Entraînez votre IA sur des données de santé réelles, sans qu'elles quittent jamais votre cloud.
Polnor ingère, anonymise, structure (FHIR & OMOP) et analyse vos données de santé — puis entraîne et sert vos modèles d'IA. Le tout dans votre propre cloud souverain, chez un hébergeur certifié HDS. La donnée patient ne sort jamais de chez vous.
Les données de santé sont une mine d'or pour l'IA. Les exploiter, c'est un casse-tête.
Formats hétérogènes, réglementation RGPD/HDS, risque de fuite de données patients : la plupart des équipes passent des mois à bricoler des pipelines au lieu de faire de la science. Polnor vous livre le pipeline complet, prêt à l'emploi — dans votre cloud.
Formats en désordre
HL7, CSV d'export, comptes-rendus, LIS/DPI… chaque source parle une langue différente. Tout réconcilier à la main coûte des mois.
Le mur réglementaire
RGPD, HDS, avis CNIL : anonymiser correctement et prouver la traçabilité des accès est un projet en soi — bloquant pour la recherche et l'IA.
Le risque de fuite
Envoyer des données patients vers un SaaS externe, c'est multiplier la surface d'exposition — et la responsabilité juridique.
De la donnée brute au modèle d'IA, en 4 étapes simples
Pas besoin d'être ingénieur data. Voici, en clair, ce que Polnor fait pour vous.
On connecte vos données de santé
Dossiers patients, résultats de laboratoire, comptes-rendus… Polnor les importe et les met au standard FHIR (le langage universel de la santé) — une table propre par type de donnée.
$export et crée automatiquement patients, observations, diagnostics…On les nettoie et on les anonymise
La dé-identification retire ou masque tout ce qui identifie un patient — conforme RGPD. Noms effacés, identifiants pseudonymisés (mais toujours reliables entre eux), dates décalées, âges regroupés.
#a3f…, tranche 35-40 ans » — impossible à ré-identifier, exploitable pour la recherche.On les transforme pour l'analyse
Polnor aplatit et range vos données en tables analytiques claires, puis les convertit au standard OMOP (celui des entrepôts de données de santé et de la recherche mondiale). Un contrôle qualité clinique vérifie au passage la cohérence (codes LOINC, bornes physiologiques…).
Vous analysez et entraînez votre IA
SQL, notebooks, feature store, suivi d'expériences (MLflow) et déploiement de modèles : tout est intégré. Vous passez de la donnée à un modèle prédictif sans changer d'outil — et sans jamais exporter la donnée.
Conçu pour ceux qui font de l'IA avec des données de santé
Livrez votre modèle, pas votre plomberie
Arrêtez de reconstruire des pipelines de données. Ingestion, anonymisation, feature store et serving sont prêts — vous vous concentrez sur votre algorithme et votre time-to-market.
Exploitez vos données cliniques en toute conformité
Constituez des cohortes, croisez labo et clinique, entraînez vos modèles — avec une dé-identification RGPD et une traçabilité des accès prête pour l'audit.
Un EDS moderne, ouvert et souverain
FHIR & OMOP, standards ouverts, déployé sur votre cloud HDS. Plus qu'un entrepôt : un socle analytique et IA complet, sans vous enfermer.
Contrairement aux plateformes classiques, Polnor s'exécute dans votre infrastructure. Nous orchestrons les traitements ; la donnée patient, elle, reste dans votre bucket, votre cloud, votre pays.
Hébergement HDS
Déployé chez des hébergeurs certifiés HDS (OVHcloud, Scaleway) — le socle réglementaire de l'hébergement de données de santé en France.
« Health-blind »
Le plan de contrôle ne voit jamais vos données dérivées : ni résultats SQL, ni sorties de notebooks, ni logs. Seul le traitement transite, jamais la donnée.
Gouvernance & audit
Classification PHI, journal d'accès aux données de santé, règles de rétention, export EHDS. La traçabilité qu'exige l'HDS, intégrée.
D'un export FHIR brut à un modèle en production, en une journée
Un laboratoire branche son serveur FHIR le matin. Le soir, un modèle est entraîné et servi — sans qu'une seule ligne patient ne sorte de son cloud.
Le serveur FHIR est branché ; l'$export alimente le bronze dans le bucket du labo.
Dé-identification RGPD, aplatissement silver, conversion OMOP, contrôle qualité clinique.
Une cohorte est construite et transformée en table de features, prête pour l'entraînement.
Le modèle est versionné (MLflow) et déployé en API — dans le cloud du labo.
$export automatique du serveurTout comprendre en 2 minutes
Qu'est-ce qu'un entrepôt de données de santé (EDS) ?+
Peut-on entraîner une IA sur des données de santé en France ?+
Quelle différence entre anonymisation et pseudonymisation ?+
Qu'est-ce que l'hébergement HDS ?+
FHIR, OMOP : c'est quoi et pourquoi ça compte ?+
Mes données patients quittent-elles mon cloud ?+
Votre pipeline santé + IA, souverain, en quelques jours.
Réservez une démo : nous partons de vos données, et vous repartez avec un flux complet FHIR → dé-identifié → analyse → IA, dans votre cloud.