Ephia : quand l’IA libère les radiologues de la charge administrative

Fondée par Mathieu, radiologue, et David, ingénieur en systèmes d’information, Ephia développe des solutions logicielles pour le secteur médical avec une spécialisation nette : simplifier le quotidien des radiologues grâce à l’intelligence artificielle. Leur produit phare, Radiologic, s’attaque à un point de douleur massif mais peu visible : la production des comptes-rendus radiologiques.

Mathieu ACALET & David DUMASLe coeur du métier d’un radiologue, c’est l’analyse d’images (IRM, scanners, radiographies). Pourtant, près de 40 % de son temps est aujourd’hui absorbé par la rédaction, la mise en forme et la relecture des comptes rendus : syntaxe, orthographe, cohérence, structuration… Une tâche chronophage et cognitivement coûteuse, qui détourne le médecin de l’essentiel : le diagnostic et le patient.

C’est précisément là qu’intervient l’IA développée par Ephia. Radiologic repose sur une architecture d’intelligence artificielle souveraine, conçue pour comprendre le langage médical oral et générer automatiquement des comptes rendus structurés, homogènes et directement exploitables. Contrairement aux solutions de dictée vocale classiques, souvent limitées à une simple transcription mot à mot, l’IA d’Ephia analyse le contenu, corrige les incohérences, reformule et organise l’information selon les standards de la radiologie.

Techniquement, l’équipe a construit son propre modèle de transcription audio à partir de briques open source et d’architectures de type transformers, adaptées spécifiquement aux usages de la radiologie en français. Ce choix leur permet d’être indépendants de solutions propriétaires, tout en garantissant un hébergement sur des serveurs français, conforme au RGPD et aux exigences de confidentialité des données de santé. L’innovation va au-delà de la transcription. Radiologic commence à intégrer des fonctionnalités d’aide à la décision : lorsqu’une pathologie particulière est mentionnée, l’outil peut identifier le contexte clinique et proposer les recommandations associées, issues de référentiels médicaux souvent longs et complexes d’accès. L’objectif : rendre ces ressources disponibles en temps réel, sans effort supplémentaire pour le médecin.

Aujourd’hui, la solution est en bêta fermée auprès d’un premier panel de radiologues, notamment en région marseillaise, avec des retours très positifs sur le gain de temps, la diminution de la charge mentale et la qualité des comptes rendus. Une deuxième phase de tests à l’échelle nationale est en préparation. Marseille Innovation accompagne Ephia dans cette phase de structuration, en particulier via un prêt d’honneur et des mises en relation ciblées. À moyen terme, Ephia ambitionne de faire de Radiologic une plateforme de référence du compte-rendu médical, enrichie de services complémentaires, pour redonner durablement du temps médical aux radiologues.

Ephia

Partager cet article

Inscrivez vous à notre newsletter

Recevez toutes les actualités et les évènements directement sur votre boîte mail.

Plus d'actualités

Forgeron3 : transformer la documentation des PME en assistants IA

La promesse de Forgeron3 est simple : transformer cette documentation en assistants d’intelligence artificielle, capables de dialoguer avec les utilisateurs et de rendre l’information réellement exploitable, au quotidien.

Next New Art : l’IA au service de la création de tableaux d’art sur mesure

L’IA est d’abord utilisée pour générer des images à partir de prompts extrêmement précis, élaborés par les artistes : styles picturaux, références esthétiques, détails formels, ambiances. Cette phase repose sur de nombreux allers-retours et une sélection drastique : plus de 99 % des images générées sont écartées.

LitterSnap : quand l’IA optimise l’impact environnemental et opérationnel

LitterSnap est une startup deeptech qui développe des solutions de détection et ’analyse basées sur l’intelligence artificielle, à partir d’images et de capteurs, afin d’améliorer la gestion des déchets et l’efficacité opérationnelle des organisations.