Mia Experts : logiciel médical IA et cloud souverain Mia Experts réinvente le logiciel médical en s appuyant sur l IA et le cloud souverain pour gagner du temps et sécuriser les données. Pour les médecins, l efficacité passe par des outils qui simplifient le quotidien.
Pour les médecins, l efficacité passe par des outils qui simplifient le quotidien. Mia Experts propose un logiciel médical IA et cloud souverain conçu par des médecins pour les médecins, afin de libérer du temps et d améliorer la prise de décision clinique.
Conçu par des médecins : une plateforme adaptée au quotidien des praticiens
La solution naît d une expérience clinique: un chirurgien a constaté que les outils existants ralentissaient le travail plutôt qu ils ne l aident. Mia Experts est une plateforme de nouvelle génération qui automatise les tâches répétitives, structure les données médicales et soutient les décisions cliniques.
Elle s adresse principalement aux praticiens privés, en médecine générale et en chirurgie, afin d offrir une gestion des données fiable et des gains de temps mesurables.
Une architecture pensée pour l usage et la conformité
Depuis ses débuts, Mia Experts mise sur une architecture simple, modulaire et évolutive qui interagit avec les données patients et médecins de manière intelligente. L objectif est d éliminer les répétitions inutiles, de donner du sens à chaque donnée et de garantir une utilisation fiable, que ce soit pour la génération d ordonnances ou la réduction des erreurs médicales.
Étant donné le cadre hautement régulé de la santé, le recours à une infrastructure conforme au Health Data Hosting (HDS) a été primordial. Le choix s est porté sur OVHcloud pour assurer souveraineté des données et robustesse. Lecpac Consulting assure la gestion opérationnelle de l infostructure.
Une infrastructure cloud adaptée à l IA et à la sécurité des données
Le projet s appuie sur une architecture cloud robuste : Kubernetes géré pour les environnements dev, pré-production et production; stockage objet compatible S3 pour documents et modèles IA; instances GPU pour la transcription vocale médicale en temps réel; endpoints IA pour des modèles tels que Mistral, Llama et GPT-OSS; et des runners GitHub CI/CD sur des instances Public Cloud dédiées, le tout hébergé en France pour respecter le RGPD et le cadre HDS. Un point clé : les données client ne servent pas à entraîner des modèles externes.
Résultats concrets et adoption
La collaboration avec OVHcloud a permis d obtenir une infrastructure conforme au cadre HDS et une capacité d IA maîtrisée sur des données médicales. La voix et le texte médicaux bénéficient d une reconnaissance et d une génération adaptés au vocabulaire clinique. L hébergement européen garantit l intégrité des données et l intégration dans l écosystème numérique de santé, tout en offrant une meilleure agilité opérationnelle pour les mises à jour et l amélioration continue.
Ce que cela change pour les usages médicaux
Grâce à cette approche, Mia Experts se positionne comme une solution prête pour les exigences d interopérabilité et des standards nationaux, tout en restant centrée sur l expérience utilisateur. Le contrôle total de la chaîne IA, du hosting à l ajustement des modèles, assure confidentialité et performance adaptée au langage médical.
Ce qui vient ensuite
Les premières inscriptions préalables montrent une adoption rapide : environ 50 pré-inscriptions avant le lancement officiel. À moyen terme, l objectif est d atteindre 300 utilisateurs en deux ans et 500 en trois ans, avec une extension au-delà des spécialités chirurgicales vers la médecine générale, puis d autres disciplines.
Réflexions pour les startups
- Anticiper la stratégie des données dès le départ.
- Ne pas sous-estimer la complexité réglementaire et s appuyer sur un partenaire infrastructure expérimenté.
- Voir le cloud comme une plateforme d innovation et de scalabilité.
Conclusion
Le parcours de Mia Experts illustre comment innovation, cadre réglementaire et simplicité d’usage peuvent coexister, avec une infrastructure cloud souveraine qui sécurise les données et les modèles, tout en accélérant la croissance et la confiance des médecins.
