Les grands modèles de langage ont changé la donne. Voici comment ils s'invitent en consultation.
ChatGPT, Med-PaLM 2, GPT-4, Claude Health, MediMistral... Le panorama des LLM médicaux a explosé en 4 ans. Notre dossier pour comprendre où chacun excelle et où chacun pèche.
Avec 175 milliards de paramètres, GPT-3 d'OpenAI rédige des comptes-rendus médicaux, résume des articles scientifiques et répond à des questions cliniques. Le médical comprend enf…
En 5 jours, 1 million d'utilisateurs. Beaucoup demandent des conseils médicaux. Les médecins comprennent qu'il va falloir prendre position publiquement.
Google publie Med-PaLM, modèle ajusté sur des QCM cliniques. Score : 67,2% à l'USMLE (examen d'État des médecins US). Seuil de réussite : 60%.
OpenAI sort GPT-4. Microsoft Research teste : 86,4% au USMLE, soit le 90e percentile des candidats humains. Le débat sur le remplacement reprend.
Google riposte. Med-PaLM 2 dépasse même GPT-4 sur certains QCM. Plus important : les évaluations qualitatives par des médecins jugent ses réponses "comparables à celles d'experts".
Pour la médecine, c'est une révolution : on peut désormais donner à l'IA l'intégralité d'un dossier patient sur 30 ans + 100 articles scientifiques en un seul prompt.
Une étude de Stanford compare 4 LLMs sur 100 cas cliniques difficiles. Claude 3 Opus l'emporte sur l'analyse de raisonnement et les recommandations en pédiatrie.
OpenAI dévoile GPT-5. Côté médical, le bond est spectaculaire : raisonnement multi-étapes, mémoire des dossiers longue durée, capacité d'expliquer ses choix.
Mistral AI n'a pas de produit médical à son nom. Ses modèles équipent en revanche Synapse Medicine, utilisé par plus de 30 % des généralistes français et 300 hôpitaux, et sa base …
Annoncée en janvier 2026 lors de la conférence J.P. Morgan Healthcare, l'offre réunit une infrastructure conforme HIPAA, des modèles entraînés sur les tâches de santé et une conne…
GPT, Med-PaLM, MediMistral, Claude Health... Vous lisez ces noms partout sans toujours comprendre ce qu'ils font. Décryptage simple : comment un grand modèle de langage devient "m…