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À mesure que l’intelligence artificielle s’invite dans tous les secteurs, son application en santé suscite une attention particulière. Une étude récente publiée dans Frontiers in Digital Health a évalué la précision de plusieurs chatbots d’IA — ChatGPT‑3.5, ChatGPT‑4o, Microsoft Copilot, Google Gemini, Claude et Perplexity — pour fournir des conseils de santé fondés sur les preuves, avec un focus spécifique sur la douleur radiculaire lombo‑sacrée. Aperçu de l’étude L’étude a consisté à soumettre neuf questions cliniques liées à la douleur radiculaire lombo‑sacrée aux dernières versions des chatbots mentionnés. Ces questions étaient élaborées à partir de recommandations de pratique clinique (RPC) reconnues. Les réponses de chaque modèle ont été évaluées selon la cohérence, la fiabilité et l’alignement avec les RPC. Le protocole d’évaluation comprenait l’analyse de la cohérence textuelle, la fidélité intra‑juge et inter‑juge, ainsi que le taux de correspondance avec les RPC. Principaux résultats L’étude met aussi en évidence une variabilité de la cohérence interne des réponses générées par l’IA, allant de 26 % à 68 %. La fidélité intra‑juge était globalement élevée, avec des niveaux allant d’« presque parfaite » à « substantielle ». La fidélité inter‑juge variait de « presque parfaite » à « modérée ». Implications pour les professionnels de santé Ces résultats rappellent la nécessité de la prudence lorsqu’on considère des conseils de santé générés par l’IA. Les chatbots peuvent servir d’outils complémentaires, mais ils ne doivent pas se substituer au jugement clinique. La variabilité de l’exactitude et de l’adhésion aux lignes directrices indique que les recommandations générées par l’IA ne sont pas toujours fiables.Pour les professionnels des disciplines apparentées — orthophonistes, ergothérapeutes, physiothérapeutes/kinésithérapeutes, entre autres — les chatbots d’IA peuvent fournir des informations utiles. Il reste toutefois essentiel d’évaluer de manière critique ces contenus et de les recouper avec les recommandations cliniques à jour et l’expertise personnelle. Conclusion Si les chatbots d’IA peuvent améliorer l’accès rapide à l’information et potentiellement renforcer la prise en charge, leurs limites actuelles en matière d’alignement sur les recommandations fondées sur les preuves imposent une approche prudente. Les professionnels de santé devraient utiliser ces outils pour augmenter leur pratique, en veillant à ce que les conseils générés par l’IA soient mobilisés de façon responsable et toujours en complément de l’expertise clinique.

L’intelligence artificielle passe d’un mode réactif à un mode anticipatif. La nouvelle fonctionnalité ChatGPT Pulse franchit ce cap en faisant de l’IA un assistant proactif. Pulse travaille en arrière-plan, compile les nouveautés pendant la nuit et les présente chaque matin sous forme de cartes visuelles claires. Au lieu de trier des dizaines d’e‑mails, de fils de recherche ou de publications sur les réseaux, les professionnels commencent la journée avec un aperçu ciblé de ce qui compte vraiment dans leur domaine. Pour l’orthophonie, l’ergothérapie, la kinésithérapie/physiothérapie, la psychologie et l’éducation, cette innovation offre un moyen de suivre l’évolution rapide de la recherche, des outils et des politiques sans ajouter des heures à un emploi du temps déjà chargé. Imaginez ouvrir votre appareil le matin et voir : « Nouvelle étude sur l’apprentissage moteur en rééducation post‑AVC », « Résultats d’un essai sur un dispositif de feedback articulatoire », ou « Mises à jour des technologies pour la classe inclusive ». Pulse est conçu pour anticiper ces besoins et vous apporter l’information directement. Au‑delà des mises à jour : des achats intégrés au chat pour la pratique clinique En parallèle, OpenAI pilote une fonctionnalité qui pourrait remodeler les flux de travail professionnels : l’achat directement dans la conversation. Traditionnellement, après avoir identifié une stratégie ou un outil, un thérapeute ou un enseignant devait chercher en ligne, comparer, puis commander via des plateformes tierces — autant d’étapes qui retardent le passage de l’intention à l’action. Avec les achats intégrés, ce processus devient fluide. Si vous discutez de supports sensoriels avec ChatGPT, il peut non seulement suggérer des outils (gilets lestés, kits de manipulation/fidget, etc.), mais aussi proposer de les acheter directement dans l’échange. Pour les kinésithérapeutes, cela peut être des bandes élastiques adaptées ou des planches d’équilibre ; pour les orthophonistes, des cartes d’indices visuels ou des dispositifs de CAA (Communication Améliorée et Alternative) ; pour les enseignants, des supports visuels de classe ou des outils d’accessibilité. Cette intégration réduit les frictions et transforme plus vite les idées en actions. Elle facilite aussi des recommandations claires aux familles ou aidants, sans les submerger d’options. En pratique : comment ces fonctionnalités soutiennent le terrain Pourquoi c’est important pour la thérapie et l’éducation Le rythme du changement s’accélère : nouvelles technologies, évolutions des politiques, modèles d’intervention… Difficile de suivre sans un filtre fiable. Pulse agit comme ce filtre, mettant en avant l’information la plus pertinente et actionnable. De plus, la possibilité d’agir immédiatement — en accédant aux outils ou en les achetant dans le chat — comble un fossé ancien entre savoir et faire. Plutôt que d’entendre parler d’un outil en conférence puis d’attendre des semaines avant de l’essayer, les professionnels peuvent intégrer des ressources en séance quasi instantanément. Ce cycle rapide apprendre → appliquer → évaluer optimise la pratique et peut améliorer les résultats. Pour celles et ceux qui accompagnent des publics vulnérables — enfants avec besoins spécifiques, survivants d’AVC, personnes avec troubles des apprentissages — cette immédiateté peut être déterminante : accès plus rapide aux interventions, adaptation plus agile des stratégies, et prise en charge plus personnalisée. Précautions et usage responsable Malgré son potentiel, l’adoption doit rester réfléchie. Pulse fait de la curation, mais tout ce qui remonte ne sera pas nécessairement pertinent ni probant sur le plan clinique. Le jugement professionnel et la vérification des sources demeurent essentiels. De même, les achats intégrés sont pratiques, mais l’évaluation critique de la qualité des produits, de leurs preuves et de leur adéquation au client est indispensable. Points de vigilance supplémentaires : Et après ? L’arrivée de ChatGPT Pulse et des achats intégrés marque une nouvelle étape dans le soutien aux thérapeutes, enseignants et professionnels de santé. L’IA ne se contente plus de répondre : elle aide à rester informé, à sourcer le matériel et à appliquer rapidement les interventions. Cette évolution illustre une tendance de fond : des assistants IA intégrés, proactifs, qui combinent connaissances, outils et actions au même endroit. Pour les professionnels de la thérapie et de l’éducation, s’y engager tôt, c’est contribuer à façonner ces usages — pour qu’ils restent utiles, éthiques et réellement habilitants, plutôt que dispersants. L’avenir de la pratique reposera de plus en plus sur des outils qui réduisent la charge, élargissent l’accès et transforment les insights en actions. ChatGPT Pulse en offre un avant‑goût.  En savoir plus sur ChatGPT Pulse : OpenAI Pulse announcement | TechRadar on Pulse | Tom’s Guide on in-chat shopping

Les dernières années ont vu des débats spéculatifs sur l’IA en santé et en éducation. Aujourd’hui, avec les lancements récents, les publications académiques et les mises à jour de plateformes, l’IA n’est plus optionnelle — elle s’impose comme une composante des meilleures pratiques. Que vous soyez orthophoniste, ergothérapeute, kinésithérapeute/physiothérapeute, enseignant ou un peu de tout cela, comprendre ces évolutions est essentiel. Voici pourquoi l’intégration de l’IA n’est plus seulement intéressante, mais vitale — et comment s’y adapter. Tendances clés qui placent l’IA au centre Ce que cela signifie selon les rôles Rôle Implications de l’intégration de l’IA Orthophonistes Feedback articulatoire détaillé (p. ex. UTI‑LLM), capteurs laryngés portables, plateformes d’entraînement à domicile, réduction des tâches répétitives (suivi, devoirs). Kinésithérapeutes et Ergothérapeutes Capture/métriques de mouvement, monitoring à distance; guidage d’exercices avec rappels conversationnels; alignement des pratiques à domicile; sécurité et observance améliorées. Enseignants Adaptation de contenus en temps réel, feedback personnalisé, repérage plus précoce des élèves à risque, intégration de la littératie IA, réduction de la surcharge de préparation. Administrateurs / Directions / Managers Sélection/validation d’outils, intégration avec DME/ENT (Dossier Médical Électronique/ Environnement Numérique de Travail), formation des équipes, conformité privée/ Sécurité et Protection des Données (SDP), accessibilité et support. Défis et points de vigilance Comment prendre de l’avance Conclusion L’IA n’est plus un horizon lointain. Des outils de feedback articulatoire, des capteurs intelligents, des plateformes de télé‑pratique et des suites éducatives majeures montrent qu’une intégration transversale est déjà en cours. Pour les thérapeutes et les enseignants, l’opportunité est immense: plus de précision, d’accès, d’efficacité et d’innovation. La responsabilité l’est tout autant: garantir la qualité, l’empathie et l’équité. Au cours des prochaines années, vous aurez à décider où et dans quelle mesure l’IA s’insère dans votre travail. Restez informé, testez de façon mesurée et conservez une pratique centrée sur l’humain: c’est la meilleure voie pour des décisions éclairées — et des résultats durables.

L’intelligence artificielle (IA) n’est plus une simple promesse futuriste : elle redéfinit déjà la manière dont les professionnels de tous secteurs exercent leur métier. Des ingénieurs concevant du matériel minier aux infirmières rédigeant des plans de soins, l’IA est désormais évaluée face aux exigences concrètes des métiers. Une question audacieuse se pose : l’IA pourrait-elle faire votre travail ? La dernière étude d’OpenAI ne se contente pas d’un simple « oui » ou « non ». Elle révèle une réalité bien plus nuancée : l’IA ne remplace pas encore les humains, mais, dans certains domaines, elle s’en approche de manière troublante. Pour nous, thérapeutes, cette évolution représente à la fois des opportunités passionnantes et des défis majeurs qu’il nous faut appréhender. L’évaluation : mesurer l’IA face aux professionnels Pour répondre à cette question, OpenAI a développé un nouveau cadre d’évaluation baptisé GDPval. Imaginez-le comme un « examen de compétences » pour les systèmes d’IA : au lieu de tester des connaissances théoriques, il évalue des tâches professionnelles réelles. Les résultats : rapide, économique… et parfois impressionnante L’étude révèle un paysage contrasté où les forces de l’IA côtoient des limites persistantes. Lorsqu’on a soumis les productions de l’IA à l’évaluation d’experts humains, ces derniers ont globalement préféré les versions humaines. Pourtant, la combinaison « brouillon généré par l’IA + révision humaine » s’est avérée plus efficace que le travail en solo. Ce que cela signifie pour les thérapeutes Cette recherche a des implications directes pour notre domaine. L’IA peut déjà nous assister pour : Mais voici le piège majeur : le travail de l’IA peut paraître impeccable en surface tout en contenant des erreurs subtiles ou des omissions. Le Harvard Business Review a d’ailleurs qualifié ce phénomène de « workslop » — du contenu qui semble professionnel mais qui est incomplet ou incorrect. Pour nous, thérapeutes, relayer du « workslop » non vérifié pourrait signifier : C’est précisément là que notre expertise professionnelle devient plus cruciale que jamais. Le rôle du thérapeute à l’ère de l’IA Nous devons considérer l’IA comme un stagiaire brillant mais maladroit : Cela signifie que notre rôle ne diminue pas : il évolue. Les thérapeutes qui sauront superviser, affiner et orienter les productions de l’IA pourront dégager plus de temps pour l’essentiel de notre métier : Au lieu d’être submergés par la paperasserie, nous pourrons consacrer davantage d’énergie à : Perspectives d’avenir Certains experts en IA prévoient qu’à l’horizon 2026, l’IA pourrait égaler les humains dans la plupart des tâches économiquement précieuses. Bien que cela puisse sembler alarmant, cela ne signifie pas que les thérapeutes disparaîtront du marché du travail. Cela veut plutôt dire que ceux qui apprendront à intégrer efficacement l’IA s’épanouiront, tandis que ceux qui résisteront pourraient avoir du mal à suivre. Le message à retenir pour nous est clair : Réflexion finale En tant que thérapeutes, notre travail repose sur l’empathie, la créativité et une compréhension nuancée — des qualités qu’aucune IA ne peut reproduire. Mais l’IA peut nous libérer des tâches répétitives, nous donner un accès plus rapide aux ressources et nous aider à innover dans la prestation de services. L’avenir de la thérapie n’est pas l’IA à notre place, mais l’IA à nos côtés. Et cette collaboration, si elle est utilisée avec sagesse, peut nous offrir plus de temps, plus d’outils et, en fin de compte, un impact plus grand pour les personnes que nous accompagnons.

Les manuels et les PDF constituent des outils pédagogiques puissants, mais leur structure reste rigide. De nombreux apprenants les parcourent superficiellement, en oublient le contenu ou se sentent submergés par des pages de texte denses. Imaginez maintenant que ces mêmes supports puissent s’adapter à vos besoins individuels. C’est précisément l’objectif de Learn Your Way, développé par Google Research : transformer les PDF et les manuels en leçons interactives et adaptatives. De la lecture statique à l’apprentissage adaptatif En important un manuel ou un article, Learn Your Way le restructure en une expérience d’apprentissage dynamique. Au lieu d’une lecture passive, l’utilisateur peut : Résultat : le contenu n’est plus un mur de texte, mais un tuteur réactif, capable de s’ajuster en temps réel aux besoins de l’apprenant. Preuves d’efficacité : une mémorisation renforcée Une première étude d’efficacité menée par Google a révélé des résultats marquants : Pourquoi cette innovation compte pour les chercheurs Les universitaires et les professionnels rencontrent le même défi que les étudiants : trop de lectures, trop peu de temps. Learn Your Way pourrait révolutionner : Pour les jeunes chercheurs, ce système peut servir de structure d’apprentissage guidé ; pour les universitaires expérimentés, il devient un outil d’assimilation accélérée dans de nouveaux domaines. Pourquoi cette innovation compte pour les personnes dyslexiques Les manuels traditionnels posent des défis particuliers aux personnes dyslexiques : blocs de texte denses, longs paragraphes et absence de soutien pédagogique génèrent fatigue et frustration. Learn Your Way offre plusieurs avantages clés : Bien que cet outil ne remplace pas des interventions structurées en littératie, il crée un environnement d’apprentissage plus accessible, qu’il s’agisse d’études quotidiennes, de formation professionnelle ou de lecture de travaux de recherche. Une vision plus large Learn Your Way fait évoluer l’éducation et la recherche, en passant d’un modèle « lire et mémoriser » à un paradigme « s’engager et s’adapter ». Ses bénéfices s’étendent à : Conclusion Les outils pédagogiques évoluent : les manuels ne sont plus statiques, ils deviennent interactifs. Que vous soyez un étudiant en période de révision, un chercheur confronté à des dizaines de PDF ou un apprenant dyslexique naviguant dans des textes denses, Learn Your Way illustre comment l’IA adaptative peut rendre l’acquisition des connaissances non seulement plus efficace, mais aussi plus inclusive.

La dernière innovation de Meta – les lunettes Ray-Ban Display AI couplées à un bracelet neural EMG – fait bien plus que buzz dans le monde tech. Pendant des années, les lunettes intelligentes ont promis plus qu’elles n’ont tenu, mais cette fois, la combinaison d’un affichage tête haute, d’une intégration IA et d’un contrôle par gestes subtils suggère que les wearables entrent dans une nouvelle ère. Pour les thérapeutes et les patient·e·s, les possibilités sont immenses. Au cœur de cette innovation : un écran couleur intégré dans la lentille droite, offrant un accès discret et en temps réel à l’information, sans avoir à sortir son téléphone. Associé au Meta Neural Band – qui détecte les mouvements du poignet et des doigts via l’électromyographie (EMG) – ces lunettes permettent un contrôle sans les mains, idéal pour les utilisateur·rice·s à mobilité réduite ou les professionnel·le·s ayant besoin d’interactions rapides. Sous-titres en direct, traductions, messagerie et navigation s’affichent désormais directement dans votre champ de vision. Fonctionnalités clés à connaître pour les thérapeutes ✔ Affichage visuel : Instructions, sous-titres et rappels sans les mains. ✔ Contrôle par gestes : Le bracelet EMG permet des actions discrètes avec les doigts ou le poignet. ✔ Communication assistée : Traduction et sous-titrage en temps réel. ✔ Design classique : Élégant et discret, réduisant la stigmatisation liée aux “gadgets tech”. Applications cliniques et bénéfices pour les patient·e·s Domaine thérapeutique Avantages potentiels Points de vigilance Orthophonie Sous-titres en direct pour les malentendant·e·s ; rappels visuels pour les tâches langagières ; engagement par gestes. Taille/lisibilité de l’affichage ; courbe d’apprentissage ; risque de distraction. Ergothérapie Contrôle EMG pour les personnes à dexterité limitée ; prompts visuels interactifs pour le séquençage des tâches.   Calibrage nécessaire ; moins efficace en cas de tremblements ou troubles moteurs sévères. Psychomotricité Guidage visuel en temps réel pour les exercices ; indices pour la coordination. Garder les exercices ancrés dans le corps, pas seulement sur écran. Psychologie & Éducation spéciale Rappels personnalisés, traductions, prompts discrets pour la gestion du stress ; autonomie accrue. Vie privée, sécurité des données, risque de dépendance aux rappels. Points à surveiller Le détail amusant : Pendant la démo, les lunettes ont complètement bugué – les sous-titres ont commencé à traduire « Hello » en ce qui ressemblait à du code Morse ! Mais voici le paradoxe : même dans le chaos, le potentiel pour les applications thérapeutiques était évident. Imaginez des rappels mains libres en orthophonie, ou des séquences de tâches contrôlées par gestes en ergothérapie… Ce n’est qu’un début. La vision d’ensemble ? Ces lunettes marquent une étape vers une réalité augmentée assistive. À mesure que l’autonomie de la batterie s’améliore et que des fonctionnalités comme les sous-titres par lecture labiale, les superpositions thérapeutiques en temps réel ou l’intégration télésoin émergent, les thérapeutes pourraient disposer d’un tout nouveau média d’intervention. Se préparer dès maintenant est essentiel – comprendre ce que ces dispositifs peuvent (et ne peuvent pas) faire nous aidera à anticiper l’avenir. Restez à l’écoute pour notre prochaine édition, où nous plongerons plus profondément dans des méthodes pratiques pour intégrer les wearables aux séances de thérapie.

Dans un entretien récent, Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, a balayé l’idée selon laquelle les modèles d’IA actuels posséderaient une « intelligence de niveau doctoral ». Son message est sans équivoque : si l’IA peut parfois égaler, voire surpasser, les humains dans des tâches très spécifiques, elle reste loin d’une intelligence générale. Qualifier ces systèmes de « doctorants artificiels » est non seulement trompeur, mais risque d’alimenter des attentes irréalistes, notamment en santé et en recherche. Hassabis souligne que des modèles comme Gemini ou les systèmes de type GPT affichent certes des « poches de performance doctorale » – en pliage de protéines, en imagerie médicale ou en résolution de problèmes complexes. Pourtant, ces mêmes outils échouent à des tâches de raisonnement élémentaire, incapables d’apprentissage continu, et commettent des erreurs grossières qu’un·e chercheur·se humain·e ne ferait jamais. Selon lui, une véritable Intelligence Artificielle Générale (IAG) – capable d’apprendre de manière flexible à travers différents domaines – n’est pas pour avant 5 à 10 ans. Ce que cela implique pour la recherche et la santé Ces limites ne signifient pas que l’IA n’a pas sa place dans notre travail. Elles nous rappellent simplement comment l’utiliser : de manière responsable et stratégique. Points clés à retenir : Applications concrètes par discipline Domaine Avantages actuels de l’IA Limites / Risques Recherche médicale Prédiction de structures protéiques (ex. AlphaFold) ; accélération de la découverte de médicaments ; diagnostics par imagerie.   Erreurs de généralisation ; raisonnement opaque ; biais dans les données. Thérapie & Psychologie Rédaction de supports thérapeutiques ; génération de scénarios comportementaux ; transcription de séances.   Risque de dépendance excessive ; erreurs dans des contextes délicats. Éducation spécialisée Création de contenus différenciés ; suivi des progrès ; supports d’apprentissage accessibles. Recommandations potentiellement inadaptées sans contexte. Perspectives d’avenir Même sans IAG, les outils actuels peuvent accélérer considérablement les processus et renforcer l’expertise humaine. Mais l’avertissement de Hassabis reste valable : l’IA n’est pas un substitut à l’intelligence humaine, mais un partenaire dans le progrès. En tant que chercheur·se·s et clinicien·ne·s, notre responsabilité est double : Dans nos prochains numéros, nous explorerons des cas concrets d’intégration de l’IA en recherche, avec des exemples tirés de la thérapie et des sciences médicales. Références

L’intelligence artificielle (IA) ne se contente pas d’accélérer la recherche scientifique : elle en transforme les processus, les possibilités et les défis. Pour les thérapeutes, chercheurs et éducateurs, il est essentiel de comprendre ces changements, même si nous ne les appliquons pas encore directement. Voici un aperçu des récentes avancées et des tendances à surveiller. Les nouveautés en IA et recherche Les systèmes d’IA ne se limitent plus à un rôle d’assistance : ils commencent à formuler des hypothèses, concevoir des expériences, analyser des données et même rédiger des rapports scientifiques avec une intervention humaine minimale. Par exemple, l’étude From AI for Science to Agentic Science (Wei et al., 2025) montre comment l’IA évolue vers une forme d’« agentivité » dans la découverte scientifique, passant d’un outil d’aide à un véritable partenaire de recherche. arXiv Un autre exemple est The AI Scientist-v2, qui a soumis des manuscrits entièrement générés par IA à des ateliers de révision par les pairs. Bien qu’une supervision humaine reste nécessaire, cette avancée marque un tournant : l’IA réalise désormais des tâches autrefois réservées aux humains. arXiv L’efficacité de l’IA dépend étroitement des données : plus elles sont nombreuses, riches et variées (texte, image, vidéo, génomique), et mieux les outils informatiques les traitent. On observe ainsi l’émergence de supercalculateurs dédiés à la recherche en IA (comme Doudna au Berkeley Lab) et d’investissements dans des « environnements tests prêts pour l’IA », où les chercheurs peuvent expérimenter en toute sécurité. AP News+1 Cependant, l’augmentation rapide de la taille des modèles d’IA (jeux de données, puissance de calcul) soulève des questions sur leur efficacité et leur coût environnemental. Stanford HAI Face à l’explosion des publications scientifiques, l’IA aide les chercheurs à trier la littérature plus rapidement. Des outils émergent pour identifier les revues prédatrices, repérer les pratiques de citation problématiques ou détecter les biais dans les études. Crescendo.ai+1 Des « assistants de recherche virtuels » sont également en développement (par exemple à Oxford), réduisant la charge de travail en filtrant les pistes prometteuses dans de vastes ensembles de données (comme les signaux astronomiques), permettant aux scientifiques de se concentrer sur l’essentiel. Windows Central Ce que cela signifie pour nous (thérapeutes, éducateurs et chercheurs) — « Et alors ? » À surveiller dans les prochains numéros Voici quelques thèmes que je compte approfondir : Références

Claude, développé par Anthropic, est l’un des modèles de langage les plus avancés (LLM). Ses évolutions récentes offrent des opportunités pertinentes pour les domaines de la thérapie, de l’éducation spécialisée, de la psychologie et des disciplines connexes. Voici un résumé des dernières mises à jour de Claude, ainsi que des idées (et des précautions) pour une utilisation professionnelle adaptée. Nouvelles fonctionnalités de Claude En milieu d’année 2025, Anthropic a lancé deux modèles améliorés : Claude Opus 4 et Claude Sonnet 4. Ces versions offrent un raisonnement plus poussé, une meilleure intégration d’outils externes et une compréhension plus précise des consignes. Anthropic+2Google Cloud+2 Elles permettent également un « raisonnement étendu » (travail avec des outils externes, analyse en arrière-plan) et une mémoire accrue du contexte utilisateur. De plus, leurs capacités en codage et en analyse via les outils API sont renforcées. Anthropic Claude Sonnet 4 (pour les utilisateurs de l’API) peut désormais gérer une fenêtre de contexte de 1 million de tokens (un token correspond à un fragment de mot ou un mot court ; 1 million de tokens équivaut à des milliers de pages). Cela permet d’intégrer des textes plus longs (comptes rendus, rapports, travaux antérieurs) comme contexte, améliorant ainsi la continuité et réduisant la nécessité de réexpliquer le contexte à chaque interaction. TechCrunch Claude a introduit ou amélioré des fonctionnalités permettant de mémoriser les conversations passées, les préférences des utilisateurs, les fichiers ou projets téléchargés, etc. Ces fonctionnalités sont optionnelles (il est possible de désactiver la mémoire), mais elles peuvent être très utiles pour un suivi continu (par exemple, pour suivre les progrès ou affiner les objectifs au fil du temps). The Verge Les nouveaux outils éducatifs de Claude (comme Claude for Education) ne se contentent pas de fournir des réponses directes : ils guident les utilisateurs dans leur raisonnement, posent des questions et favorisent une compréhension approfondie (style socratique). Venturebeat+1 Claude intègre désormais des mécanismes pour limiter les interactions nuisibles ou abusives, y compris la possibilité de mettre fin aux conversations qui violent les normes de sécurité. Les options de confidentialité (comme les modes incognito ou sans mémoire) sont également renforcées. The Verge+1 Comment ces fonctionnalités peuvent nous aider ? Voici des applications concrètes pour les orthophonistes, ergothérapeutes, éducateurs spécialisés et psychologues, ainsi que les précautions à prendre : Fonction / Tâche Comment Claude peut aider Points de vigilance et bonnes pratiques Planification d’objectifs / PPS Rédaction ou affinement d’objectifs pour les Projets Personnalisés de Scolarisation (PPS), génération de stratégies basées sur des preuves pour des objectifs en langage, motricité fine, fonctions exécutives, etc. Grâce à sa mémoire contextuelle, Claude peut conserver les détails du profil de l’élève pour assurer une cohérence.   Toujours relire attentivement les propositions. Vérifier que le langage respecte les normes légales et réglementaires. Adapter les suggestions au cas individuel. Ne pas utiliser l’IA pour poser un diagnostic. Anonymiser les données sensibles.   Création de supports thérapeutiques Génération de stimuli thérapeutiques : histoires sociales, supports visuels, fiches d’activités, scripts de pratique, prompts pour l’articulation ou le langage, textes adaptés. La fenêtre de contexte élargie permet de créer des séquences complexes (par exemple, une série de séances) sans avoir à recharger les matériaux.   Vérifier l’exactitude, l’adéquation culturelle et le niveau de développement. Éviter les contenus trop génériques. Adapter avec un regard humain.   Suivi des progrès et analyse de données   Aide à la rédaction de rapports de progression, analyse de données (par exemple, logs de performance ou scores d’évaluation), identification de tendances, suggestions de modifications dans les plans thérapeutiques. Avec son raisonnement amélioré, Claude peut proposer des interventions alternatives en cas de stagnation.   Éviter de surinterpréter les suggestions de l’IA. Garantir la qualité des données. Conserver la responsabilité humaine dans les décisions.   Soutien à l’apprentissage et à la généralisation   Utilisation des modes d’apprentissage pour aider les élèves à réfléchir : plutôt que de donner des réponses, Claude peut structurer le raisonnement, guider les stratégies métacognitives ou soutenir la rédaction de réflexions. Pour les psychologues, il peut aider à la psychoéducation (par exemple, aider les élèves avec un TDAH à planifier des tâches).   S’assurer que l’élève apprend le processus et ne contourne pas la réflexion. Surveiller les biais ou contenus inappropriés. Vérifier les informations, surtout si elles sont médicales ou psychologiques.   Efficacité administrative et documentation   Utilisation des outils de Claude pour créer des documents formatés, des comptes rendus, des plans thérapeutiques, des synthèses de réunions ou des rapports adaptés aux parents. La mémoire et le contexte élargi aident à maintenir des détails cohérents sans répéter les informations de base.   Toujours vérifier l’exactitude des documents. Respecter les politiques de confidentialité et de protection des données. Vérifier que l’utilisation des données est conforme aux lois en vigueur.   Précautions et considérations éthiques À tester prochainement Références Anthropic. (2025, May 22). Introducing Claude 4. https://www.anthropic.com/news/claude-4 Anthropic Anthropic. (2025, August 12). Claude Sonnet 4 model now has a 1 million token context window. TechCrunch. TechCrunch Anthropic. (2025, August 11). Claude AI memory upgrade & incognito mode. The Verge. The Verge Anthropic. (n.d.). Claude for Education: Reimagining AI’s Role in K-12 Learning. Eduscape. Eduscape