Retour sur la Summer School en Intelligence Artificielle et Santé NumériqueDu 10 au 13 août 2026, le CHU Le Bon Samaritain de Walia a abrité la première édition de la Summer School axée sur le thème : « AI for Health in the Sahel: From Biomedical Research to Public Health ». Cette formation intensive de quatre jours a réuni étudiants, professionnels de santé et chercheurs autour des enjeux de la transformation numérique en médecine.
Synthèse du parcours des quatre journées
Jour 1 : Fondements et Introduction à l’IA
L’ouverture officielle a posé les bases théoriques de l’intelligence artificielle en milieu médical. Les participants ont exploré les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique (Machine Learning), de l’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que l’impact des grands modèles de langage et de l’IA générative en santé.
Jour 2 : Applications Cliniques et Gestion des Urgences
Axée sur la pratique de terrain au Sahel, cette journée a mis en lumière l’utilisation de l’IA dans les laboratoires, les services d’urgence, et la prise en charge des maladies infectieuses (notamment à travers le défi clinique du VIH/ART et l’analyse de cas locaux présentés par le LAGET). Les bases techniques des réseaux de neurones ont également été approfondies.
Jour 3 : Ateliers Pratiques et Manipulation des Données
Une immersion interactive sans prérequis informatiques complexes. Les participants ont manié des jeux de données biomédicales via l’environnement Google Colab/Python, entraîné des modèles prédictifs simples (arbres de décision, forêts aléatoires, k-NN) et appris à exploiter les assistants virtuels pour la recherche scientifique tout en veillant à l’éthique et à la sécurité des données.
Jour 4 : Maîtrise des Scripts et Restitution des Projets
La dernière étape a permis d’analyser la logique du code informatique à travers l’étude de scripts Python dédiés (manipulation de données, classification, visualisation). L’événement s’est clôturé par la présentation des projets finaux des participants, salués par la direction pour leur engagement, suivie d’une remise de bilans conviviale.
Acquis: les participants ont acquis une maitrise des fondamentaux de l’intelligence artificielle et du Machine learning appliqués au secteur biomédical. ils ont développé des compétences pratiques en programmation Python pour structurer des données de santé et entraîner des modèles prédictifs. Enfin, ils ont intégré une vision éthique essentielle, comprenant que l’IA assiste le clinicien tout en préservant la décision humaine.
Equipe de la communication et de la gestion du site web de la faculté
Rédacteur: NGUETEMADJI Nestor
