Trévor · MentionsMentions
Réalisation
Conception et développement : Coach Drépano (David Issom).
Contenus
Protocoles adultes de la drépanocytose des Hôpitaux universitaires de Genève et documents publics cités dans les pages concernées.
Production
Coach Drépano, hébergé en Suisse (Genève).
Soutien
Coach Drépano est gratuit pour les personnes concernées. Il vit grâce aux dons.
Version
2.251.39
swiss made software +AI
swiss made software désigne des produits suisses des technologies de l'information de haute qualité, et des valeurs comme la qualité, l'innovation et la précision dans le développement de logiciels. Coach Drépano porte le label avec la mention +AI.
L'IA dans Coach Drépano
- Hébergement
Le serveur de Trévor et sa base de données (chiffrée) sont hébergés à Genève, chez Infomaniak. Le modèle de langage est exploité par Anthropic, hors de Suisse (États-Unis): il reçoit le message, l'historique récent et un contexte sans prénom ni identifiant, jamais le dossier complet. - Niveau
Nous construisons sur des modèles de fondation et ajoutons notre propre couche: assistant à outils stricts, connaissances cliniques tirées de protocoles des HUG, règles de sécurité déterministes (détection d'urgence, calculs faits par le serveur). - Technologies d'IA
Grands modèles de langage (LLM) pour la conversation, la lecture de photos et de documents confirmée par la personne, et la traduction; un petit modèle statistique de risque de crise, entraîné sur les données de la personne ou d'une cohorte; un modèle d'estimation de l'hémoglobine (HemoSnap) à partir d'une photo du doigt, recalé sur les valeurs de laboratoire de la personne, sans jamais garder la photo; ces deux modèles sont exécutés sur notre serveur; reconnaissance vocale de Google pour les messages vocaux. - Origine et type des modèles
Modèles commerciaux à code source fermé d'Anthropic (famille Claude), utilisés par leur API. Les modèles de risque de crise et d'estimation de l'hémoglobine sont les nôtres, centrés sur la personne. Nous n'exploitons pas de modèle de fondation propre. - Personnalisation et réglage
Aucun entraînement ni réglage fin de modèle de langage. Le comportement vient de consignes, de connaissances fournies à la demande et de sorties structurées. Selon les conditions de l'API d'Anthropic, les données envoyées ne servent pas à entraîner ses modèles. L'IA ne décide rien seule: la personne relit et confirme avant tout enregistrement.