Certification professionnelle

Objectifs et contexte de la certification :

L’intelligence artificielle générative et les solutions no-code constituent une opportunité opérationnelle pour fluidifier la production, la structuration et la circulation des informations, réduire le poids de certaines tâches chronophages et renforcer la qualité de service.

Déjà présentes dans certains usages liés à la santé animale, ces technologies ouvrent aujourd’hui la voie à de nouvelles applications directement liées à la pratique quotidienne des structures vétérinaires : automatisation contrôlée de comptes rendus à partir d’enregistrements audio, structuration d’informations cliniques et documentaires sous la responsabilité du praticien, génération de livrets d’accompagnement remis au propriétaire, formalisation de procédures internes, ou encore simulation de cas cliniques à des fins d’entraînement, de synthèse ou de montée en compétences.

La certification vise ainsi à répondre à une double réalité : d’une part, la nécessité pour les vétérinaires d’optimiser le temps clinique, de fiabiliser la documentation professionnelle et d’améliorer la circulation des informations ; d’autre part, le besoin de mobiliser l’intelligence artificielle générative et le no-code de manière structurée, contrôlée et conforme, afin de produire des livrables professionnels utiles à la traçabilité, à la communication avec le propriétaire, à la coordination interne et au suivi des situations, sans automatisation de la décision clinique ni déplacement de la responsabilité du vétérinaire.

Compétences attestées :

C1 - Produire un compte-rendu de consultation, d'imagerie ou de chirurgie à partir d’un enregistrement audio en automatisant sa transcription et sa structuration grâce à l’intelligence artificielle et le no-code, afin de faciliter sa transmission (propriétaire / vétérinaire référent si nécessaire), d’optimiser la traçabilité des soins et de libérer du temps clinique.

C2 - Construire et alimenter une intelligence artificielle d’aide au diagnostic pour assister la pratique vétérinaire en structurant les données issues de la consultation du patient et des examens éventuels, et en s’appuyant sur des sources externes de référence, afin d’étayer la démarche diagnostique, d’optimiser la prise de décision et d’améliorer la prise en charge du patient.

C3 - Construire une architecture IA et no-code permettant de générer et transmettre un livret d’accompagnement personnalisé (PDF) au propriétaire, à partir des informations extraites du dossier médical de l’animal et d’une base de connaissances vétérinaires vulgarisées, afin de compléter la communication post-consultation et de sécuriser l’adhésion aux recommandations.

C4 - Mettre en œuvre une simulation de cas cliniques grâce à la combinaison de l'intelligence artificielle et du no-code afin de développer les compétences diagnostiques du praticien en conditions réalistes, avec adaptation des scénarios et envoi automatisé d’une fiche pratique de synthèse en fin de session.

Modalités d'évaluation :

Mise en situation professionnelle reconstituée, sous la forme d’un cas pratique.

Soutenance orale devant un jury.