I

Le cerveau

Plateforme IA-native.

Apprentissage fédéré, modèles cliniques, données souveraines. Le socle commun aux trois autres piliers.

Architecture

Trois couches, de la gouvernance à l’action.

Couche 3

Action

Agents IA, drones et robots exécutent au contact du praticien et du patient.

Couche 2

Intelligence collaborative

Apprentissage fédéré, synchronisation des connaissances cliniques, dispositifs anti-biais.

Couche 1

Gouvernance & confiance

Preuves à divulgation nulle (ZKP), consentement on-ledger, conformité automatisée RGPD / IA Act.

Les modèles apprennent sans jamais déplacer les données patients.

Apprentissage fédéré

La donnée patient ne voyage plus.

Plutôt que centraliser les dossiers, MedicalCity envoie le modèle vers la donnée. Chaque institution entraîne localement ; seuls les apprentissages — jamais les données brutes — sont synchronisés.

01

Le modèle est distribué à chaque établissement.

02

L’entraînement a lieu localement, sur des données qui ne sortent jamais.

03

Seuls les gradients agrégés et anonymisés reviennent enrichir le modèle global.

Souveraineté des données

Conçue pour la confiance, par défaut.

Hébergement France

Données de santé hébergées en France, sur infrastructure HDS-ready.

Chiffrement de bout en bout

Chiffrement au repos et en transit ; clés gérées en souveraineté.

RGPD by design

Minimisation, consentement traçable, droit à l’effacement intégrés à la plateforme.

Conformité IA Act

Classification des risques, journaux d’audit et evals médicales documentées.

Standards interopérables HL7 FHIROpenEHRSNOMED CT (placeholders, à valider)

Roadmap technique

Du whitepaper à la production.

  1. Whitepaper v2.0

    Socle actuel

    Architecture 3 couches, apprentissage fédéré, modèle de gouvernance on-ledger spécifiés.

  2. 2027 — v3.0

    Industrialisation

    Federated learning en production multi-institutions, standards interopérables validés cliniquement.

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PDF téléchargeable derrière email gate.