Le moteur de Symptonia

Le problème que personne ne veut formuler

Deux familles d'outils existent, et chacune échoue par un bout différent.

Les moteurs médicaux classiques reposent sur une base de connaissances écrite à la main par des médecins et sur un raisonnement probabiliste. Ils sont explicables et certifiables, ce qui explique qu'ils soient les seuls à avoir obtenu des marquages réglementaires. Mais ils sont rigides : chaque ajout coûte du temps de médecin, et la conversation se réduit à un questionnaire à choix multiples.

Les modèles de langage, à l'inverse, comprennent une phrase mal écrite, posent des questions naturelles et reformulent avec aisance. Mais ils ne peuvent pas justifier leur conclusion autrement qu'en la racontant après coup. Un texte qui explique une décision n'est pas la décision. Cette différence, tolérable pour rédiger un courrier, est disqualifiante pour orienter un patient et impossible à défendre devant un organisme notifié.

Notre réponse : séparer parler et décider

Symptonia ne choisit pas entre les deux familles. Il leur donne des rôles étanches.

La règle est absolue et vaut engagement : aucune sortie du modèle de langage n'atteint jamais l'orientation sans passer par le moteur de décision. Le modèle propose une lecture de vos symptômes, le moteur en tire les conséquences. Si les deux divergent, c'est le moteur qui gagne, et l'écart est enregistré pour analyse.

Les trois couches, dans l'ordre d'exécution

1. Extraction contrainte

Le modèle de langage ne renvoie pas du texte libre au reste du système. Il renvoie une structure fermée : des concepts cliniques pris dans un vocabulaire fini, avec leur intensité, leur durée et leur localisation. Un concept absent du vocabulaire est rejeté, pas inventé. C'est ce qui empêche une hallucination de se propager : elle n'a pas de case où se mettre.

2. Règles de sécurité

Un ensemble de règles déterministes teste les signes d'alerte. Elles sont écrites explicitement, lisibles par un médecin sans compétence informatique, et elles court-circuitent tout le reste. Elles ne sont pas apprises, donc elles ne peuvent pas dériver silencieusement lors d'une mise à jour du modèle.

3. Inférence probabiliste

Les hypothèses restantes sont classées par un raisonnement bayésien : une prévalence de départ, ajustée par chaque élément clinique selon sa valeur informative. L'avantage décisif est que chaque conclusion se décompose. Nous pouvons dire exactement quel élément a fait monter quelle hypothèse et de combien. C'est cette décomposition que vous lisez dans le bloc « pourquoi », et c'est elle qu'un évaluateur externe peut vérifier.

Comment nous mesurons que ça marche

Une promesse d'exactitude sans protocole ne vaut rien. Voici le nôtre, publié avant d'avoir des résultats à annoncer, ce qui est le seul ordre honnête.

• Vignettes cliniques. Des cas standardisés, avec une réponse attendue validée par des professionnels de santé. C'est la méthode utilisée dans la littérature pour comparer les évaluateurs de symptômes entre eux.
• Deux mesures distinctes, jamais fondues en un seul chiffre. La justesse de l'orientation, qui compte le plus, et la présence du bon diagnostic dans les hypothèses. Un outil peut être excellent sur la seconde et dangereux sur la première.
• La sécurité prime sur la précision. Nous suivons séparément le taux de sous-triage, c'est-à-dire les cas où nous avons orienté vers un niveau de soin trop bas. C'est la seule erreur qui blesse. Un sur-triage agace, un sous-triage tue.
• Comparaison avec le retour réel. La boucle décrite à l'étape 5 du fonctionnement confronte nos orientations aux conclusions réellement posées.

Supervision humaine et cadre réglementaire

Un outil d'orientation en santé destiné au marché européen relève, selon ses fonctions, du règlement (UE) 2017/745 sur les dispositifs médicaux, et le règlement européen sur l'intelligence artificielle impose des obligations propres aux systèmes à haut risque. Nous considérons ces textes comme le cadre normal de notre activité, pas comme un obstacle.

Ce que cela implique concrètement dans notre architecture : une traçabilité de chaque décision, une version identifiable du moteur pour chaque évaluation rendue, la possibilité de rejouer une décision à l'identique, et une supervision humaine réelle sur les règles de sécurité. Ces propriétés ne sont pas greffées après coup, elles découlent du choix d'un moteur déterministe.

Notre statut actuel et notre feuille de route de certification sont décrits sans détour sur la page À propos. À ce jour, Symptonia n'est pas un dispositif médical certifié et ne le revendique nulle part.