En 2026,
l'IA dépasse déjà beaucoup de médecins dans beaucoup de leurs tâches.
C'est pas de la science-fiction,
c'est aujourd'hui.
Et mon invité du jour,
Maxime Allouche,
confondateur de Vera me l'a dit sans détour,
l'IA est meilleure que nous pour le diagnostic.
Alors la question que j'ai voulu poser,
c'est qu'est-ce qui va nous rester ?
Dans cet épisode,
j'ai voulu poser la question à quelqu'un qui connaît la technologie de l'intérieur.
Pas pour me rassurer,
mais pour avoir une réponse honnête.
Dans les 35 prochaines minutes,
vous allez comprendre
Comment fonctionne une IA médicale spécialisée ?
Et pourquoi elle n'hallucine pas comme ChatGPT par exemple ?
Vous allez découvrir comment ce français,
data scientist,
ingénieur basé à San Francisco,
a cofondé une app médicale utilisée par des milliers de médecins dans le monde.
Et vous allez surtout repartir avec une réponse à la question que tout le monde se pose.
Est-ce que l'IA va remplacer le médecin dans les prochaines années ?
Mon invité aujourd'hui,
c'est Maxime Allouche.
Il est français,
data scientist,
ingénieur.
Il est passé par la Sorbonne,
par HEC.
Il est passé par le MIT aux Etats-Unis et il a cofondé Vera Health,
une startup basée à San Francisco,
incubée par Y Combinator,
la pépinière qui a vu
Airbnb, Uber sortir de ses murs.
Un parcours remarquable et surtout quelqu'un qui n'a pas de réponse diplomatique.
Salut Maxime,
je suis très heureux d'être avec toi sur ce podcast.
Merci beaucoup d'avoir accepté mon invitation.
Je suis très heureux parce qu'on vit dans une période incroyable.
on est dans une espèce de...
bullrun technologique au sujet de l'IA.
En ce moment,
je suis plongé dans tout l'environnement de Claude.
Après avoir pensé un peu de chaque GPT,
je me suis mis à Claude,
j'ai découvert Claude Cowork,
Claude Code,
etc.
C'est un monde infini.
Dans mon boulot,
je me rends compte qu'il y a des solutions incroyables,
ce qui va nous amener à parler de ta boîte.
Tu vas confondre les vérins,
on va parler de tout ça,
qu'il y a une solution qui permet aux médecins de les aiguiller dans leur diagnostic.
A l'aide de l'IA,
tu vas aussi m'expliquer la tech qu'il y a derrière.
Tu as cofondé cette super boîte que tu es en train de déployer dans le monde entier,
je crois.
Tu as un parcours remarquable.
Je crois que tu es passé par HEC,
la Sorbonne.
Je crois que tu as fait le MIT aussi.
On va y revenir,
on va pouvoir y revenir.
Et je suis très heureux d'être avec toi parce que dans ce podcast,
j'aime échanger avec des confrères,
des consoeurs médecins.
Et puis,
toutes les personnes de bonne volonté qui peuvent apporter des solutions,
des idées.
dont tu fais partie.
Et je te remercie beaucoup parce que tu es ingénieur,
en fait.
Moi,
je suis médecin.
Tu as développé une solution pour les médecins.
Et je pense que ça va être une discussion fascinante.
Merci beaucoup,
Mathieu,
de m'avoir.
Et effectivement,
je ne suis pas médecin,
mais j'en côtoie beaucoup.
Et donc,
je suis vraiment heureux de pouvoir échanger avec toi et de développer quelque chose qui serve à la médecine et qui serve à tous les médecins.
Du coup,
est-ce que tu peux m'expliquer peut-être brièvement ton parcours,
ton chemin et comment tu es arrivé à cofonder cette application,
Vera,
à San Francisco,
dans la Silicon Valley et à proposer une solution qui me paraît hyper robuste ?
Bien sûr,
mais tout a commencé dans ma famille parce que n'étant pas médecin,
j'ai quand même grandi dans une famille de médecins.
Mon père est médecin,
mon petit frère maintenant est en études de dentaire.
mon oncle,
ma tante et donc j'ai vraiment à tous les repas côtoyé la médecine et entendu parler de patients et moi j'ai toujours été intéressé par les startups la tech,
je code depuis que j'ai 13 ans et donc j'avais vraiment un petit peu ce rêve de créer une startup et l'idée de créer du software l'idée qu'un logiciel puisse atteindre des milliers,
des millions d'utilisateurs je trouvais ça hyper excitant donc j'ai décidé de faire
HEC Merci.
pour apprendre à créer une startup,
en fait,
à apprendre à faire de l'entrepreneuriat.
On pourrait y revenir,
mais ce n'est pas vraiment ce qu'on apprend à HEC.
Et donc,
c'est pour ça que j'ai pivoté sur un profil un peu plus technique où j'ai fait en parallèle d'HEC un master en IA à la Sorbonne à une époque où ça commençait vraiment,
c'était en 2019-2020,
et donc ça commençait à prendre de l'ampleur.
Et ensuite,
j'ai fini mes études de l'autre côté de l'Atlantique,
à Boston,
au MIT.
avec vraiment cette idée de mêler le côté très entrepreneur des Américains et mes études d'IA.
Et donc là-bas,
j'ai eu la chance de rencontrer mon associé Taieb qui avait un parcours assez similaire,
mi-business,
mi-technique,
qui lui avait commencé des études de médecine même parce que pareil,
il grandit dans une famille de médecins et donc vraiment une passion commune pour l'IA,
la tech,
appliquée à la santé et à la médecine.
Donc pour nous,
c'était une évidence de créer quelque chose comme ça.
Et en fait,
on avait grandi avec ce problème-là,
qu'on essaye de résoudre chez Vera,
qui est l'idée que la connaissance médicale,
aujourd'hui,
elle évolue à toute vitesse.
Il y a à peu près 10 millions de papiers médicaux qui sortent chaque jour.
10 000,
pardon,
10 000,
pas 10 millions.
Et donc,
nous,
on a à peu près 40 millions de papiers médicaux dans notre base de données.
Donc,
elle est accessible.
Tu as PubMed,
Google,
Google Scholar.
Mais il y a une grande différence entre l'accessibilité et,
nous,
on dit l'actionnabilité,
l'idée que tu puisses accéder de manière très rapide,
en quelques secondes,
à la bonne information médicale quand,
toi,
dans ta pratique de médecin généraliste,
tu vois plein de patients.
Et donc,
tu n'as pas beaucoup de temps,
tu as 10-30 secondes pour prendre une décision clinique et tu as envie de te rassurer sur est-ce que je suis vraiment le meilleur standard de son.
Et donc,
c'est ça un petit peu l'histoire de Vera.
Excellent.
Donc,
concrètement,
Vera,
c'est une app que j'ai téléchargée il y a un petit moment déjà.
En fait,
c'est une boîte de dialogue dans laquelle tu saisis par mots-clés un peu si tu as un problème diagnostique.
Je me suis même posé des questions sur l'anatomie,
sur la médecine en fait.
Est-ce que tu peux m'expliquer peut-être simplement quelle est la tech derrière ?
Comment ça marche ?
J'imagine que les sources sont quand même des données fiables,
scientifiques,
de PubMed,
etc.
Est-ce que tu peux m'expliquer peut-être simplement comment ça marche ?
Quelle est la tech derrière ?
Comment tu arrives en saisissant une requête à avoir quelque chose de très actionnable ?
Tu as une réponse en fait.
Absolument.
Je pense que c'est le truc le plus important à saisir.
Et c'est la différence majeure avec les modèles d'IA généralistes,
les Ausha GPT,
les Géminis,
les clones.
Nous,
on aime bien dire qu'on est plutôt le Google des médecins que le chat GPT des médecins,
même si dans l'interface,
tu poses une question et tu as une réponse.
Parce que la technologie qu'on a créée,
le cœur de notre technologie,
c'est un moteur de recherche.
Donc c'est une base de données qui est statique.
Enfin,
pas vraiment statique,
elle évolue tous les jours parce qu'on la met à jour,
mais qui est fermée.
et c'est toute la littérature médicale,
les bases de données médicamenteuses et les guidelines.
Et ensuite,
nous,
ce qu'on fait,
c'est que quand tu poses une question ou quand tu peux uploader des documents,
ce qu'on va faire,
c'est qu'on va essayer de trouver dans cette grande base de données,
il y a 40,
50 millions de documents,
les meilleurs documents qui peuvent répondre à ta question ou à ton input.
Ça peut être,
comme tu l'as dit,
une question de diagnostic,
une question de dosage,
une question de contre-indication.
On a beaucoup de questions médicamenteuses,
par exemple.
Et nous,
notre but,
c'est de trouver les réponses dans une base de données déterministe et ensuite de les résumer avec de l'IA générative.
Et pas l'inverse.
On ne répond pas avec une IA générative et ensuite on trouve des sources à la réponse que fournit notre IA générative.
C'est l'inverse.
On va résumer des sources qui sont déterministes.
Et donc,
toute notre technologie,
c'est ce fameux moteur de recherche qui,
lui,
évidemment,
utilise aussi de l'IA parce que tu ne peux pas juste chercher...
Si tu poses un diagnostic différentiel,
par exemple,
où tu as un cas clinique,
ça peut faire 5-6 lignes.
Et donc,
on va devoir aller chercher plein de queries différentes,
de requêtes différentes dans notre base de données.
Et ensuite,
tout mêler.
Et donc,
on utilise aussi de l'IA dans le moteur de recherche.
Mais à la fin,
ce qui est résumé,
c'est des papiers de recherche.
OK.
Et quelle est la différence avec
Open Evidence,
par exemple ?
Je crois que c'est un vote concurrent,
en fait.
Je crois que c'est le leader dans cette gamme de solutions.
Qu'est-ce qui vous différencie par rapport à eux ?
Exactement.
Il y a plusieurs différences.
Je dirais que la différence principale d'un point de vue produit,
par rapport à eux et par rapport à tous les autres,
c'est que
Vera, c'est la seule IA qui,
pour chaque phrase qu'elle va te donner,
lui donne une importance différente en fonction de la qualité des preuves scientifiques qu'on a.
En médecine,
tu ne vas pas accorder la même importance ou la même confiance à une méta-analyse ou à une guideline.
et à un case report sur un patient ou à une étude rétrospective sur une cohorte de 10 patients.
Et donc,
nous,
depuis le début,
on a trouvé ça très important de ne pas exclure les case reports ou les études rétrospectives parce que parfois,
on n'a que ça de disponible.
En revanche,
on veut que ce soit très clair pour toi quand on te fournit la réponse.
Est-ce que cette phrase ou ce statement qu'on est en train de faire,
il vient d'une superbe preuve,
d'une méta-analyse,
d'une guideline française ou de la HAS ou même de...
d'une autorité européenne,
ou est-ce que c'est une étude rétrospective ?
Et donc tu verras,
on a une IA aussi,
un méthodologiste AI,
qui va calculer ce qu'on appelle le level of evidence,
very high,
high ou low,
et tu peux même aller chercher les détails de pourquoi,
quelles sont les limitations.
Donc ça,
c'est la première différence majeure avec tous les autres outils en tout cas que je connais.
Ensuite,
il y a des différences un peu plus philosophiques sur le business model et le fait que OpenEvidence soit sponsorisé par...
l'industrie pharma pour mettre des publicités et donc c'est comme ça que ça fonctionne et on pourra revenir nous sur pourquoi Vera est gratuit,
parce que Vera est gratuit tu l'utilises de manière gratuite mais donc je pense qu'il y a aussi cette différence philosophique sur comment on conçoit le produit et quels sont les usages auxquels il est destiné
Et du coup,
c'est quoi votre business model ?
Vous aurez peut-être des pubs plus tard ?
Ce n'est pas prévu.
Je te dis que ce n'est pas prévu,
je préfère être totalement transparent.
Ça peut l'être dans certains pays où ça va vraiment dépendre du pays,
de la région et du business model qui est associé à la région.
Comme tu l'as dit,
Vera est disponible partout.
Maintenant,
on a des utilisateurs dans 192 pays.
Donc,
ça fait un paquet de pays et je ne sais pas dans quel pays.
on aura quel business model.
Ce que je sais,
c'est qu'on a commencé aux Etats-Unis et c'est là où notre business model est éprouvé.
Donc,
on a Vera,
la version que tu as qui est gratuite pour tous les professionnels de santé et ça,
on s'engage à le garder gratuit.
Et en fait,
on a une version payante qui est la version qui est intégrée dans ton logiciel métier.
Et donc,
en fait,
on fait des partenariats avec des systèmes de santé où on va aller beaucoup plus loin et automatiser certaines tâches cliniques,
l'interprétation des lab reports,
la ré...
pré-rédaction par exemple des notes de,
je vais faire beaucoup d'anglicisme comme je t'avais dit mais des referrals ou des instructions de discharge instructions pour les patients et donc tout ça en fait on peut les pré-drafter en utilisant Vera et comme toi en tant que médecin tu fais tes modifications,
tu vas le personnaliser et ensuite tu peux le faire.
Donc c'est ça notre business mail,
ça c'est une version qui est payante de Vera et ça permet de subventionner en fait l'usage de Vera par tout le reste des professionnels de santé qui sont
indépendants ou dans des plus petites cliniques.
Ok.
Et vous avez levé des fonds ?
On a levé des fonds.
Donc,
on a levé des fonds initialement auprès d'un incubateur à San Francisco qui s'appelle Y Combinator.
Mais j'ai vu ça,
c'est incroyable.
Ensuite,
auprès de Google,
parce qu'on avait vraiment,
comme je dis,
cette thèse de moteur de recherche médicale et eux,
ils l'ont senti.
Et donc,
on a le fonds IA de Google qui a été notre deuxième investisseur.
Et là,
très récemment,
et tu es un des premiers à l'apprendre,
en fait,
on vient de lever une série A.
auprès d'investisseurs pareil santé qui ont 20 ans d'expérience dans l'investissement dans les boîtes de santé et donc on vient de close notre série A pour supporter notre expansion internationale et le fait que Vera soit disponible à tous les médecins un peu partout
Félicitations c'est un incroyable succès et je suis très heureux de parler avec toi Maxime parce que toi tu connais la tech tu connais le logiciel moi je l'utilise au quotidien
Et quand on est médecin,
soignant,
professionnel de santé,
ce sont des outils qu'on intègre de plus en plus dans notre pratique.
L'IA prend de plus en plus de place.
Ça,
c'est absolument inévitable.
C'est absolument incroyable.
C'est une tech vraiment fabuleuse,
fascinante.
Et je crois qu'il y a un truc qui est très important quand tu exerces le soin,
la médecine,
c'est la confiance que tu accordes à ces solutions.
On sait maintenant que...
Les LLM généralistes,
tu vois,
type Gemini,
ChatGPT,
tout ça,
hallucinent parfois de façon grotesque.
Ce sont des solutions qui ont été designées aussi pour être hyper...
pour te flatter,
jamais te contredire,
te confronter.
Au contraire,
jamais te confronter,
mais te conforter parfois même dans ton erreur.
Ils vont te dire des choses avec un aplomb incroyable qui peuvent être complètement fausses.
Ça s'appelle une hallucination.
Donc,
j'ai compris que...
Vera ne s'appuyait pas sur ce modèle-là,
en tout cas technologiquement.
Néanmoins,
le problème de la confiance,
il est quand même incroyablement important.
Comment tu t'assures que ce que tu proposes comme réponse ne va pas tuer quelqu'un ?
Comment tu t'assures que ce n'est pas une erreur ?
Parce que j'imagine que si ça arrive,
c'est catastrophique.
C'est sûr.
Je suis complètement aligné.
Et tu as dit le mot-clé,
c'est la confiance.
hum
Quel que soit l'outil que tu utilises quand tu es dans la médecine,
il n'y a rien de plus important que de pouvoir lui faire confiance.
Et nous,
on a plein de systèmes qu'on a mis en place.
Et je pense que c'est une pratique qui se répand de plus en plus dans l'industrie.
On est aussi en discussion avec beaucoup d'autres acteurs en IA et en IA santé.
Et on collabore tous ensemble pour développer ces outils,
ces guardrails,
comme on dit,
qu'on peut mettre en place pour faire attention à ce genre de problème.
Le premier,
c'est effectivement qu'on va évaluer toutes les réponses de Vera en offline et vérifier à quel point on a des critères de danger.
Et donc ça,
c'est le critère le plus absolu,
c'est est-ce que la réponse de Vera peut être dangereuse pour le patient.
Et donc ça,
c'est un
0% qui est obligé de notre côté.
Ensuite,
il y a ces idées d'hallucination.
est-ce que hum
Les hallucinations,
en IA,
c'est très vaste,
la définition d'une hallucination.
Donc tu vois,
c'est hyper intéressant parce que les gens et les études définissent ce que c'est qu'une hallucination.
Est-ce qu'une hallucination,
c'est quelque chose qui est faux ?
Ou est-ce qu'une hallucination,
c'est quelque chose qui n'est pas dans le contexte que tu as donné à ton IA ?
Et donc nous,
par exemple,
comme je t'ai dit,
ce qu'on fait,
c'est qu'on résume un contexte qui est déterministe.
Et donc nous,
une hallucination,
on la définit comme est-ce que
Vera a dit quelque chose qui n'était pas dans les papiers ?
Et donc ça aussi,
on le minimise.
Mais la chose la plus importante qu'on fait,
c'est de toujours remettre dans tes mains,
l'utilisateur,
la possibilité d'aller vérifier ce qui a été dit par Vera.
Et de continuer d'expliquer que
Vera peut,
et je vais être transparent avec toi...
Vera peut dire quelque chose qui n'est pas vrai.
Normalement,
Vera ne dira pas quelque chose qui est dangereux,
mais Vera peut dire quelque chose qui n'est pas vrai.
Et c'est pour ça qu'on te donne la possibilité d'aller cliquer sur les sources et d'aller revérifier,
ok,
est-ce que c'est bien vrai ce qui a été écrit ici ?
Qu'on te donne aussi la possibilité de voir est-ce que c'est une bonne ou une moins bonne source,
tu vois ?
Et donc,
on met tous ces outils en place pour te permettre de gagner confiance dans l'outil.
Et je suis d'accord,
c'est le truc le plus important,
c'est vraiment ce sur quoi on travaille le plus.
C'est un,
créer de la confiance,
et deux,
continuer d'améliorer ces différents détails dans l'interface pour te permettre d'aller vérifier tout le temps.
Il y a un motto que j'aime bien qui est « Trust but verify » ,
et c'est vraiment,
je pense,
le truc le plus important.
Et d'ailleurs,
si on fait un aparté,
quel que soit l'outil d'IA que tu utilises,
tu parlais de Cloud et de Cowork,
j'utilise Cowork.
quotidiennement c'est génial mais tu te rends assez vite compte des limitations et que parfois il peut partir complètement à côté de la plaque ou te donner l'impression que c'est un expert dans un domaine dans lequel toi tu n'es pas expert alors qu'en fait dans les domaines dans lesquels t'es expert tu te rends compte que parfois
il est à côté de la plaque.
Ouais complètement et c'est intéressant de savoir comment ça évolue parce que il y a deux ans on comprenait pas on comprenait moins l'importance du contexte qu'on donnait à l'IA
c'est pour ça que des fois beaucoup de gens pensaient que c'était nul parce qu'en fait quand on lui donne un mauvais contexte il peut te répondre que de mauvaises choses mais il y a encore beaucoup de friction là-dedans et à mon avis c'est un défi qui est hyper important dans les solutions médicales en l'occurrence,
du coup tu vois ces outils on les utilise vraiment de plus en plus la confiance grandit parce qu'à ma connaissance,
en tout cas personnellement j'ai jamais eu d'erreur avec ces solutions là,
tu vois que ce soit Vera,
Open Evidence ou les autres,
j'ai jamais eu de grosse erreur
Ça m'a toujours vraiment bien aidé.
Je me rends compte que l'IA prend de plus en plus de place.
Et tu vois,
il y a un débat un peu philosophique au sein de ma profession.
C'est à quel point ou pas on va se sentir dépossédé de notre savoir,
de notre libre arbitre,
de notre statut vis-à-vis du patient.
Est-ce qu'il va nous rester quelque chose ?
Si oui,
qu'est-ce que ça va être face à l'IA ?
Beaucoup de gens craignent.
Tu vois que dans un futur proche,
on se retrouve en statut de technicien avec un ordinateur,
une interface qui va tout répondre à notre place et on devra seulement s'exécuter,
peut-être à donner un papier pour prendre la responsabilité humaine de décisions prises par l'IA.
Qu'est-ce que tu penses de ça et comment tu vois un peu la jonction
IA-soignant dans le futur ?
Est-ce que tu penses que l'IA...
va prendre énormément de place et nous vassaliser face à la technologie.
Est-ce que tu penses qu'il y a des choses qui vont rester purement humaines à
100% ? Est-ce que je peux avoir ton regard là-dessus de constructeur,
d'ingénieur spécialisé là-dedans ?
Absolument.
Moi,
je pense que je suis très optimiste sur ce sujet-là.
Et je pense qu'il y a suffisamment de bons acteurs dans l'industrie,
pas qu'en médecine d'ailleurs.
pour que l'IA soit mise au service de l'humain et cette vocation à vassaliser l'humain.
Et donc,
en médecine,
je pense que c'est d'autant plus important qu'il y a la prise de décision clinique,
mais il y a aussi beaucoup l'idée du care et le contact humain que tu as avec tes patients ne pourra jamais être remplacé.
Et Vera a vraiment été développée,
en tout cas,
nous,
on a développé Vera avec cette philosophie-là,
que c'est un outil d'aide à la décision clinique.
C'est un outil d'éducation.
Et d'ailleurs,
on est accrédité pour donner des crédits de formation continue parce que,
justement,
c'est un outil d'éducation.
Ce qui est clair,
c'est qu'entre le moment où tu as fini tes études et 10-15 ans après,
la médecine évolue.
Et comme je dis,
nous,
tous les jours,
on rajoute 10 000 papiers médicaux dans notre base de données.
Donc,
c'est impensable de vouloir que tu sois au courant de toutes les dernières updates.
Évidemment que tu vas suivre.
tu vas suivre les grandes updates dans les guidelines de ta profession.
Et c'est très dépendant de la spécialité aussi,
évidemment.
Si on prend des spécialités comme l'oncologie,
la cardiologie,
où en fait c'est des centaines de nouveaux médicaments qui sortent chaque année,
c'est extrêmement dur d'être au courant.
Et donc tu as le choix entre rester complètement indépendant de ces nouvelles technologies-là,
mais au détriment du fait que tu puisses pratiquer ce qui se fait de mieux en soins dans le monde entier,
dans le reste du monde,
ou utiliser ces technologies en connaissant
évidemment en connaissance de cause.
Donc,
il faut que je maintienne ma capacité à appliquer mon jugement clinique et critique,
que je maintienne ma capacité à prendre soin de mes patients.
Et donc,
nous,
ce qui est très clair,
c'est qu'il y a une chose qui est irremplaçable,
c'est ton contact humain avec les patients.
Et même,
du coup,
j'entendais dans un autre podcast que tu avais fait,
les scribes,
il y a,
qui vont écouter ta consultation entre le patient et le médecin.
et avec cette idée de est-ce qu'ils vont pas nous remplacer mais non parce que l'audio ne capture qu'une infime partie de ce qui se passe et les émotions,
ce que tu ressens dans la pièce avec ton patient,
c'est irremplaçable et bon,
moi je suis pas médecin et je te le dis à toi mais j'aimerais bien avoir ton avis justement,
toi qui utilises ces outils là est-ce que t'as déjà utilisé d'ailleurs un scribe et comment est-ce que tu te sens à propos de ça ?
Bien sûr,
c'est
Pour l'instant,
je vois ça vraiment comme des outils technologiques.
Et la tech est là.
Pour l'instant,
le besoin des gens,
il est majoritairement de la réassurance.
L'humain est absolument indispensable.
Moi,
c'est ma philosophie.
Mais c'est une philosophie,
c'est un courant de pensée.
Ça peut changer,
on peut avoir tort,
on peut avoir une granularité dans cette philosophie.
Moi,
c'est ce que je défends dans mon travail.
Et je pense,
je peux me tromper,
mais je pense que dans...
10,
20,
30 ans,
ça sera toujours le cas parce qu'on est des sapiens qui ont des centaines de millions d'années.
On aura toujours besoin d'avoir un regard,
une relation privilégiée avec quelqu'un,
a fortiori un soignant,
pour faire passer des choses beaucoup plus complexes que ce qu'on peut coder avec de l'IA,
aussi performante soit-elle.
Mais je pense que c'est des super outils,
évidemment.
Mais là,
tu m'appelles de San Francisco,
tu es dans la Silicon Valley,
tu es à quelques kilomètres.
peut-être même que tu les as déjà croisés,
des transhumanistes comme Elon Musk et Peter Thiel qui eux,
aussi brillants soient-ils,
pensent que cette granularité-là entre deux humains,
cette intersubjectivité,
est tout à fait remplaçable par une machine.
Si je te posais la question,
c'était vraiment à dessein parce qu'il y a des gens très sérieux qui pensent qu'on pourra remplacer ça par des machines.
Bravo,
vous êtes bien arrivé à la fin de cette partie.
La suite vous attend dans le prochain épisode.
Pour ne rien manquer de SuperDocteur,
pensez à vous abonner.
dès maintenant à ce podcast.
Et si vous aimez mon travail,
le meilleur moyen de me soutenir,
c'est d'en parler autour de vous,
à vos consoeurs ou vos confrères.
Enfin,
un petit geste qui fait une grande différence.
Laissez-moi une belle note de 5 étoiles sur votre application de podcast préférée.
Ça m'encourage énormément et ça aide d'autres médecins à découvrir Superdocteur et partager ensemble des idées pour améliorer nos soins et enrichir nos pratiques.
A très vite sur le podcast.