Modèle d'IA spécialisé
pour le secteur social et médico-social
Une perspective de R&D : local, maîtrisé, adapté aux usages professionnels.
L'écosystème actuel de l'IA repose largement sur des modèles généralistes, hébergés à distance, pensés pour un usage grand public.
Cet environnement est utile, mais insuffisant pour répondre aux exigences du secteur social et médico-social : confidentialité, logique métier, vocabulaire spécifique, cohérence des référentiels, granularité des situations et de la responsabilité professionnelle.
ConfidensIA étudie la faisabilité d'un modèle d'IA spécialisé, localisable et sobre pour répondre à ces enjeux.
Pourquoi un modèle spécialisé ?
Parce que les modèles généralistes ne connaissent pas le secteur.
Ils ne maîtrisent pas les nomenclatures, les enjeux du CASF, les implications d'une note éducative, les contraintes budgétaires d'un ERRD ou d'un CPOM.
Parce que les modèles "cloud" ne conviennent pas à tous les contextes.
Certains environnements exigent du local, du souverain, ou de l'hébergé sous gouvernance contrôlée.
Parce que l'IA doit s'inscrire dans un cadre d'usage, pas dans une substitution.
Un modèle spécialisé soutient le raisonnement professionnel, il ne le remplace pas.
Un modèle dédié ne cherche pas à tout savoir.
Il cherche à comprendre ce qui compte vraiment dans ce métier.
Approche technologique envisagée
Le projet repose sur l'évolution de modèles open source existants, adaptés par :
Fine-tuning
Ajustement sur corpus sectoriels (données anonymisées, documents budgétaires, textes médico-sociaux) pour intégrer :
- →Vocabulaire spécifique
- →Formats d'écriture professionnels
- →Logiques RH/finance/hébergement/accompagnement
Distillation & quantization
- →Distillation : réduire la taille du modèle tout en conservant ses compétences clés
- →Quantization : optimisation pour fonctionner sur matériel local (réduction de charge GPU/CPU)
- →Objectif : un modèle utilisable sans dépendre d'infrastructures lourdes
Pruning
- →Réduction sélective des paramètres inutiles
- →Amélioration des performances locales et des temps de réponse
- →Compromis entre précision et souveraineté d'usage
Pré-requis & éléments sensibles
La construction d'un modèle spécialisé implique :
Un corpus sectoriel diversifié (finances, organisations, pratiques professionnelles)
Une qualité de normalisation des données (structures, vocabulaires, niveaux d'abstraction)
La maîtrise de la pseudonymisation/pseudoré-identification réversible, permise par notre brique propriétaire
Sans anonymisation solide, pas de corpus.
Sans corpus, pas de modèle.
Sans modèle spécialisé, pas d'IA utile.
Ce que cette recherche vise à rendre possible
Assistance rédactionnelle
Adaptée aux enjeux éthiques
Compréhension budgétaire
Documents budgétaires complexes
Appui à l'interprétation
Décisions tarifaires
Génération de synthèses
Contextualisées au secteur
Interrogation en langage naturel
Données sectorielles
Utilisation locale
Environnements sensibles
Ce sont des perspectives de travail, pas un produit annoncé.
Recherche de partenaires pour 2025–2026
ConfidensIA cherche à constituer un réseau de partenaires pour :
Contribuer aux corpus sectoriels
Tester les usages dans des environnements réels
Consolider la pertinence métier
Explorer les contraintes de déploiement local
Les acteurs intéressés peuvent devenir :
Structures pilotes
Collectivités partenaires
Réseaux professionnels / fédérations
Organismes gestionnaires multi-établissements
En synthèse
Construire un modèle spécialisé, c'est choisir la rigueur plutôt que la facilité.
Et outiller les professionnels plutôt que les remplacer.
Rejoindre le programme R&D
Manifester un intérêt pour contribuer au développement d'un modèle d'IA spécialisé pour le secteur
Sans engagement commercial – prise de contact exploratoire