Ton don, ta pathologie,
ta valeur.

Donne pour la recherche sur TA maladie. Pas tout. Juste ce qui aide. Et tu peux retirer à tout moment.

Patient → Recherche → IA améliorée → Patient.

Boucle vertueuse, transparente, opt-in. Tes données améliorent les modèles qui te servent.

Tu actives le don pour 1 pathologie spécifique.

Recherche pathologie

Cohorte pseudonymisée mise à disposition des chercheurs.

Outcomes captés

Résultats des études redescendent dans le research lake.

IA modèles retraînés

CamemBERT-bio + Mistral fine-tunés pour mieux te servir.

Recommandations améliorées

Suggestions plus précises pour TA pathologie spécifique.

Patient → Recherche → IA améliorée → Patient.

Quatre étapes, toutes réversibles.

Choisis

Tu actives la recherche pour 1 pathologie spécifique (diabète, hypertension, cancer du sein, etc.) — pas tout ton dossier.

Pseudonymisation

Tes données sont k-anonymisées (k=5 minimum) avant entrée dans le research lake. Aucune ré-identification possible.

Contribution

Les chercheurs peuvent requêter la cohorte sans jamais voir ton identité. Audit-log de chaque accès.

Révoque

1 tap retire tes données du lake en moins de 24h. Aucune justification requise. Aucune pénalité.

Trois modèles, un seul te respecte.

Trois modèles, un seul te respecte.
 ConsentementTransparenceHébergementValeur retournée
GAFAM (Apple Health, Google Fit)Tout ou rienOpaqueHébergé US · Cloud ActAucun retour patient
Plateformes étatiques (Mon Espace Santé)CentraliséLimitéeHébergé FRPas de feedback patient
My Data My CareOpt-in pathologie par pathologieTransparent · audit-logFR / UE · HDS v2Royalties patient si étude pharma

Ta valeur reconnue.

Si une étude pharma utilise tes données pseudonymisées, tu reçois une part des royalties.

5 à 15% du contrat

Cible : 5 à 15% du contrat étude redistribuée aux contributeurs, au prorata de leur contribution effective.

Pas de leverage marketing

Pas d'upsell. Pas de tarif premium. Pas de pression. Juste ta valeur reconnue.

Audit public annuel

Montants reversés publiés annuellement. Cabinet d'audit indépendant. Ledger consultable.

Trois couches, zéro fuite.

E2EE vault patient

Chiffrement de bout en bout côté patient. Clés détenues par le patient (HKDF). MDMC ne peut PAS lire tes données brutes.

Research Lake VPC isolé

Lake hébergé HDS v2, VPC isolé du reste de l'infra, accès chercheurs via API auditée. Pseudonymisation k-anonyme + suppression directs identifiers (FFI L.1110-4).

Federated learning V3

Modèles entraînés directement chez les hôpitaux partenaires sans sortie de PHI. Seuls les gradients (paramètres modèle) circulent — pas les données.

Comprendre l'architecture

Voir comment chaque couche technique protège ta vie privée tout en alimentant la boucle de progrès.