fonctionner avec une connectivité instable

Architecture IA

Cinq systèmes IA en production

Pas un chatbot unique — cinq systèmes IA distincts, chacun résolvant des problèmes cliniques différents

Triage intelligent

Recueil des symptômes en langage naturel avec raisonnement alimenté par un graphe de connaissances médicales. Classification d'urgence (Urgence, Urgent, Routine) avec orientation vers la spécialité appropriée.

NLP Graphe de connaissances Classification

Intelligence clinique ambiante

Transcription en temps réel des consultations avec génération automatique de notes médicales, suggestions de codage CIM et alertes d'interactions médicamenteuses lors de la prescription.

ASR LLM CIM-10

Analyses prédictives de santé

Reconnaissance de patterns dans l'historique patient. Prédiction des absences aux rendez-vous, alertes de suivi des maladies chroniques et analytics de santé populationnelle pour les praticiens.

ML Séries temporelles Analytics

Accessibilité vocale

Saisie vocale pour les utilisateurs peu alphabétisés, lecture audio des instructions. ASR multilingue supportant le français et les langues locales.

Speech-to-Text TTS Multilingue

Inférence IA Edge

Critique pour l'Afrique

Quand la connexion tombe, l'IA continue. Des modèles légers tournent directement sur l'appareil pour les fonctions de triage essentielles. Synchronisation automatique au retour en ligne, avec résolution de conflits pour les données créées hors-ligne. File de priorité pour synchroniser d'abord les données critiques.

3G
Connectivité min.
100%
Triage hors-ligne
Auto
Sync à la reconnexion
Le point difficile

Gérer les hallucinations en santé

Quand un chatbot hallucine sur les horaires d'un restaurant, c'est agaçant. Quand une IA clinique hallucine sur des symptômes, c'est dangereux. Voici comment nous avons résolu le problème.

Le problème

  • Les LLMs inventent des informations médicales avec aplomb
  • Les modèles génériques ignorent la prévalence locale des maladies
  • Les interactions médicamenteuses nécessitent des données actuelles et exactes
  • Les fenêtres de contexte perdent l'historique important dans les longues consultations

Notre solution

  • Graphe de connaissances médicales ancre tout le raisonnement sur des faits vérifiés
  • Pipeline RAG récupère le contexte pertinent avant de générer
  • Score de confiance signale les sorties incertaines pour révision humaine
  • Résumé hiérarchique préserve le contexte sur les longues sessions

Le pipeline anti-hallucination

1

Entrée

Description des symptômes en français ou langue locale

2

Récupération

Interrogation du graphe médical + historique patient

3

Génération

Le LLM génère uniquement avec du contexte ancré

4

Validation

Vérification de confiance + citation des faits sources

La plateforme

Au-delà de l'IA : l'écosystème complet

L'IA est puissante, mais ce n'est qu'une pièce du puzzle. Voici la plateforme complète de delivery santé.

Prise de rendez-vous intelligente

Disponibilité temps réel, matching de spécialité par IA, confirmations SMS pour les utilisateurs sans smartphone.

Téléconsultation

Vidéo WebRTC avec qualité adaptative pour la 3G. Chiffrement de bout en bout. Notes de consultation assistées par IA.

Gestion de cabinet

Agenda, dossiers patients, suivi des stocks, analytics de revenus, gestion des droits du personnel.

Réseau de pharmacies

Visibilité des stocks en temps réel, routage des ordonnances, alertes d'interactions, alternatives génériques.

Paiements séquestre

Paiement bloqué jusqu'à la fin du service. Mobile money + cartes + points cash. Résolution de litiges.

Conformité

RGPD + APDP (Bénin) + HDS (France). Chiffrement de bout en bout. Gestion du consentement. Droit à l'effacement.

Technologie

La stack technique

Stack IA & ML

APIs LLM Pipeline RAG Vector DB Graphe de connaissances ASR/TTS Modèles Edge

Backend

Node.js TypeScript PostgreSQL Redis WebRTC REST + GraphQL

Mobile & Frontend

PWA (principal) React Offline-First IndexedDB

PWA choisie pour une accessibilité maximale dans les régions à faible connectivité — pas besoin d'app store.

Sécurité & Conformité

Hébergement certifié HDS Chiffrement E2E RGPD APDP (Bénin)
Point clé

Ce que j'ai appris

" L'IA en production, ce n'est pas avoir le meilleur modèle — c'est savoir quand NE PAS utiliser l'IA. Chaque système que nous avons construit a des chemins de repli explicites vers une révision humaine. L'objectif n'est pas l'automatisation pour elle-même ; c'est d'améliorer les résultats pour les patients. Parfois, ça veut dire que l'IA dit « je ne sais pas, laissez-moi chercher un médecin. » "

Vous construisez de l'IA pour la santé ou d'autres domaines critiques ?

J'ai livré de l'IA en production qui gère les hallucinations, la latence et les scénarios hors-ligne. Parlons de votre projet.

Parlons de votre projet IA
Note de confidentialité : Certaines informations sensibles, notamment les configurations de modèles IA, les noms de fournisseurs, les métriques de précision spécifiques et les détails d'infrastructure, ont été omises pour des raisons de sécurité et de confidentialité. iYara a examiné, approuvé et validé toutes les informations présentées dans cette étude de cas pour diffusion publique.
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