Les garde-fous, avant le programme
Dans ce domaine, ce qu’un dispositif de formation s’interdit compte autant que ce qu’il enseigne.
Aucune donnée patient réelle dans les exercices ordinaires. Le laboratoire est isolé et alimenté exclusivement en données synthétiques ou dûment autorisées.
Un prototype n’est jamais présenté comme un dispositif médical validé. Ni un modèle d’intelligence artificielle, ni un capteur, ni une bibliothèque de recherche ne relèvent d’un usage clinique du seul fait qu’ils fonctionnent.
La validation clinique et scientifique appartient à des professionnels qualifiés. Les expériences biologiques relèvent des règles de biosécurité applicables. Les obligations juridiques locales doivent être vérifiées avant tout traitement de données de santé ou déploiement en établissement. Et aucun diplôme reconnu, homologation ou certification n’est promis sans preuve officielle.
Six filières
| Filière | Objet | Exemple de travail |
|---|---|---|
| 1 | Santé numérique et systèmes hospitaliers — dossiers médicaux, télémédecine, interopérabilité | Configurer un dossier patient fictif et son interface d’échange |
| 2 | Bio-informatique et génomique — analyse de séquences, chaînes de traitement reproductibles | Analyser un jeu de données public ou synthétique |
| 3 | Biotechnologie et sciences du vivant — données expérimentales, bioprocédés, traçabilité | Concevoir un flux de suivi d’échantillons fictifs |
| 4 | Intelligence artificielle appliquée — analyse de données et d’images, modèles exploratoires et leurs limites | Évaluer un modèle sur données synthétiques, sans usage clinique |
| 5 | Dispositifs et santé connectée — capteurs, objets connectés, systèmes embarqués | Prototyper une chaîne de mesure, hors cadre médical |
| 6 | Santé publique et épidémiologie — surveillance, modélisation, systèmes nationaux | Construire un indicateur agrégé sur données simulées |
Six niveaux, cinquante-quatre semaines
| Niveau | Ce qui s’y acquiert | Durée |
|---|---|---|
| P0 | Explorer — santé, biologie, open source, éthique et panorama des six filières | 4 semaines |
| P1 | Builder — installer, configurer, manipuler les données, premières applications | 8 semaines |
| P2 | Integrator — faire communiquer les systèmes, interopérabilité, premiers projets réels | 10 semaines |
| P3 | Platform Engineer — déployer, industrialiser, chaîne de livraison, montée en charge | 10 semaines |
| P4 | Reliability & Security — disponibilité, résilience, cybersécurité, protection des données, continuité | 10 semaines |
| P5 | Systems Architect — architectures, gouvernance, standards, projets d’ampleur nationale ou régionale | 12 semaines |
Ces durées sont des hypothèses de conception pédagogique, non des durées réglementaires ni des certifications reconnues.
Le catalogue à évaluer
| Domaine | Projets et standards à étudier |
|---|---|
| Dossier médical et hôpital | OpenMRS, Bahmni, GNU Health |
| Santé publique | DHIS2 |
| Laboratoire | OpenELIS Global |
| Imagerie | Orthanc ; standard DICOM |
| Interopérabilité | OpenHIM, HAPI FHIR ; standard HL7 FHIR |
| Bio-informatique | Bioconductor, Galaxy, Nextflow, nf-core |
| Chimie computationnelle | RDKit, Biopython |
| Science des données | Python, Jupyter, scikit-learn, PyTorch |
| Identité et secrets | Keycloak, OpenBao |
| Observabilité | Prometheus, Grafana, OpenTelemetry |
Deux confusions à éviter. Un standard ouvert comme HL7 FHIR ou DICOM n’est pas lui-même un logiciel open source. Et une bibliothèque de recherche n’est pas automatiquement un dispositif médical validé.
Ces noms sont des candidats pédagogiques : ni garantie de compatibilité mutuelle, ni d’adéquation clinique, ni de conformité réglementaire. Vérifier versions, licences, documentation, maintenance et conditions d’exploitation avant toute sélection.
Le projet final
Un réseau fictif de cliniques et de laboratoires souhaite partager des informations autorisées et produire des indicateurs agrégés.
Une option biotechnologie ajoute une chaîne d’analyse reproductible sur données publiques autorisées ou synthétiques, avec traçabilité des versions et limites scientifiques explicitées.
Les critères d’évaluation
| Critère | Poids proposé |
|---|---|
| Fonctionnalité et reproductibilité | 25 % |
| Interopérabilité et qualité des données | 20 % |
| Sécurité et confidentialité | 20 % |
| Documentation et soutenance | 20 % |
| Résilience et exploitation | 15 % |
Barème pédagogique proposé, non certification officielle.
Comment lancer la filière
- 01Constituer un comité pédagogique associant ingénieurs, professionnels de santé, biologistes et spécialistes de la protection des données
- 02Définir les acquis d’apprentissage et les prérequis propres à chaque filière
- 03Installer un laboratoire isolé, alimenté uniquement en données synthétiques ou dûment autorisées
- 04Lancer une cohorte pilote sur le premier niveau, puis une spécialisation sur un périmètre limité
- 05Évaluer les livrables, l’accessibilité, les coûts d’exploitation et les retours des partenaires
- 06Étendre aux autres filières après validation des capacités d’encadrement
Le premier point n’est pas une formalité. C’est la seule filière du dispositif où l’encadrement ne peut pas être uniquement technique : sans professionnels de santé et sans spécialistes de la protection des données au comité pédagogique, le programme ne devrait pas ouvrir.
Aucun tarif, revenu ou débouché professionnel n’est garanti par ce programme.
Les objectifs de développement durable
Cette filière rejoint trois des dix-sept laboratoires proposés par ailleurs : bonne santé et bien-être, industrie et innovation, partenariats.
L’auteur
Lionel Sakiti
Program Manager Cloud & IA souveraines. Il travaille sur les infrastructures de paiement, les programmes de cloud et d’intelligence artificielle souverains et la gouvernance des données dans la zone UEMOA.