IA Générative

📋 Cas d'Étude: Continuous Discovery pour l'IA Générative en Médecine Interne

Exemple concret de recherche/thèse appliquant Continuous Discovery pour cadrer et explorer les opportunités d'usage de l'IA générative auprès des internes en médecine. Focus sur apprentissage, pratique opérationnelle et bien-être.

Cet article vient à la fois illustrer la démarche de “Continuous Discovery” et se poser comme la finalité de cette série pour un cas d’usage concret et actuel d’une interne en médecine.

PROMPT

un article d’exemple de mise en oeuvre dans une démarche de recherche / thèse sur les opportunités d’usage de l’IA générative pour les internes en médecine, qui doivent à la fois parfaire leur apprentissage savoir/savoir-faire auprès des séniors ou autres agents vivants/institutions ou d’IA, pour le mettre en pratique opérationnelle auprès de leurs patients, et se maintenir eux-mêmes en bonne santé, sans trop subir la pression, la fatigue, etc… L’article doit démontrer comment cadrer/cibler une problématique, et fouiller les opportunités, réaliser des interviews de parties prenantes, se focaliser sur la valeur à produire pour les pp et les intéressés en tant que médecin interne.

GalaxIA génératives

GalaxIA génératives

Dans la nébuleuse des IA génératives, l’enjeu n’est peut être pas de choisir la meilleure étoile ou planète, mais d’apprendre à en changer sans perdre sa matière grise, ni verte.

L’écosystème numérique avec l’arrivée des IA génératives ressemble à une nébuleuse où la matière s’agrège, s’enflamme, puis donne naissance à une myriade de planètes encore instables. Dans ce chaos créatif, la bonne question n’est pas de trouver « la meilleure étoile », mais sûrement davantage de choisir sur quelle planète peut-on ou doit-on poser ses valises numériques pour un temps donné. Gardons aussi en tête, l’option du non usage ou du moins de la réversibilité de nos choix.