Pas de pourcentages tapageurs, mais du matériel vérifiable : un benchmark externe sur des questions d'examen d'État, des comparaisons ouvertes avec d'autres IA et une procédure de pilote claire pour qu'un partenaire puisse vérifier sur ses propres données.
La décision clinique finale est toujours prise par un médecin. Wizey fonctionne comme un assistant : il accélère la relecture et réduit la routine, mais ne remplace pas un spécialiste.
Un test en aveugle sur 675 questions d'une collection officielle de certification finale d'État — sans entraînement sur ce jeu de données et avec une métrique stricte de correspondance exacte. Ce n'est pas une promesse d'infaillibilité clinique : c'est une vérification de la capacité du modèle à travailler de manière cohérente avec la terminologie médicale.
Nous avons testé du matériel de la certification finale dans la spécialité Médecine Générale (31.05.01). L'algorithme n'a pas vu ce jeu de données pendant l'entraînement, et les réponses partiellement correctes ont été comptées comme fausses.
Répartition des 675 tâches d'examen par bloc. La précision par spécialité est revue pendant le pilote sur votre scénario.
Le benchmark confirme que le modèle travaille avec assurance avec la terminologie et la logique médicales. Mais pour un déploiement B2B, ce n'est qu'un point de départ — l'adéquation finale se vérifie mieux sur votre scénario et un ensemble convenu d'exemples.
Des analyses honnêtes sur de vrais panels cliniques : où les modèles généraux hallucinent, confondent les unités de mesure ou donnent des conseils potentiellement dangereux — et en quoi Wizey se distingue par la spécialisation, la revue d'experts et les sources médicales. Chaque comparaison est pérenne et conçue pour une vérification indépendante.
Un LLM général face à un assistant médical conçu sur mesure : où ChatGPT dérive vers des formulations génériques, où il invente des plages de référence, et quelles tâches d'analyse de laboratoire n'appartiennent qu'à un service spécialisé.
Lire la comparaisonClaude hallucine moins et refuse plus volontiers les questions médicales. Est-ce suffisant pour interpréter des résultats de laboratoire ? Ses forces et ses limites nettes, côte à côte avec un outil spécialisé.
Lire la comparaisonGemini peut traiter des photos et des PDF. Nous examinons si la multimodalité aide à interpréter les résultats de laboratoire, et où l'OCR spécialisé plus le contexte médical surpassent un modèle multimodal général.
Lire la comparaisonVous voulez la même analyse pour votre tâche ? Envoyez 3 à 5 cas anonymisés — pendant le pilote, nous comparerons Wizey avec le modèle que vous utilisez aujourd'hui. Voir les cas d'usage, l'intégration et le périmètre des données.
Quatre pratiques récurrentes sur lesquelles repose le produit. Ce n'est pas du marketing mais un processus de travail : sources, revue, audit et apprentissage des erreurs.
Recommandations cliniques reconnues, protocoles nosologiques en vigueur, plages de référence à jour pour des laboratoires précis et manuels thématiques. Nous ne remplaçons pas les recommandations par les réponses génériques du modèle.
La justesse médicale des formulations est vérifiée par le Chief Medical Officer (Médecine Interne) et l'équipe médicale de Wizey. Les experts revoient les formulations, les interprétations contestées et les cas limites, et corrigent les modèles de réponse.
Vérification continue : un audit par échantillonnage des réponses sur des cas typiques et une revue régulière des modèles lorsque de nouvelles recommandations apparaissent ou que les plages de référence des laboratoires partenaires changent.
Une erreur repérée est consignée, revue par un expert et transformée en correction de modèle ou en cas de régression. Cela évite que le modèle répète la même erreur sur de nouvelles analyses.
Un pilote vise à évaluer non pas un modèle abstrait mais une valeur concrète au sein d'une clinique, d'un laboratoire ou d'un produit numérique. Trois étapes prévisibles et un résultat clair.
Nous vérifions les performances sur des données médicales textuelles ressemblant au flux réel du partenaire : résultats de laboratoire, comptes rendus, lettres de sortie. Le transfert des données passe par un périmètre sécurisé.
Étape 1 · EntréeL'équipe du partenaire vérifie la clarté, la complétude, la structure et l'adéquation du résultat au rôle choisi — technicien de laboratoire, médecin, patient. Vous pouvez utiliser vos propres critères d'évaluation.
Étape 2 · RevueAprès le pilote, nous notons ce qu'il faut changer dans le format des réponses, les rôles et les modèles. Ensuite — intégration via API et conditions selon votre forfait.
Étape 3 · SuiteLes métriques diffèrent selon les scénarios B2B. Les laboratoires regardent l'adoption des services additionnels et la qualité des explications aux patients ; les cliniques, la rapidité de préparation des comptes rendus et la quantité de routine dont le médecin se décharge ; les produits numériques, la conversion en usage et les visites répétées. Nous convenons des métriques avant le lancement, pour que chaque partie sache lire le résultat.
Décrivez le processus, les types de documents et le rôle de l'utilisateur. Nous proposerons un format de validation pilote, un ensemble de matériels et des critères d'évaluation pour votre équipe.