Plateforme des données de santé

📢 Final call for contributions! Are you working on clinical Large Language Models (LLMs)? Join the international conference Building Commons for Clinical LLMs, taking place on October 1–2, 2026, at PariSanté Campus, Paris. 📌 Only one day left to submit your poster! The submission deadline is July 31, 2026 (11:59 PM PDT). We welcome contributions on: - Clinical applications of LLMs - Clinical benchmarks and evaluation methods - Safety, ethics and regulatory frameworks - New technical approaches - Open-source models, datasets and tools 📝 Submission format: a 2-page extended abstract : https://lnkd.in/ezcpw5fa 🎟️ Not presenting a poster? Conference pre-registration is now open for attendees wishing to join the scientific sessions and panel discussions. As seating capacity is limited, we encourage you to register as soon as possible : https://lnkd.in/enKEivfv 📍 Join us in Paris this October to connect with researchers, clinicians and innovators shaping the future of clinical AI. —----------------------- 📢 Dernier appel à contributions ! Vous travaillez sur les modèles de langage (LLM) appliqués à la santé ? Rejoignez la conférence internationale Building Commons for Clinical LLMs, les 1er et 2 octobre 2026 à PariSanté Campus (Paris). 📌 J-1 pour soumettre votre poster ! La date limite de soumission est fixée au 31 juillet 2026 (23h59 PDT). Nous recherchons des contributions autour de : - Applications cliniques des LLM - Référentiels d’évaluation clinique et méthodes de benchmark - Sécurité, éthique et cadres réglementaires - Nouvelles approches techniques - Modèles, jeux de données et outils open source 📝 Format attendu : un extended abstract de 2 pages : https://lnkd.in/ezcpw5fa 🎟️ Vous souhaitez simplement assister aux conférences et tables rondes ? Les pré-inscriptions sont désormais ouvertes. Les places étant limitées, nous vous invitons à vous inscrire dès que possible : https://lnkd.in/enKEivfv 📍 Rendez-vous les 1er et 2 octobre à Paris pour deux journées d'échanges entre chercheurs, cliniciens et acteurs de l'innovation en IA pour la santé. 🤝 Un événement organisé par : Plateforme des données de santé, LISN - Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique, LIMICS, LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble, avec le soutien de DIM AI4IDF.

☀️ Le cahier d'été de la PDS – Fiche n°5 📚 Aujourd’hui, on révise… l’IA générative souveraine au service des soignants ! 🩺 Connaissez-vous le projet PARTAGES (déveloPpement Avancé de communs numéRiques pour l'inTelligence Artificielle Générative En Santé) ? Coordonné par la PDS et soutenu par le programme France 2030, ce projet a franchi cette année une étape majeure ! Ce qu’il faut retenir : 🤝 La force du collectif : PARTAGES rassemble plus de 30 partenaires français (établissements de santé, laboratoires de recherche, start-ups) pour construire ensemble des outils d’IA générative adaptés aux besoins concrets des professionnels de santé. 🔓 L'impact de l'#openscience : premier livrable concret du projet, un corpus inédit de plus de 6 000 comptes rendus médicaux de patients fictifs rédigés par des médecins est désormais mis à disposition de la communauté scientifique ! Un terrain d’entraînement exceptionnel et sécurisé pour les modèles de traitement automatique du langage en santé. ⏱️ Du temps libéré pour le soin : à terme, ces modèles d'IA permettront d'automatiser des tâches médico-administratives chronophages (résumés de dossiers, codage) pour redonner du temps médical précieux aux soignants. 📖 Envie de découvrir ce corpus inédit et d'en savoir plus sur le projet PARTAGES ? Retrouvez notre article dédié : https://lnkd.in/eQuBaFnU 📅 Save the date : La PDS organise une conférence scientifique internationale sur les LLMs en santé, les usages et les défis. Des projets d’envergure, de pays différents, y seront présentés dont PARTAGES. Rendez-vous les 1er et 2 octobre à PariSanté Campus. Pré-inscription pour participer 👉 https://lnkd.in/eRMsNXqP Bel été à tous ! 🌞

⏳ Encore quelques jours pour contribuer ! Le règlement relatif à l'#EEDS va transformer les modalités d'accès aux données de santé en Europe. Pour préparer cette évolution, nous avons besoin de votre expertise. Vous êtes chercheur, professionnel de santé, acteur public, industriel ou représentant d'un établissement de santé ? 👉 Partagez votre vision pour nous aider à : 🔹 estimer les futurs besoins d'accès aux données de santé en France ; 🔹 identifier les bases de données stratégiques pour la recherche. Vos retours contribueront à construire un écosystème plus lisible, plus efficace et mieux adapté aux besoins de la recherche. ➡️ Répondez au questionnaire : https://lnkd.in/eH8M9xvc 

☀️ Le cahier d’été de la PDS – Fiche n°4 Aujourd’hui, on révise… le formulaire d'autorisation CNIL et le suivi de vos demandes ! Depuis décembre dernier, la CNIL propose un nouveau formulaire de demande d’autorisation. Il permet d'ajuster facilement votre formulaire avant sa transmission finale à la CNIL. Si vous avez soumis des demandes d'autorisation à la Commission, connectez-vous régulièrement à la plateforme pour suivre vos dossiers en cours d’instruction. 💡 Pourquoi c'est utile ? 👉 La CNIL ne peut donner une suite favorable à votre demande que si vous répondez à ses demandes de compléments dans les délais indiqués. 📚 Pour aller plus loin : retrouvez le replay et le guide dédiés à ce formulaire d'autorisation : https://lnkd.in/esUZCX6Z Bel été à tous ! 🌞

Comment l’intelligence artificielle et les données de vie réelle améliorent-elles la détection des risques de malformation congénitale ? 📚 C'est l’enjeu du projet IN-UTERO, porté par le CHU Sainte-Justine, l'Université Laval, le CHU de Toulouse et l'Université de Toulouse – Paul Sabatier, lauréat de l'appel à projets franco-québécois « IA et Santé » du Fonds de recherche du Québec – Santé et de la Plateforme des données de santé. Le projet s'appuie sur deux grandes cohortes de grossesse françaises et québécoises pour développer de nouvelles approches d'apprentissage automatique capables d'améliorer la prédiction des malformations congénitales majeures. Ces derniers mois, l'équipe a publié plusieurs travaux portant notamment sur : • de nouvelles méthodes de représentation des parcours de soins des patientes ; • l'amélioration des performances des modèles prédictifs grâce à des approches d'IA innovantes ; • l'utilisation des grands modèles de langage (LLM) pour exploiter les données médicales ; • des méthodes favorisant des modèles plus robustes et plus interprétables. Dans une démarche de science ouverte, une partie des résultats dès à présent mis à disposition de la communauté scientifique : https://lnkd.in/e9jzQE8d 🔗 Les publications : • WSDM 2026 : https://lnkd.in/ejKmQkZB • ECIR 2025 : https://lnkd.in/ecXwTpsk • Clinical NLP @ ACL 2025 : https://lnkd.in/eJUPZsAU • Dernière publication : https://lnkd.in/ej3k43Yu

☀️ Le cahier d'été de la PDS – Fiche n°3 Aujourd'hui on revient sur… nos formations MOOC ! 🎓 L'ouverture de l'accès aux données de la base principale du SNDS offre de nouvelles opportunités pour la recherche et l'innovation en santé. Encore faut-il savoir les exploiter ! 👉 C'est pourquoi nous avons lancé une nouvelle série de formations interactives consacrées aux bonnes pratiques d'utilisation des données du SNDS, dont le premier module dédié au ciblage d’une population d’étude dans la base principale du SNDS. Pourquoi c'est important ? 🎯 Le ciblage d'une population d'étude est une étape essentielle pour construire une étude robuste. 💻 Le MOOC permet de découvrir les notions clés grâce à des exemples concrets et des exercices pratiques sur des données synthétiques. 📚 Vous débutez avec les données du SNDS ? Ouvert à tous, ce MOOC vous accompagne pas à pas pour développer les compétences nécessaires à leur exploitation. En savoir plus et accéder au MOOC ⏯️ https://lnkd.in/eCWNtegb Le deuxième module, consacré aux pré-traitements des données, sera publié prochainement. Bel été à tous ! 🌞

📢 Le DaT Parkinson’s Challenge est officiellement lancé ! Vous avez 8 semaines pour relever un nouveau défi en intelligence artificielle appliquée à la santé. Porté par la SFMN Société Française de Médecine Nucléaire (SFMN), ce challenge invite les participants à développer un modèle d'IA capable d'aider au diagnostic de la maladie de Parkinson et des syndromes apparentés, à partir d'une base inédite anonymisée de plus de 2 000 DaT-scanners. 🎯 L'objectif : développer un modèle d’IA capable de prédire l’interprétation binaire (examen normal/anormal) d’examens cérébraux pour le diagnostic de syndromes parkinsoniens. 🏆 À la clé : 25 000 ��� de récompenses, répartis entre les équipes ayant développé les algorithmes les plus performants. Les Data Challenges en santé favorisent l'innovation en mettant à disposition des données de qualité pour répondre à des problématiques médicales concrètes. 👉 Rejoignez la compétition et découvrez toutes les informations sur le challenge : https://lnkd.in/e9-yDHYE Cette initiative est conduite dans le cadre de France 2030, en partenariat avec la Délégation ministérielle au numérique en santé, le Secrétariat général pour l'investissement, Bpifrance et la Plateforme des données de santé. Pour en savoir plus : https://lnkd.in/ep-3YSWT

RAPPEL - Panorama des solutions #EDS : encore quelques jours pour participer au recensement 2026 ! 📢 Le marché de la valorisation des données de santé se structure. Pour soutenir les établissements de santé dans leurs projets, l’ANAP et la Plateforme des données de santé lancent la mise à jour annuelle de leur panorama des solutions EDS. 🏥 Vous êtes éditeur de solutions de valorisation et de réutilisation des données de santé ? Participez à notre recensement pour figurer dans cette cartographie nationale. Votre expertise nous permet d’offrir aux acteurs de santé une vision claire et comparative des solutions disponibles pour répondre à leurs enjeux de structuration et d’interopérabilité des données. Répondez au questionnaire avant le 31 juillet 👉 https://lnkd.in/e6j6hFHB Pour en savoir plus ➡️ https://lnkd.in/eQ6P28F6

[𝐸𝑣𝑒𝑛𝑡] Comment l'IA générative redéfinit-elle le soin et la recherche médicale ? L’émergence des grands modèles de langage (LLM) ouvre des perspectives inédites pour le secteur hospitalier : aide à la décision clinique, analyse avancée des données et réduction de la charge administrative des soignants. Mais entre opportunités majeures et exigences de confidentialité, de sobriété et de précision médicale, comment réussir le passage à l'échelle ? Pour répondre à ces verrous scientifiques, éthiques et réglementaires, la Plateforme des Données de Santé (Health Data Hub) organise avec le soutien du DIM la conférence internationale : ✨ « 𝐵𝑢𝑖𝑙𝑑𝑖𝑛𝑔 𝐶𝑜𝑚𝑚𝑜𝑛𝑠 𝑓𝑜𝑟 𝐶𝑙𝑖𝑛𝑖𝑐𝑎𝑙 𝐿𝐿𝑀 / LLM en santé : défis et applications » ✨ Co-porté par des figures clés du Traitement Automatique du Langage et de l'IA (Emmanuel Bacry, Xavier Tannier, Pierre Zweigenbaum, Francois Portet), cet événement réunira la communauté scientifique, médicale et industrielle autour de la création de communs numériques souverains et ouverts. Ce qui vous attend durant ces 1,5 jour : 🔹 Keynotes & Présentations : Retours d’expérience sur les projets nationaux et internationaux (projet PARTAGES France 2030, ANR, Harvard, Stanford, NII...). 🔹 Tables rondes : Alignement des modèles, données de santé francophones, souveraineté et cadres éthiques/RGPD. 🔹 Ateliers & Session Posters : Partage des travaux de recherche en lien avec les usages terrain. 📍 Infos pratiques : les 1er & 2 octobre 2026 (Format 1,5 jour) au PariSanté Campus, Paris, avec un publics de chercheurs (NLP, IA, santé), professionnels de santé, experts réglementaires et acteurs industriels. Comment participer ? ▫️ Assister à la conférence : [https://lnkd.in/enKEivfv] ▫️ Contribuer à la session Posters (Appel à candidatures ouvert jusqu'au 31 juillet 2026) : [https://lnkd.in/ezcpw5fa] ▶️ En savoir plus sur la page officielle : https://lnkd.in/eRMsNXqP Un événement labellisé et soutenu par le DIM, au croisement de l'Axe 2 (NLP & Dialogue) et de l'Axe 4 (IA pour la Santé). Chloé Clavel | Isabelle Ryl | Gérard Biau | Demian Wassermann | Gaël Richard | Philippe GILLET | Antoine Tesniere | Youness KHALIL | Jean-Baptiste Briand | Amélie Nun | Alix de La Coste | Romain Vidal | Eric Fleury | Vincent Rapp | Frederic Pascal | Stéphanie Allassonniere | Sarah Cohen-Boulakia | Yulia Zavorina | Florian Debackere | Stéphane Canu | Constance Grisoni (Deperrois) | Lucas Fischer | Patrick Pérez | Christian Gagné | Kathryn Hess Bellwald | Juliette Mattioli | Carlos Cunha | Stephane Requena | Institut DataIA Paris-Saclay | Hi! PARIS Center - AI for Science, Business & Society | SCAI (Sorbonne Cluster for Artificial Intelligence) | Inria | Région Île-de-France | Systematic Paris-Region | Cap Digital

☀️ Le cahier d'été de la PDS – Fiche n°2 Aujourd'hui, on revient sur… le choix de l’hébergeur de la plateforme technologique de la PDS ! ☁️ Après une rigoureuse procédure de sélection fondée sur plus de 350 exigences techniques, la PDS a choisi en avril dernier d’engager la migration de sa plateforme technologique avec Scaleway. Ce qu’il faut retenir : 🛡️ Les données de santé sont des informations sensibles qui nécessitent un niveau de sécurité parmi les plus élevés 📈 Les projets de recherche ont besoin d'une infrastructure capable de s'adapter à des volumes de données très importants et à des besoins de calcul variables 🎯 Cette migration constitue une étape clé pour renforcer l'autonomie de la Plateforme et, à terme, faciliter l'accès aux données de santé pour les projets de recherche et d'innovation, dans un environnement toujours plus sécurisé 📖 En savoir plus : https://lnkd.in/e_hMrhmA Bel été à tous ! 🌞