Optimisation d'essai clinique par IA

• Génération de jumeaux numériques individuels à partir de données historiques, pour prédire la trajectoire du bras placebo (Unlearn.ai)
• Réduction de la taille du bras de contrôle réel à puissance statistique constante
• Appariement de patients à des essais à partir de données cliniques (Tempus AI)

Tous les chiffres de gain cités proviennent de communiqués de l'éditeur de la technologie évaluée : aucun n'a été audité indépendamment, et aucune donnée n'a été trouvée sur les taux d'erreur ou les biais de sélection des jumeaux numériques eux-mêmes. Côté réglementaire, le programme ISTAND de la FDA a accepté des lettres d'intention pour des outils d'IA comparables, mais aucune qualification spécifique à Unlearn.ai n'a été confirmée ; la procédure est par ailleurs décrite comme longue, et l'agence privilégie des usages supplémentaires plutôt que le remplacement complet d'un bras de contrôle traditionnel. Enfin, pour la sélection de patients par IA, aucun établissement de santé nommé avec une date de déploiement n'a été trouvé au-delà des pages produit de Tempus.

Aucune autre fiche du référentiel ne nomme celle-ci, et celle-ci n'en nomme aucune. Ce n'est pas un signe d'accord : c'est un silence documentaire, et il se comble en écrivant les limites de la fiche avec des noms.

1. 1.Medidata (Dassault Systèmes), « Synthetic Control Arm in Clinical Trials » — description du produit par son éditeur, sans étude de cas nommée, consulté en 2026secondaire12/09/2026
2. 2.IntuitionLabs, « FDA ISTAND Program: AI Drug Development Tool Qualification », 2026 — synthèse produite par un cabinet commercial à partir de documents de la FDAsecondaire12/09/2026

Aucune paire humain × IA documentée pour cette capacité à ce jour. Le comparateur permet de tester la combinaison et affiche son statut réel.

• Aide à la décision publique (GovTech IA)Multiples administrations publiques et fournisseurs GovTech (systèmes déployés notamment aux Pays-Bas, au Royaume-Uni, en France, aux États-Unis)
• Contenu pédagogique différencié par IAKhan Academy (Khanmigo) et MagicSchool Inc. (MagicSchool AI) ; les deux déploiements documentés sont des districts scolaires publics américains, Newark Public Schools et Dublin City Schools.
• Contrôle qualité par vision industrielleCognex (OneVision), Landing AI (LandingLens) ; côté exploitant, BMW Group développe ses propres applications.
• Criblage virtuel de molécules (IA pharmaceutique)Multiples acteurs ; aucun des laboratoires souvent cités — Insilico Medicine, Isomorphic Labs, Recursion Pharmaceuticals — n'est nommé par la source de la fiche.
• Cybersécurité assistée par IAAnthropic publie les rapports de menace documentant l'usage offensif de ses propres modèles ; la National Security Agency publie la guidance défensive sur les protocoles d'orchestration.
• Évaluation automatisée et notation automatique de copiesEducational Testing Service (e-rater), Turnitin (Gradescope), et moteurs propriétaires de départements d'éducation publics.
• Jumeaux numériques industriels (IA)Multiples éditeurs industriels ; la seule source de la fiche ne nomme que Siemens — Dassault Systèmes, General Electric et NVIDIA Omniverse n'y figurent pas.
• L'optimisation de la chaîne logistique par IA