G-NI : Guide Numérique Intelligent

Une réponse concrète aux enjeux hospitaliers

Souveraineté, Sécurité et Performance au service du soin et de l'administration.

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Sécurité HDS / RGPD

Infrastructure certifiée HDS (OVHcloud) garantissant que les données de santé ne transitent jamais par des services tiers externes.

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Lutte contre le Shadow IT

Offrir un outil institutionnel puissant pour éviter l'usage de solutions grand public non sécurisées par le personnel hospitalier.

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Performance Métier

Automatisation des tâches chronophages pour redonner du temps aux soignants et administratifs du CHU.

4 Cas d'usage en production

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RAG Documentaire

Interrogation intelligente des bases documentaires institutionnelles.

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Agent Outlook

Aide à la synthèse de mails et rédaction de réponses types sécurisées.

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Centre Anti-Poison

Support à l'identification de protocoles lors des gardes médicales.

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Assistant DSN / IT

Aide au support utilisateur et résolution rapide d'incidents informatiques.

Architecture & Gouvernance

Une infrastructure robuste, sécurisée et entièrement maîtrisée par les équipes du CHU d'Angers.

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Architecture Fonctionnelle

Interface & Orchestration

Interface Web (OpenWebUI) : Gestion des conversations, historique et gestion des prompts.
Orchestrateur IA (Ollama) : Sélection et appel des modèles.

Modules & Connectivité

Modules complémentaires : Recherche internet privée, RAG, Outils métiers.
API Interne : Intégration des LLM dans les agents autonomes et applications futures.

Gouvernance

Contrôle des accès, supervision, journalisation complète.

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Architecture Technique

Infrastructure HDS

Hébergement : HDS OVHcloud.
Puissance : GPU dédié L4-180 (48Go VRAM).

Stack Logicielle (Docker)

Conteneurs : OpenWebUI, Ollama, SearXNG, NGINX.
Sécurité : Isolation réseau (Edge Firewall), HTTPS, clés SSH.
Modèles : Open-weight quantifiés et interchangeables.

Souveraineté

Pas d’envoi de données externes, logs locaux auditables.

Parcours du projet

Méthodologie & Déploiement

Une approche incrémentale et sécurisée, de l'idée initiale à l'industrialisation massive.

Phase 0 — Idée

Premières spécifications fonctionnelles et vision stratégique.

Phase 1 — Prototype initial

• Développement d’un premier POC sur PC portable.
• Validation technique (OpenWebUI + Ollama).
• Tests internes en circuit court.

Phase 2 — Expérimentation

Groupe restreint (6 utilisateurs)

"Validation de l'ergonomie, pertinence pour la DSN, réglages de performance."

Phase 3 — Industrialisation

Migration vers serveur OVH HDS avec GPU dédié L4.

Phase 4 — Sécurisation

Renforcement infrastructure (HTTPS, Firewall, IP Whitelist).

Phase 5 — Ouverture progressive

Priorité à la DSN, puis élargissement contrôlé.

360 UTILISATEURS À CE JOUR

Phase 6 — Amélioration continue

• Feedback loop utilisateurs.
• Déploiement RAG, Agent Mail, Assistant IT.
• Constitution du catalogue LLM CHU.

Conduite du changement

Accompagnement des utilisateurs

Une dynamique d’adoption solide, structurée, et portée par un travail d’acculturation transversal dans l’établissement.

360+

Utilisateurs Actifs

Professionnels de santé, équipes administratives, cadres et fonctions support.

Usage quotidien pour la recherche d’information, la rédaction, l'analyse de documents et l'automatisation de processus répétitifs.

school

Sessions d'Acculturation

groups
Cadres de santé : Découverte des usages opérationnels.
badge
Ressources Humaines : Optimisation des processus et communication.
computer
DSN : Usage avancé et création d'agents autonomes.
science
DRCI : Aide méthodologique et rédaction scientifique.
campaign
Événements : Séminaire Jeunes Chercheurs & ateliers internes IA.

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Support Continu (DSN)

build
Assistance technique et fonctionnelle au quotidien.
draw
Aide à la formulation experte des requêtes (Prompting).
architecture
Accompagnement terrain pour définir des cas d’usage adaptés aux métiers.
route
Passage progressif vers des agents autonomes ou intégrés directement aux SI.

update

Amélioration Continue

forum
Intégration systématique des retours et feedbacks utilisateurs.
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Amélioration continue du catalogue des modèles d'IA.
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Ajustements réguliers de l’interface et des workflows.
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Priorisation des nouveaux cas d’usage selon les réels besoins du terrain.
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Mise à jour constante des guides et des bonnes pratiques d'utilisation.

Maîtrise financière

Modèle Économique

Un investissement durable et prévisible, sans coût caché ni licence propriétaire onéreuse.

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Investissement Maîtrisé

Coûts principalement liés à l’hébergement GPU OVH HDS. Un budget ajustable selon les besoins en puissance sans surprise.

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Zéro Coût Variable

Absence totale de coûts liés au nombre de requêtes ou à un usage intensif. L'utilisation de modèles open-weight rend les coûts logiciels quasi nuls.

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Architecture Mutualisée

Une seule plateforme pour tous les usages (ChatBOT, RAG). Les coûts d’exploitation sont partagés, générant des économies d’échelle.

engineering

Indépendance & Autonomie

Montée en compétences interne de la DSN réduisant la dépendance aux prestations externes. Autonomie pour le tuning et le développement d’agents.

Vision d'avenir

Scalabilité & Perspectives

G-NI n'est pas qu'une application, c'est le futur socle technologique IA du CHU, conçu pour monter en charge et s'intégrer nativement dans les métiers.

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Extension du Catalogue LLM

check Ajout de modèles hyperspécialisés (médical, qualité, RH, data).
check Déploiement de modèles multimodaux (analyse texte + image).
check Optimisation continue des performances et de la latence.

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Nouveaux Agents Métiers

check Assistants experts pour les soins, la logistique et la formation.
check Agents d'aide à la décision, synthèse et routage intelligent.
check Automatisation du pré-tri, de l'analyse et de la rédaction.

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Intégration au SIH & APIs

check Ouverture d'APIs pour intégrer l'IA aux applications internes.
check Création d'assistants contextuels (copilotes, aide à la saisie).
check Soutien direct aux grands projets numériques de l'établissement.

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Scalabilité Technique Maîtrisée

check Capacité d'absorber des centaines d'utilisateurs sans refonte.
check Montée en charge facilitée (ajout de GPU, clusterisation).
check Amélioration continue pilotée par les usages réels du terrain.

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« Nous connaissons tous le contexte international : le développement ce genre d’outils devient une nécessité. En tant que référent IA je suis sollicité quotidiennement pour des projets incluant de l’IA. Nous avons passé une phase de sidération, désormais les professionnels identifient les usages possibles et souhaitent donc des outils répondant à leurs besoins. Toutefois, du fait d’une volonté forte de souveraineté numérique nous ne pouvons laisser toutes les données partir sur des plateformes à l’étranger. Logiquement nous interdisons donc des pratiques administratives ou soignantes basées sur des outils gratuits mais prédateurs de données.

G-NI nous permet de ne pas rester dans une posture d’interdiction. Avec cet outil nous pouvons communiquer que, certes nous interdisons un certain nombre d’usages, mais que nous sommes en cours de développement d’outils souverains en interne. Ce développement est aussi une invitation aux professionnels à venir proposer leurs idées et à co-conduire le développement.

Ce processus nous permet de sortir d’une démarche passive de dépendance vis-à-vis d’outils externes vers une démarche motrice de création de nos propres outils adaptés à nos besoins. Il s’agit d’une démarche vertueuse, permettant aussi une prise de conscience des différents déterminants (ressources, gestion des données, etc.) des outils d’IA. »