Tatakoto vulgarise la recherche scientifique sur l'intelligence artificielle appliquée à la médecine. Détection de cancer par transformer, foundation models en imagerie, LLMs cliniques — on lit les papiers, on les explique, on dit ce qui est solide et ce qui ne l'est pas.

Le projet

La recherche IA × santé est devenue le moteur de la médecine du XXIe siècle. Des milliers de papiers paraissent chaque année — sur la détection de cancer en pathologie numérique, les modèles de fondation en imagerie, les LLMs en raisonnement clinique, l'IA en découverte de médicaments. La quasi-totalité reste illisible pour quiconque n'est ni clinicien ni ingénieur ML. Tatakoto se place entre la publication brute et la couverture grand public, qui titre sur des press releases sans regarder la méthode.

La méthode

Chaque Décryptage suit une grille rigoureuse : architecture du modèle, données d'entraînement et leurs biais, comparateur honnête, métriques en termes ML ET en traduction clinique, limites de généralisation, accessibilité du modèle (code, poids, licence), conflits d'intérêts, maturité réglementaire. On nomme les modes d'échec spécifiques à l'IA-santé : data leakage, shortcut learning, biais de population, comparateurs biaisés.

Multilingue

Tatakoto publie en français, anglais, espagnol et chinois.