InnoVet Tech

14/09/2026

Hier soir, dans ma voiture, j'ai compté mes PDF de protocoles et bouquins. 47.

Certains, je ne les rouvre jamais. Trop dispersés, jamais le bon sous la main au bon moment.

Et si mon IA pouvait tous les lire d'un coup, et me répondre en piochant dans LES bons passages — pas une réponse générale glanée sur internet ?

🐴 C'est exactement ce qu'on construit ensemble jeudi soir, en direct (Module 8). Avant ça, une vidéo de 10 minutes pour poser les bases, juste au-dessus — zéro prérequis technique.

Vous, vos protocoles, ils dorment où en ce moment ? Classeur, bureau, nulle part ?

📌 Le lien pour nous rejoindre jeudi 20h est en commentaire.

14/09/2026

47 PDF de bouquins dans mon dossier. Zéro classés, zéro retrouvés au bon moment. 🐴

Et si votre IA vétérinaire équine pouvait tous les lire d'un coup ? La vidéo montre la théorie, avant notre webinaire Module 8 jeudi 20h.

Envoie-la à un confrère qui galère avec ses protocoles. 📌 liens d'inscription en bio : nos formations à la carte

09/09/2026

Hier, une étude sur l'IA en santé m'a fait froid dans le dos.

Pas parce que les IA seraient mauvaises. Parce que sur 247 études passées au crible, presque aucune ne vérifie ce qu'elles font de vos données, ni si elles résistent à une faille.

0 % évaluent la cybersécurité informatique. Même pas 1 % la confidentialité.

🩺 Alors on a vérifié chez nous, concrètement : données anonymisées avant tout envoi à un fournisseur externe, chiffrées, et surtout : aucune action qui parte sans votre feu vert.

Notre IA ne décide jamais à votre place. Elle prépare, vous validez.

Vous, ça vous inquiéterait plus qu'une IA se trompe, ou qu'on ne sache pas ce qu'elle fait de vos données ?

08/09/2026

Un bon LLM n’est pas forcément une bonne solution vétérinaire. ⚠️

Une revue systématique publiée en août 2026 a analysé 247 études sur les LLM en santé.

Et les chiffres sont assez parlants 👇

- 143 études évaluent l’accuracy
- 17 la robustesse
- 11 la vérifiabilité
- 2 la protection de la vie privée
- 0 la cybersécurité

Oui : zéro.

⚠️ Cela ne veut pas dire que les solutions actuelles sont toutes dangereuses.

Cela veut dire que la performance seule ne suffit absolument pas pour juger qu’une IA est prête à entrer dans votre clinique. Les auteurs alertent justement sur le risque de confondre bons résultats aux benchmarks et véritable maturité pour un usage clinique.

Alors avant de confier à une IA vos comptes rendus, vos dossiers patients ou vos données clients, posez aussi les questions qui dérangent :

- Où vont mes données ?
- Qui peut y accéder ?
- Puis-je vérifier ce que produit l’IA ?
- Le vétérinaire garde-t-il la validation finale ?
- Existe-t-il une vraie traçabilité ?

💥 Le meilleur LLM n’est pas forcément la meilleure solution vétérinaire.

En santé, choisir son IA ne devrait jamais se résumer à :
“Regarde comme elle répond bien.”

Chez InnoVet Tech, c’est précisément pour cela que nous travaillons l’IA comme un système complet, et pas comme un simple chatbot connecté à un logiciel.

📚 Source : Matsuoka et al., Online Journal of Public Health Informatics, 2026 : Safety-Oriented Evaluation of Large Language Models in Health Care: Guideline-Informed Systematic Review

03/09/2026

Tu enlèves le nom du propriétaire avant de mettre un dossier dans ChatGPT… et tu penses que c’est bon ? Pas toujours.

Le nom du cheval, son transpondeur, son lieu de détention ou quelques détails bien précis peuvent parfois suffire à retrouver le client.

Dans le nouveau podcast des Vétos Branchés, on remet simplement à plat RGPD, responsabilité et choix de l’outil : gratuit, payant, Business ou local.

Et vous, dans votre structure, quelles règles avez-vous mises en place pour l’utilisation de l’IA ?

01/09/2026

Hier, je vous montrais notre IA analyser des résultats sanguins pour rédiger un compte-rendu.

Une étude Stanford, publiée le 20 août dans JAMA Network Open, vient de préciser exactement ce qui rend ce genre d'outil fiable — ou pas.

Leur IA a trié 6193 dossiers chirurgicaux pour repérer les patients ayant besoin d'un suivi renforcé après l'opération. Sensibilité : 94 %.

Mais sur 19 dossiers considérés comme manqués :

👉 2 erreurs venaient réellement du LLM.
👉 Les 17 autres venaient des données, des critères ou du workflow.

Le problème n’était donc presque jamais le modèle.

C’était le système construit autour de lui.

Et c’est précisément là qu’InnoVet Tech fait la différence.

Un bon outil ne doit pas seulement savoir rédiger. Il doit être connecté à la donnée, détecter qu’une information manque, montrer sur quoi il s’appuie et savoir quand rendre la main au vétérinaire. ✅

La performance du modèle impressionne.

La qualité du workflow sécurise réellement son utilisation.

Une réserve honnête sur l'étude : un seul hôpital, 17 % de retour médecin, aucune preuve de gain de temps ou d'impact clinique à ce stade. Un signal, pas une certitude.

Et vous, sur votre outil IA actuel, sauriez-vous dire d'où vient une erreur — du modèle, des données, ou du workflow ?

31/08/2026

Hier dimanche, j'ai rédigé tous mes comptes rendus en 20 minutes. Sans ressaisir une ligne. 🐴

On imagine souvent une IA qui écrit à la place du vétérinaire.
Chez nous, c'est l'inverse : elle reprend ce que vous avez fait en consultation, elle approfondie avec vous et elle range. Le jugement clinique reste entièrement le vôtre.
C'est ce que fait notre module Compte rendu, l'un des outils qu'on construit chez InnoVet Tech — la vidéo du jour le montre en conditions réelles avec une discussion sur mes analyses avant rédaction.

Vous, vous les rédigez plutôt le soir, ou entre deux visites ? 🩺

27/08/2026

26/08/2026

Un scribe IA qui écoute la consultation ne connaît pas forcément le patient. 🐴

Un contrôle locomoteur ne se lit jamais seul : je le relis à la lumière de l'échographie du mois dernier, du protocole de ferrure en cours, et de ce que me dit le propriétaire depuis la dernière visite.

Une étude de 2024 le confirme : avec l'anamnèse seule, une IA posait le bon diagnostic dans 76,6 % des cas. Avec plus de contexte, ce taux montait à 93,3 %. Une étude plus récente nuance : trop d'historique, mal trié, fait baisser la qualité de la note. Plus n'est pas toujours mieux.

C'est toute la différence entre un scribe IA sans historique et un scribe intégré dans un vrai processus métier.

Chez InnoVet, le scribe s'appuie sur un résumé d'historique que vous sélectionnez et sur l'anamnèse qui reste toujours modifiable avant d'entrer dans le compte rendu.

Vous gardez la main. Le scribe, lui, se souvient de ce qui compte. 💚

Qu'est-ce qu'un scribe IA a déjà oublié dans un de vos comptes rendus ?

Sources :
Fukuzawa F. et al. (2024). JMIR Medical Education. https://doi.org/10.2196/52674
Kruse M. et al. (2025). Findings of EMNLP. https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-emnlp.1128