Formation
L'IA pour la recherche biomédicale
Nous formons les chercheurs et les équipes R&D à utiliser l'IA de façon fiable en recherche biomédicale et biologique. Nos formateurs sont des bioinformaticiens qui utilisent ces outils au quotidien, sur de vrais projets omiques.
Séminaire · journée de formation · atelier omique de 2 jours · formation intra pour les biotechs
Pourquoi c'est important
L'IA est déjà dans votre laboratoire. Reste à l'utiliser sans mettre vos résultats en danger
Les grands modèles de langage rédigent, résument, codent et cherchent dans la littérature en quelques secondes. Ils inventent aussi des références, produisent du code qui tourne sans erreur mais donne un résultat faux, et peuvent exposer des données qui n'auraient jamais dû quitter le laboratoire. Nous donnons aux équipes de recherche la compréhension et les réflexes de vérification nécessaires pour tirer parti de l'IA tout en gardant la maîtrise de leur science.
Pour qui
Chercheurs et équipes R&D en biologie et en médecine
Conçue pour les scientifiques qui utilisent, ou s'apprêtent à utiliser, l'IA au quotidien.
Recherche académique
Pour les chercheurs, ingénieurs et doctorants en biologie et en médecine.
- Une recherche et une synthèse bibliographiques fiables
- Des scripts d'analyse que vous comprenez et pouvez vérifier
- Les règles des éditeurs et des financeurs sur l'usage de l'IA
- Reproductibilité et transparence dans vos méthodes
Équipes R&D de biotechs
Pour les équipes R&D, données et réglementaires des biotechs.
- Confidentialité, secret industriel et risque pour les brevets
- Des règles claires sur les données soumises à chaque outil
- Des gains de productivité sans compromettre la conformité
- Une charte IA adaptée à votre entreprise
Aucun prérequis en programmation pour la formation de base.
Objectifs pédagogiques
Ce que les participants savent faire à l'issue de la formation
Comprendre les LLM
Expliquer le fonctionnement d'un grand modèle de langage et l'origine de ses erreurs.
Choisir le bon outil
Choisir le type d'outil d'IA adapté à une tâche de recherche donnée, et en connaître les limites.
Protéger ses données
Savoir quelles données on peut ou non soumettre à une IA : données de santé, confidentialité, propriété intellectuelle.
Vérifier une sortie
Contrôler une sortie d'IA (référence, code, résultat) avant de s'en servir.
Fixer les règles
Rédiger les règles d'usage de l'IA de son équipe : outils autorisés, données interdites, vérifications obligatoires, déclaration.
Thèmes couverts
Des principes fondamentaux aux cas d'usage concrets en omique
Nous mettons l'effort sur ce qui dure : principes, risques et méthodes. Les outils sont présentés comme des exemples datés.
Principes fondamentaux de l'IA
- IA, apprentissage automatique, apprentissage profond, IA générative
- Tokens, pré-entraînement et ajustement aux instructions
- Fenêtre de contexte, hallucinations, variabilité des réponses
- Modèles de raisonnement, recherche web, exécution de code, agents
Bref historique
- Des premiers neurones artificiels à l'architecture Transformer
- Vagues d'enthousiasme et de désillusion
- La rupture de la prédiction de structure des protéines en biologie
Panorama des outils par catégories
- Assistants généralistes
- Outils de recherche et de synthèse bibliographique
- Assistants et agents de code
- Modèles spécialisés en biologie
- Modèles ouverts exécutables en local
Risques et bonnes pratiques
- Données de santé et données personnelles au regard du RGPD
- Confidentialité et propriété intellectuelle
- Intégrité scientifique : références inventées, plagiat, déclaration
- Biais, surconfiance et erreurs silencieuses dans le code
- Reproductibilité et règlement européen sur l'IA
Approches hybrides
- Le cœur de l'analyse reste un pipeline validé et versionné
- L'IA aide à l'écrire, le documenter et l'interpréter
- Validation humaine à chaque étape à fort enjeu
- Modèles locaux pour les données sensibles
Cas d'usage en omique
- Annotation de types cellulaires en single-cell
- Interprétation d'une liste de gènes
- Rédaction de la section méthodes
- Veille bibliographique
Approches hybrides
L'IA là où une erreur se détecte facilement, des méthodes validées là où elle coûterait cher
La bonne pratique n'est ni « tout IA » ni « pas d'IA ». Nous montrons comment nous combinons les deux dans de vrais projets.
Annotation de clusters en single-cell
IA : propose des types cellulaires à partir des gènes marqueurs.
Validation humaine : cohérence avec la biologie et la littérature.
Interprétation d'une liste de gènes
IA : résume les fonctions connues et suggère des voies.
Validation humaine : vérification dans les bases de référence (GO, Reactome).
Rédaction de la section méthodes
IA : produit un premier jet à partir du code et des paramètres.
Validation humaine : exactitude des versions et des paramètres.
Veille bibliographique
IA : trie et résume les nouvelles publications.
Validation humaine : lecture des articles retenus.
Dossiers et protocoles en biotech
IA : structure et reformule.
Validation humaine : conformité réglementaire et confidentialité.
Formats
Quatre formats, de la première introduction au programme sur mesure
Séminaire
Une introduction solide pour un laboratoire, un département ou un cycle de séminaires.
- Le fonctionnement des grands modèles de langage, et leurs échecs
- Les principaux risques pour les données et l'intégrité scientifique
- Des réflexes de vérification simples
- Ouvert à toute l'équipe, sans prérequis
Journée de formation
Notre formation de référence : utiliser l'IA de façon fiable en recherche biomédicale.
- Principes, panorama des outils, risques et conformité
- Ateliers pratiques bibliographie et code
- Approches hybrides et cas d'usage en omique
- Un brouillon de charte IA pour votre équipe
Atelier pratique omique
Pour les bioinformaticiens et biologistes qui codent un peu.
- Jour 1 : assistants de code appliqués au RNA-seq bulk et single-cell sur données publiques
- Écriture, relecture et intégration de scripts dans un pipeline existant
- Jour 2 : interprétation biologique assistée, méthodes et figures
- Prérequis : la journée de formation ou un niveau équivalent, bases en R ou Python
Formation intra pour les biotechs
Un programme adapté à votre entreprise, à des dates fixées avec votre équipe.
- Entretien de cadrage préalable
- Cas d'usage issus de vos équipes R&D, réglementaires ou cliniques
- Accent sur la confidentialité, le secret industriel et la propriété intellectuelle
- Une charte IA adaptée à votre entreprise
Pourquoi se former avec nous
Des formateurs bioinformaticiens qui utilisent l'IA au quotidien
Praticiens de la bioinformatique
Nos formateurs appliquent l'IA à de vrais projets omiques. Les exemples viennent de cette pratique, pas d'une formation IA généraliste.
Données biologiques réelles
Les ateliers portent sur de vrais jeux de données biologiques publics : les participants travaillent sur des problèmes proches des leurs.
Des erreurs rendues visibles
Chaque atelier confronte les participants aux erreurs de l'IA et leur apprend à les repérer. C'est ce qu'ils retiennent.
Mis à jour à chaque session
Les outils et les règles évoluent vite. Démonstrations, panorama des outils et contenu réglementaire sont revus avant chaque session.
Prochaines sessions
Soyez prévenu en priorité
Inscriptions
- Les inscriptions aux prochaines sessions ne sont pas encore ouvertes. Laissez-nous vos coordonnées via notre formulaire de contact : nous vous préviendrons en priorité dès leur ouverture.
- Les ateliers pratiques se déroulent en petits groupes, avec 12 participants maximum.
- Les formations intra sont organisées à des dates fixées avec chaque équipe.
Questions fréquentes
Faut-il savoir programmer ?
Non. Le séminaire et la journée de formation ne demandent aucune compétence en programmation : ils s'adressent aux chercheurs, ingénieurs et doctorants en biologie et en médecine. L'atelier pratique omique de 2 jours vise les bioinformaticiens et les biologistes qui codent un peu ; il suppose la journée de formation ou un niveau équivalent, ainsi que des bases en R ou en Python.
Quel format choisir ?
Le séminaire convient à un laboratoire, un département ou un cycle de séminaires qui souhaite une introduction solide au fonctionnement de l'IA et à ses limites. La journée de formation est notre formation de référence, avec des ateliers pratiques et un brouillon de règles d'usage de l'IA pour votre équipe. L'atelier de 2 jours approfondit l'analyse omique. Les biotechs optent généralement pour une formation intra adaptée à leurs équipes. Nous vous aidons volontiers à choisir.
Recommandez-vous des outils d'IA précis ?
Nous présentons les outils par catégories de tâches plutôt que sous forme de liste de produits : les catégories restent, les produits changent tous les quelques mois. Le panorama des outils est revu et mis à jour avant chaque session, en insistant sur les critères qui comptent en recherche : lieu de traitement des données, confidentialité, fiabilité et traçabilité.
Sur quelles données les participants travaillent-ils ?
Les ateliers utilisent des jeux de données biologiques publics ou simulés, jamais de données clients. Les exemples sont issus de vrais projets omiques, anonymisés. Pour les formations intra, les cas d'usage sont préparés avec vos équipes lors d'un entretien de cadrage préalable.
Pouvez-vous former notre équipe en intra ?
Oui. Les formations intra sont organisées à des dates fixées avec chaque équipe. Elles reprennent la trame de la journée de formation, adaptée en amont à vos cas d'usage (R&D, réglementaire, clinique), avec une attention particulière à la confidentialité, au secret industriel et à la propriété intellectuelle. Elles débouchent sur une charte IA adaptée à votre entreprise.
Quand ont lieu les prochaines sessions ?
Les inscriptions aux prochaines sessions ne sont pas encore ouvertes. Laissez-nous vos coordonnées via notre formulaire de contact : nous vous préviendrons en priorité dès leur ouverture.
Cette formation vous intéresse ?
Présentez-nous votre équipe et vos besoins. Nous vous préviendrons en priorité à l'ouverture des inscriptions, ou nous reviendrons vers vous pour organiser une session intra.
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