Intelligence artificielle en santé : enjeux clés et stratégies de déploiement

Mise à jour : 14/01/2026

Formation : 26247753F

Source : EDHEC Business School

Session de formation

Code CARIF

Dates

Niveau de sortie

Financeur

Lieu

Organisme formateur

Type

Réunion

505624S

Du 26/01/2026
Au 26/07/2026

Sans niveau spécifique

Autre financeur

À distance

ASSOCIATION EDHEC BUSINESS SCHOOL
Tél : 03 20 15 45 00
Email : executive-formation@edhec.edu

Non

Durée totale de la formation : 25h
Durée en centre : 25h
Durée en entreprise : h

Rythme :
En continu
Type de parcours : Parcours individualisé

Dispositif	Financeur
Autres financements à déterminer selon la situation du bénéficiaire	Autre financeur

Tarif : N.C.
Modalités d'enseignement : Formation entièrement à distance

À distance

Accès handicap : Pas d'accès handicap
Hébergement : Pas d'hébergement
Restauration : Pas de restauration
Transport : Pas de transport

Niveau d'entrée requis : Sans niveau spécifique
Prérequis :
-
Public :
En recherche d'emploi, Tout public

Aucune information

Aucune information

Comprendre les principes fondamentaux de l'IA et ses applications dans le domaine de la santé.
Anticiper les défis liés à l'élaboration et à la mise en œuvre de solutions d'IA.
Naviguer dans un environnement réglementaire et éthique exigeant.
Concevoir des solutions viables et durables, intégrées dans les parcours de soins.
Développer une vision stratégique pour favoriser l'adoption et l'impact des innovations en matière d'IA.

Naviguer dans les réglementations relatives à l'IA :
En raison des nombreuses exigences pour autoriser les solutions d'IA dans les pratiques de soins de santé, les entrepreneurs doivent tirer parti de toutes les ressources accessibles.
Conçu par et pour les parties prenantes :
Le secteur de la santé n'adoptera pas une solution d'IA si elle n'est pas conviviale, avec des processus transparents, une formation et un soutien solides avant, pendant et après la mise en œuvre.
De la conception au déploiement :
Le développement de solutions d'IA en santé nécessite de saisir ses spécificités depuis la phase d'idéation jusqu'à son acceptation et son intégration à différents niveaux : dans les flux de travail et entre les établissements.
Précautions dans la gestion des données :
Une IA est seulement aussi qualitative que ses données d’entraînement, donc apprendre à repérer, corriger les biais et accepter les retours critiques est fondamental en santé où une omission peut rapidement être lourde de conséquences.

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Numéro Carif : 505624S
Référence formation : 26247753F
Code NSF : 326 - Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données
Formacode principal : 31028 - Intelligence artificielle
Formacode associés :
43435 - Encadrement santé
ROME associés :
M1805 - Études et développement informatique