6ème édition - Novembre 2025
Chercheurs, start-up et industriels se sont réunis lors de cette 6ᵉ édition du Meet-up NLP Santé pour explorer les avancées les plus récentes en traitement automatique du langage clinique et leurs applications concrètes en santé.
Au cœur de cette session : la présentation d’EDS-NLP, une bibliothèque open source française, modulaire et collaborative, conçue pour traiter des volumes massifs de textes cliniques et accélérer les projets de recherche comme les usages opérationnels.
L’événement a également permis de découvrir trois cas d’usage portés par des entreprises innovantes :
- un modèle ASR-LLM hybride combiné à une IA anti-hallucinations pour fiabiliser la reconnaissance vocale et la génération de synthèses médicales ;
- une combinaison de modèles d’encodage et de LLM dédiée à l’extraction et au codage d’entités médicales ;
- les usages de l’IA générative pour améliorer l’assistant clinique medGPT à travers des approches d’évaluation avancées.
Présentation Recherche : EDS-NLP, une bibliothèque collaborative et modulaire pour le traitement automatique de la langue clinique à grande échelle
Intervenant : Perceval Wajsbürt
Perceval Wajsbürt est ingénieur en machine learning, spécialisé dans le traitement automatique de la langue clinique. Il travaille au sein de l’AP-HP depuis 2022 et a obtenu son doctorat en informatique médicale et traitement du langage naturel à l'université de la Sorbonne.
Depuis 2024, il est également référent en intelligence artificielle pour la Direction des Services Numériques de l’AP-HP, où il apporte une expertise scientifique et technique sur les sujets liés à l’IA à l’échelle de l’institution. Ses travaux portent sur l’extraction d’informations à partir des notes cliniques et le développement d’outils et de modèles destinés à accompagner les chercheurs et les cliniciens.
*Natural Language Processing
Résumé
EDS-NLP est une bibliothèque open-source française développée par l’AP-HP et dédiée au traitement de la langue. Elle répond à la diversité des besoins rencontrés dans les projets de recherche et d’innovation en santé en offrant une approche modulaire et reproductible pour l’extraction d’informations à partir des textes.
Conçue pour une exploitation à grande échelle, elle intègre des approches par règles, apprentissage automatique et modèles de type LLM au sein d’un même cadre unifié. Utilisée aussi bien en recherche qu’en production, EDS-NLP compte près de 60 composants, une communauté active et une documentation robuste, constituant ainsi une base commune pour développer et partager des méthodes de NLP clinique francophone.
3 cas d’usages NLP en santé
PraxySanté
ASR-LLM* hybride pour une reconnaissance vocale médicale intelligente & IA anti-hallucinations pour garantir la factualité des synthèses de dossiers patients.
Intervenants : Damien Forest (CEO), Nadège Alavoine (AI Lead) et Souhir Khessiba (AI scientist)
Doctolib
Combinaison de modèles d'encodage affinés et de LLM pour l'extraction et le codage d'entités médicales.
Intervenant : Nicolas Perquier (Data Scientist)
Synapse Medicine
IA générative et évaluation : applications à l’assistant medGPT.
Intervenant : Julien Jouganous (Head of AI)
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