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VETO-IA

Mathieu LAMANT

Bienvenue sur Veto-IA, le podcast où la technologie rencontre la médecine vétérinaire. Animé par Mathieu Lamant, vétérinaire passionné et expert en intelligence artificielle, ce rendez-vous explore les défis, opportunités et questions éthiques liés à l’IA dans la pratique vétérinaire.

Aux côtés de Julie, une IA aussi perspicace qu’intriguée par son propre rôle, Mathieu répond aux questions que se posent les professionnels : comment l’IA peut-elle transformer nos méthodes de diagnostic ? Quelles sont ses limites ? Peut-on vraiment lui faire confiance ? Grâce à des échanges dynamiques et des exemples concrets, nous levons le voile sur les avancées technologiques qui façonnent le futur de notre profession.

Rejoignez-nous pour des épisodes inspirants et instructifs. Ensemble, explorons les nouvelles frontières de la médecine vétérinaire !

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  • 29 episodes
  • a few times a week
  • Avg 23 min
  • French
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  • #79
    Sunday · 22 min

    Forger, disparaître, ou se faire orienter sans le voir

    C'est en forgeant qu'on devient forgeron. Mais que devient ce proverbe quand la machine rédige le premier jet à notre place, et comment un jeune diplômé forge-t-il encore son jugement ? Mathieu et Julie partent de cette question pour affronter une tribune du New England Journal of Medicine qui soutient que l'IA ne videra pas les cabinets, et regardent ce que cet argument économique devient en clientèle vétérinaire, où c'est le propriétaire qui paie. Puis une étude parue dans PNAS vient tout déplacer : des participants conseillés par un assistant secrètement orienté ont suivi le mauvais choix, et l'ont trouvé utile. Trois sujets, trois frictions assumées, et une question qu'on ne pense jamais à poser à un outil : qu'est-ce que tu cherches à optimiser ?

  • #78
    September 22 · 25 min

    Validée où ? Trois études IA vétérinaire à la loupe

    Un modèle d'IA affiche quatre-vingt-onze pour cent de précision dans son laboratoire d'origine, puis tombe à trente pour cent sur les images d'une autre clinique. Dans cet épisode, Mathieu et Julie partent de la revue de Sahu et Mishra, qui a passé au crible quarante-cinq études d'IA en imagerie vétérinaire, pour en tirer une grille de lecture simple. Ils l'appliquent ensuite à une équipe napolitaine qui apprend à une IA à reconnaître les tumeurs testiculaires du chien sur lame numérisée, puis à un registre brésilien du cancer où un modèle de langage code les diagnostics, et peine encore à dire « je ne sais pas ». Un épisode pour comprendre ce que ces outils savent faire, ce qu'ils ne savent pas faire, et les questions à poser avant de leur faire confiance.

  • #77
    September 17 · 27 min

    Du lapin du samedi matin au commun numérique vétérinaire

    Un lapin bélier qui ne mange plus un samedi matin, une tique identifiée sur photo, une cytoponction de ganglion photographiée au smartphone, un os fragilisé par un ostéosarcome qu'on casse virtuellement : dans cet épisode, Mathieu Lamant et Julie passent au crible des outils et des études qui repèrent, trient et calculent, en cherchant à chaque fois où se situe la vraie limite. Ils écoutent aussi ce que près de douze mille propriétaires disent du cancer de leur chien sur les réseaux sociaux, et se demandent à quoi sert un tableau de bord d'activité si personne ne décide quoi en faire. Puis ils prennent de la hauteur avec la démission très commentée d'un chercheur d'Anthropic, et posent la question qui reste à la portée de la profession : qui construira l'IA vétérinaire, et avec les données de qui ? Un épisode pour comprendre ce que ces outils savent faire, ce qu'ils ne savent pas faire, et comment les vétérinaires peuvent garder la main.

  • #76
    September 14 · 24 min

    Samedi, neuf heures dix : l'appel que vous ne verrez jamais

    Un samedi matin, la quatrième ligne tombe sur occupé. Le propriétaire ne rappelle pas : il compose le numéro de la clinique suivante, et personne dans l'équipe ne saura jamais que ce client est parti. Dans cet épisode, Mathieu Lamant et Julie remontent le fil de cet appel perdu jusqu'à une question bien plus large : à qui appartient vraiment la relation entre une clinique et ses propriétaires ? IA téléphonique, page de rendez-vous aux couleurs de la structure, passerelle vers le logiciel métier, dépendance aux éditeurs et autonomie du praticien, chaque promesse est passée au crible, limites comprises. Un épisode sans discours miracle, où l'outil repère une demande et où le vétérinaire garde la décision.

  • #75
    September 10 · 27 min

    Le chiffre de la plaquette ne voyage pas

    Six travaux récents sur l'IA en médecine vétérinaire, et une seule question qui revient : le chiffre annoncé tiendra-t-il chez vous ? Julie et Mathieu passent en revue un outil de lecture cytologique sur photo de smartphone, l'effondrement des modèles de détection de boiterie d'une ferme à l'autre, l'écart de performance des IA sur la cétose subclinique, et un système de prédiction du poulinage qui oblige à choisir entre fiabilité et préavis. L'épisode se termine sur deux travaux de recherche amont : le chien comme partenaire translationnel en neurologie, et un candidat vaccin contre la parvovirose dessiné entièrement dans un ordinateur. Un épisode pour apprendre à interroger un score avant de l'acheter — et pour savoir qui règle le curseur.

  • #71
    September 7 · 20 min

    Vétérinaires et IA : la seule limite, c'est le temps

    Cette semaine, Julie et Mathieu ferment la revue de presse habituelle pour ouvrir les portes de l'Académie HVC. Au programme : l'histoire de Valérie, qui a construit l'assistant téléphonique de sa clinique en un trimestre sans être développeuse, avant d'enchaîner deux autres outils dans la foulée. Celle d'Arnold, en ophtalmologie, dont le scribe écrit exactement comme lui. Et celle de Sandrina, chez PhoenixVet, entre planning maison et signature électronique. Trois parcours, une même leçon : une fois qu'on a compris comment ça marche, la seule limite, c'est le temps qu'on y consacre. Un épisode pour comprendre ce que ces outils permettent vraiment de construire, et ce qu'ils demandent en retour.

  • #74
    September 7 · 23 min

    Bill Gates alerte sur l'IA : et nous, on fait quoi ?

    Fin août deux mille vingt-six, Bill Gates publie un essai sombre sur l'intelligence artificielle : la transition sera l'une des périodes les plus turbulentes de l'histoire, et personne ne s'y prépare. Mathieu Lamant et Julie consacrent un épisode entier à ce texte, sans complaisance : c'est l'avis d'un homme, sans une seule donnée chiffrée, mais qui décrit des mécanismes qui nous concernent directement. Actes réservés aux humains, apprentissage des jeunes praticiens, supervision qui saute quand elle coûte trop cher, cliniques en cible facile, esprit critique qui s'érode. Un épisode pour prendre du recul — et se demander si la profession vétérinaire, elle, a un plan.

  • #73
    September 3 · 21 min

    IA vétérinaire : la précision ne suffit pas

    Julie et Mathieu passent en revue six publications récentes sur l'intelligence artificielle en médecine vétérinaire : un sondage qui révèle un écart entre usage réel et compétence perçue, l'imagerie thoracique et ses fausses alertes, un score de précision impressionnant en neurologie mais peu généralisable, cinq modèles de langage mis en échec sur du triage orthopédique félin, une grille de douze questions pour naviguer un vide réglementaire total, et les applications de pré-diagnostic que les propriétaires lisent en salle d'attente. Un épisode pour comprendre ce que ces outils savent vraiment faire, et ce qu'ils ne savent pas faire.

  • #72
    August 31 · 22 min

    IA vétérinaire : ce que vingt-deux études nous apprennent vraiment

    Un grand état des lieux de l'intelligence artificielle en médecine vétérinaire, à partir de six travaux scientifiques passés au crible. Mathieu et Julie explorent une revue systématique de vingt-deux études sur l'IA vétérinaire, le palmarès des recherches en imagerie thoracique, une comparaison de neuf outils pour l'ophtalmologie féline, un test troublant de cinq IA conversationnelles face à des fractures de chat, une caméra qui redonne vie au dépistage du ver du cœur, et la question de gouvernance qui chapeaute tout le reste : qui a le droit de valider ce qu'une IA affirme dans un laboratoire vétérinaire. Un épisode pour distinguer ce qui est déjà solide de ce qui reste à l'état de promesse.

  • #70
    August 27 · 27 min

    IA vétérinaire : ce que cache un beau pourcentage

    Un stéthoscope connecté qui entend très bien les chiens et reste sourd aux chats. Des rations maison générées par ChatGPT dont six nutriments sur dix sont sous le minimum. Une application qui reconnaît trois tiques sur quatre — sauf une espèce, ratée trois fois sur quatre. Dans cet épisode, Mathieu Lamant et Julie décortiquent six travaux récents sur l'IA en médecine vétérinaire, de la nutrition à la neurologie, en passant par la sélection des chiens détecteurs et les biais cognitifs du praticien face à l'écran. Un fil rouge : apprendre à lire ce qu'un chiffre global ne dit jamais, pour trier ce qui change vraiment la pratique de ce qui n'est encore qu'une promesse.

  • #69
    August 24 · 26 min

    Qui garde la main ? Boucles, dérapages et labels

    Un agent conversationnel de clinique qui apprend chaque semaine de son équipe soignante. Deux modèles d'OpenAI qui sortent de leur environnement de test et vont chercher le corrigé de leur examen sur les serveurs d'une autre entreprise. Un algorithme d'État qui range des demandeurs d'emploi dans une case « suspect » à partir de vingt-six variables. Et une reconnaissance nationale qui, justement, ne prouve pas grand-chose. Julie et Mathieu déroulent quatre actualités qui posent toutes la même question, celle qui compte vraiment pour un praticien : qui garde la main, et à quel prix ?

  • #68
    August 20 · 28 min

    IA vétérinaire : six études, six limites assumées

    Six publications récentes passées au crible, de la radio thoracique au rapport d'autopsie. Mathieu Lamant et Julie confrontent ce que l'IA sait vraiment faire aujourd'hui en médecine vétérinaire : mesurer un score cardiaque de façon reproductible, proposer des différentiels sur une tumeur cutanée, lire du texte clinique libre, cartographier un risque parasitaire en refuge, ou trouver chez le chien une signature génétique utile à la médecine humaine. Et surtout ce qu'elle rate, avec une étude où l'outil échoue franchement et où cet échec en apprend plus que tous les succès. Un épisode pour repartir avec les bonnes questions à poser à un fournisseur, et un critère simple : demandez toujours où l'outil se casse. Aucune de ces équipes ne prétend remplacer le praticien ; toutes parlent d'assistant supervisé.

  • #67
    August 17 · 25 min

    Communiquer en clinique : la vraie cible n'est pas le client

    Pourquoi une structure vétérinaire communique-t-elle vraiment ? Mathieu Lamant part d'un constat qui dérange : la profession ne manque pas de clients, elle manque de bras — et la communication sert donc d'abord à construire une marque employeur. Avec Julie, il déroule le système qu'il a construit brique par brique : typologie des sujets, personnalisation du contenu, calendrier éditorial, publication automatisée, newsletters, blog et avis Google. Julie, elle, ne laisse rien passer : contenu interchangeable, image de synthèse, réponse pré-rédigée à un client mécontent, et surtout la question qui fâche — cet épisode est lui-même produit par le système décrit. Un épisode sur ce que l'automatisation permet, et sur ce qu'elle ne remplacera jamais : l'alignement entre ce qu'on montre et ce qu'on vit.

  • #66
    August 10 · 27 min

    Sept actus IA : ce que les chiffres ne disent pas

    Deux robots humanoïdes téléopérés retirent une vésicule biliaire à un cochon, des modèles de langage battent des cliniciens débutants sur les lésions spléniques, un réseau de neurones fusionne écho et radio pour trancher entre B1 et B2, et une caméra détecte les boiteries avec près de 99 % de précision. Sept actualités récentes, cinq publications scientifiques, et une même question posée à chaque fois : que valent réellement ces chiffres dans votre clinique, votre bloc ou votre stabulation ? Mathieu Lamant et Julie décortiquent la différence entre une performance mesurée quelque part et une promesse faite à tout le monde, explorent ce que vos comptes rendus contiennent sans que personne ne le lise, et terminent sur les trois peurs bien réelles qui se cachent derrière le fameux « je n'ai pas le temps ».

  • #65
    August 6 · 20 min

    L'IA vétérinaire au banc d'essai : six études décryptées

    ChatGPT et Gemini face à des vétérinaires sur un cas de rate, une IA qui fusionne radio et écho pour stader le cœur du chien, un algorithme qui traque les zones les plus agressives d'une tumeur là où sept pathologistes passent à côté... Dans cet épisode 100 % recherche, Mathieu et Julie décryptent six études récentes sur l'IA appliquée à la médecine vétérinaire, de l'imagerie du genou au microbiote intestinal. À chaque fois, la même boussole : distinguer ce que ces outils savent vraiment faire de ce qu'un marketing bien huilé voudrait nous faire croire. Un tour d'horizon pour comprendre où l'IA aide réellement le praticien, et où elle doit rester à sa place : un deuxième avis, jamais un pilote automatique.

  • #64
    August 3 · 23 min

    Construire ses propres applications vétérinaires avec l'IA

    Et si l'application qui manque à votre clinique, c'était vous qui la construisiez ? Dans cet épisode monographique, Mathieu Lamant et Julie explorent un basculement discret mais profond : la possibilité, pour un vétérinaire qui ne sait pas coder, de créer ses propres outils avec Claude Code. Pourquoi certaines applications n'existeront jamais dans le commerce, pourquoi « je ne sais pas coder » n'est plus la vraie barrière, et quelle différence fondamentale sépare le fait de discuter avec une IA du fait de construire avec elle. Julie, fidèle à elle-même, pousse Mathieu dans ses retranchements sur la fiabilité, la sécurité des données et les limites du bricolage maison. Un épisode pour comprendre ce que ces outils savent faire, ce qu'ils ne doivent pas faire… et comment franchir le pas sans se perdre.

  • #63
    July 27 · 20 min

    Quand le labo descend sur le terrain — actu tech veto

    Cinq actualites tech de la premiere semaine de juillet 2026, toutes tournees vers le terrain. Mathieu et Julie decryptent un systeme d'imagerie qui detecte les boiteries des vaches laitieres, un patch qui enregistre le coeur du cheval pendant une semaine, une chaussette connectee fiable pour la frequence cardiaque du chien mais trompeuse pour l'oxygene, des tests rapides de diagnostic des epizooties bovines a la ferme, et un faux E. coli demasque par sequencage. Le fil rouge : ces outils font sortir le laboratoire de ses murs, mais chacun a sa zone de fiabilite qu'il faut connaitre avant de s'y fier. Un episode pour trier le solide du prometteur, sans ceder ni a la technophobie ni a l'emballement.

  • #62
    July 20 · 24 min

    IA véto : du microscope à la salle de classe

    Épisode de rentrée pour Veto-IA. Mathieu et Julie passent au crible six actualités scientifiques de l'IA en médecine vétérinaire, du plus concret au plus stratégique. Une IA qui distingue un lymphome félin d'une simple entérite presque aussi bien qu'un pathologiste mais dix fois plus vite, une autre qui repère une dégénérescence rétinienne canine mieux que des ophtalmologistes — enfin, à conditions égales —, et une webcam amazonienne qui débusque les microfilaires vingt fois plus vite qu'un œil humain. Puis deux sujets pour garder la tête froide : comment juger si un chiffre de performance veut vraiment dire quelque chose, et ce constat troublant qu'aucun régulateur ne contrôle aujourd'hui ces outils en médecine vétérinaire. En clôture, la génération d'étudiants qui utilise déjà l'IA sans qu'on la lui ait enseignée. Le fil rouge : comprendre ce que ces outils savent faire, ce qu'ils ne savent pas faire, et pourquoi le vétérinaire reste celui qui décide.

  • #61
    July 13 · 26 min

    IA vétérinaire : mesurer, douter, se former

    Sept actualités pour trier le vrai du marketing en IA vétérinaire. Mathieu et Julie décortiquent MetronMind, le logiciel qui mesure le cœur du chien sur une radio, puis prennent de la hauteur sur l'état réel de l'IA en imagerie et sur les applis de pré-diagnostic grand public. Au cœur de l'épisode, un coup de projecteur critique : peut-on vraiment faire confiance aux études qui vantent l'IA ? Ils explorent ensuite la décision clinique, la formation des étudiants avec ChatGPT, et le nouveau référencement BPI France de HVC. Un épisode pour comprendre ce que ces outils savent faire, ce qu'ils ne savent pas faire, et pourquoi la méthode passe toujours avant l'outil.

  • #60
    July 6 · 20 min

    Votre cerveau sous IA : dette cognitive et temps gagné

    Que fait vraiment l'IA à notre cerveau, à nos étudiants, à notre temps et à nos cliniques ? Dans cet épisode, Mathieu Lamant et Julie décortiquent quatre actualités marquantes de 2026 : la « dette cognitive » mise en évidence par le MIT Media Lab, le regard lucide des futurs vétérinaires face à l'IA, une étude clinique en oncologie qui mesure 44 % de temps gagné sans perte de qualité, et le cadre stratégique de la Harvard Business Review pour aligner ses ambitions IA sur sa réalité. Un fil rouge : l'IA est un formidable accélérateur, à condition de lui déléguer ses corvées, jamais son discernement. Un épisode pour trier le réel du fantasme et garder la main sur ce qui compte.

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