MSL et medical affairs – capitaliser sur l’IA pour gagner en productivité et en impact lors de vos interactions avec les PdS - Niveau 2

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Détails de la formation

Guillaume HOCHARD

Fonction de l'intervenant :

VP Artificial Intelligence

Champs d'expertises :

Intelligence Artificielle

Méthodes mobilisées

Apports théoriques (Techniques magistrales : exposé, témoignage d'experts)
Echanges et partages d'expérience (Techniques pédagogiques participatives : questionnaires, quiz, exposé interactif)
Séance de questions-réponses (Techniques actives : brainstorming, ateliers, cas pratiques)
Remise du support de présentation

Évaluation et suivi :

Au début de la formation : tour de table, expression des attentes et objectifs (brise-glace)
À l'issue de la formation :
- Evaluation de la formation (questionnaire de satisfaction)
- Evaluation des acquis des stagiaires (QCM corrigés)
- Remise d’une attestation de formation individuelle

Délai d'accès : Clôture des inscriptions 1 mois avant le début de session.

Référent pédagogique :
Myriam Rjob – myriam.rjob@emfps.fr - 06 37 19 23 75

À l'issue de cette formation, vous serez en mesure de :

Maîtriser des techniques de prompting avancées : auto-critique (self-refine), raisonnement guidé, structuration et itération de prompts.
Exploiter des réglages avancés (contrôle de verbosité, niveau de réflexion, critères d’arrêt, “fast vs thinking”).
Réussir des cas complexes de veille, recherche documentaire et rédaction scientifique (revue express evidence-based, protocole → synthèse).
Créer et paramétrer un assistant IA personnalisé (Custom GPT / Copilot) avec base de connaissances locale/institutionnelle.
Tester un RAG en système fermé (parcours no/low-code), en mesurant les compromis performance/sécurité.
Appliquer ces approches sur des cas réels “métier” (articles, contenus pédagogiques, optimisation de workflows).

MSL / RMR

Médecin Produit / Medical Advisor

Direction Médicale

Prérequis :

Avoir suivi la formation MSL et medical affairs – capitaliser sur l’IA pour gagner en productivité et en impact lors de vos interactions avec les PdS - Niveau 1 ou maîtriser les fondamentaux du prompting. Expérience préalable avec au moins un outil d’IA (ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude…). Connaissance des enjeux de confidentialité et de validation scientifique.

Colisée Gardens - Bâtiment C, 8 Av. de l'Arche, 92400 Courbevoie

Les lieux de formation sont accessibles aux personnes en situation de handicap; les personnes en situation de handicap qui souhaiteraient s’inscrire à cette formation sont priées de se rapprocher de nos équipes.

Référent handicap : Cédric Lalanne – support@emfps.fr / 06 79 08 13 74

LE PROGRAMME

I.Rappel & cadrage

REX Niveau 1 : bonnes pratiques & erreurs fréquentes.
Nouveautés modèles 2025 (capacités utiles pour le médical).
Sécurité, confidentialité, gouvernance (rappel/MAJ).
II.Techniques avancées de prompting
But : passer de prompts “corrects” à des workflows de haute fiabilité. Contenu + ateliers chronométrés
Self-critique / Self-Refine (solo puis croisé)
- Pattern 3 tours : Production → Critique structurée (5 défauts) → Révision guidée.
- Atelier : appliquer le pattern sur un one-pager evidence ; Debrief (10’).
LLM-as-a-Judge (pairwise / référence-free)
- Rubric médical : exactitude & traçabilité, clarté, prudence/sécurité, couverture, utilité.
- Atelier : comparer 2 réponses (A/B), produire scores + justification courte + gagnant ; Tip : randomiser l’ordre. Debrief.
Débat / contre-argumentation (Red-Team light)
- Rôle Clinicien sceptique pour stresser la robustesse.
- Atelier : objection ciblée → réponse amendée ; Debrief.
PEV (Plan-Exécution-Vérification)
- Tour 1 : plan + checklist qualité ; Tour 2 : exécution ; Tour 3 : contrôle (sources/limites).
- Atelier : construire une checklist propre équipe ; Debrief
N-best sampling + reranking
- Générer 3 variantes courtes → juge → fusion guidée.
- Atelier : exécution + fusion ; Debrief.
Contrôle de verbosité & critères d’arrêt
- “Rapide vs approfondi”, limiter les digressions, imposer un budget de tokens/temps.
- Atelier : passer d’une réponse long-form à un résumé contrôlé ; Debrief
Garde-fous & conformité
- Traçabilité systématique, disclaimers, limites explicites, do/don’t sectoriels.
  III.Exploitation avancée des outils IA
Deep Research orientée evidence : revue automatisée + exigences de sortie (plan, tableaux, citations).
- Atelier : exécuter une revue express et produire un one-pager sourcé.
Custom GPTs / Assistants Copilot : création, réglages, knowledge (documents + règles de style).
- Atelier : construire un assistant “Lecture critique d’articles” avec consignes & base documentaire.
  IV.RAG en système fermé : confidentialité & performance
  Objectif : fournir 3 parcours no/low-code pour non-dev, et un pas-à-pas pragmatique.
Panorama express (choix d’architecture)
- Parcours A Copilot Studio/Agent Kit Open AI + SharePoint/OneDrive ou GDrive
- Parcours B Local / OSS : AnythingLLM (desktop/Docker), Flowise/Langflow (builder visuel)
Atelier A — Copilot Studio ou Agent Kit OpenAI (RAG M365)
- Préparer les docs (découpage, sommaire, métadonnées) → lier la source → golden set (10–15 Q) → itérer.
- Atelier B — RAG local (AnythingLLM + Ollama / LM Studio) — 20 min Indexer 3 PDF, tester Q/A, mesurer latence & couverture, exporter logs de réponses.
- Debrief & critères de choix — Gouvernance/DSI, perimètre data, montée en charge, maintenance.
  V.Cas pratiques “métier”
Atelier 1 — Synthèse critique d’article (PEV + self-refine + citations)
Atelier 2 — Mini-assistant “lecture critique” (Custom GPT/Copilot) Atelier 3 — Veille concurrentielle (Deep Research)
Restitution & feedback croisé
VI.Conclusion & plan d’action
Synthèse des apports, pièges à éviter.
Plan 30-60-90 jours à définir pour chacun.
Q&R.

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II.Techniques avancées de prompting

III.Exploitation avancée des outils IA

IV.RAG en système fermé : confidentialité & performance

V.Cas pratiques “métier”

VI.Conclusion & plan d’action

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