De dossiers de santé éparpillés
à un Portrait lié à ses sources.
Surforme. Une application de santé grand public bâtie de bout en bout en environ trois à quatre mois. Son expérience Web responsive rassemble les documents téléversés, le contexte personnel et les signaux de santé dans un Portrait que les utilisateurs peuvent explorer au fil du temps.
- Contexte
- Surforme. Un produit d’IA grand public indépendant.
- Service
- Développement de produit de bout en bout, pipelines d’IA, traçabilité des sources, évaluation automatisée et infrastructure infonuagique.
- Secteur
- Santé grand public, intelligence en santé
- Spécialité
- Bâtir et intégrer l’IA
- Statut
- Bêta en ligne. Accès activé par l’équipe.
Aperçu
Surforme rassemble en un seul endroit les dossiers de santé, le contexte personnel et les données d’appareils connectés. Des Portraits liés à leurs sources aident les utilisateurs à préparer leurs conversations, à repérer les écarts à examiner et à explorer les changements d’un rapport à l’autre.
L’application Web responsive est en bêta, avec un accès activé par l’équipe. Environ 100 comptes ont été inscrits et activés, avec une quarantaine d’utilisateurs actifs chaque semaine et presque tous de retour au cours d’un mois.
Défi
L’information de santé s’accumule dans des documents, des appareils et des rendez-vous. La rassembler demande plus que de générer un résumé : les valeurs extraites doivent être validées, les documents doivent appartenir à la bonne personne, et les constats doivent reposer sur des appuis traçables.
Solution
Un pipeline en cinq étapes analyse les documents, extrait et valide les signaux, génère un Portrait, l’évalue par rapport aux preuves et livre les résultats approuvés.
Les vérifications d’identité gardent les documents non concordants hors de la synthèse jusqu’à ce que leur appartenance soit confirmée. Les références sont résolues par rapport à des sources connues; les éléments prioritaires sans appui sont retirés, et les observations sans signal à l’appui sont étiquetées comme hypothèses.
Avant la livraison, chaque Portrait doit passer sept contrôles automatisés combinant des règles déterministes et une évaluation par un modèle distinct. Un contrôle échoué retient le nouveau Portrait et conserve la version livrée précédemment. La livraison est automatisée, sans étape de révision humaine.
L’infrastructure combine un stockage au Canada et un calcul applicatif à Montréal avec un traitement par des fournisseurs d’IA externes, conditionnel au consentement. Les documents peuvent contenir des renseignements identificatoires lorsqu’ils sont envoyés pour traitement. Les tâches en arrière-plan transportent des identifiants de dossiers plutôt que de l’information de santé.
Résultats
Bâtie en quelques mois.
Utilisée tout au long de la bêta.
- Temps de réalisation
- Environ 3 à 4 mois pour bâtir le produit de bout en bout
- Comptes activés
- Environ 100 comptes bêta inscrits et activés
- Activité hebdomadaire
- Une quarantaine d’utilisateurs actifs chaque semaine
- Activité mensuelle
- Presque tous les 100 utilisateurs activés de retour au cours d’un mois
- Intensité d’utilisation
- Certains utilisateurs ont traité plus de dix dossiers de santé et généré plusieurs Portraits
- Contrôles de livraison
- Sept contrôles automatisés doivent réussir avant qu’un Portrait soit livré
Le temps de réalisation et les chiffres d’activité récente sont des estimations déclarées par le propriétaire en date de septembre 2026. L’activité reflète le retour et l’utilisation du produit; ces chiffres ne constituent pas une analyse de rétention par cohorte. Les exemples d’intensité d’utilisation décrivent certains utilisateurs. Les premières rétroactions sont qualitatives, distinctes de résultats de santé mesurés ou d’une évaluation quantifiée de l’exactitude.
- Les premières rétroactions des utilisateurs soulignent la préparation, des écarts utiles à examiner et moins de saisie manuelle répétitive.
- Les Portraits successifs aident les utilisateurs à explorer les changements dans leur information au fil du temps.
- Les contrôles de qualité échoués retiennent la livraison et conservent le Portrait livré précédemment.
Expérience pertinente en livraison de produits d’IA de bout en bout, en traçabilité des sources, en évaluation automatisée et en infrastructure infonuagique.