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Académie Suisse des Sciences Médicales ASSM

Meilleure visibilité des données de santé pour la recherche

Le Swiss Personalized Health Network (SPHN) et l’Office fédéral de la statistique (OFS) ont mis en place une collaboration, afin de rendre les jeux de données de santé suisses plus faciles à trouver et mieux interopérables. Les entrées du SPHN Metadata Catalog sont maintenant complètement intégrées dans I14Y, le catalogue national des métadonnées. SPHN contribue ainsi de manière importante à la mise en place d’une infrastructure nationale pour les données de santé, coordonnée et transparente.

  • Académie suisse des sciences techniques SATW

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    « L'avenir n'est en aucun cas tout tracé » – La vice-chancelière Rachel Salzmann s'exprime sur la Suisse en 2040

    À quoi ressemblera la Suisse en 2040 ? Dans son rapport « Perspectives Suisse 2040 », la Chancellerie fédérale esquisse trois avenirs possibles et en déduit six axes d’action pour les responsables politiques. Dans un entretien accordé à la SATW, la vice-chancelière Rachel Salzmann explique pourquoi l’avenir n’est en aucun cas tout tracé, pourquoi elle qualifie ces scénarios non pas de sombres, mais de stimulants, et dans quels domaines la Suisse pourrait jouer un rôle de premier plan sur le plan technologique.
  • Académie suisse des sciences techniques SATW

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    Une utilisation équitable des données commence par se poser les bonnes questions

    Les données aident les entreprises à mieux comprendre leurs groupes cibles et à adapter leurs offres de manière plus ciblée. Mais tout ce qui est techniquement possible n’est pas forcément responsable. Comment les PME peuvent-elles s’assurer qu’elles utilisent les données de manière équitable et transparente ? Le label « Data Fairness » de Swiss Insights leur offre des repères concrets à cet effet.
  • Académie suisse des sciences techniques SATW

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    L'apprentissage automatique démystifié : comprendre les performances surhumaines

    L'intelligence artificielle peut surpasser les humains dans certaines tâches. Mais quelle est la valeur de ces performances et où se situent leurs limites ? La qualité des données d'entraînement, la réalisation de tests de performance réalistes et la traçabilité des résultats sont des éléments déterminants. Ce que les entreprises doivent savoir pour utiliser les systèmes d'IA de manière fiable.
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