L’interopérabilité sociale de l’IA en santé : un enjeu pour le design d’algorithmes situés dans des pratiques
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, notre objectif est d’approfondir un concept émergent dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (IA) en santé, celui d’interopérabilité sociale. Autrement dit, nous souhaitons interroger la relation que des professionnels de la santé et des patients entretiennent avec des données générées par des algorithmes d’apprentissage. Pour ce faire, nous prendrons appui sur deux projets de recherche, menés en partenariat avec des organisations de santé, au cours desquels nous avons mis en œuvre une approche de design participatif. Cette approche permet d’impliquer les futurs utilisateurs de ces technologies dès le début du processus de conception et contribue à révéler des usages anticipés, des attentes et progressivement à comprendre la relation et la signification que les soignants et les patients attribuent aux données générées par des algorithmes d’apprentissage. À travers ces deux cas, nous montrerons comment il est possible de penser l’interopérabilité sociale via le design de technologies d’apprentissage machine ancré dans des pratiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.027 | 0.061 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.004 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".