ARAISE – Simulation enrichie par la réalité augmentée (RA) et l’intelligence artificielle (IA)
Nous visons à enrichir les simulations médicales à l’aide d’éléments de RA et d’IA, afin d’offrir des indices visuels et auditifs réalistes, et ainsi permettre une formation plus immersive et interactive.
Durée : septembre 2025 – septembre 2026
Statut : en cours
Niveau de formation : niveau tertiaire
Thème : artificial intelligence AI, digital tools
Mots-clés : simulation, IA, réalité étendue, RA
Situation initiale
Les simulations en RA offrent des environnements d’apprentissage immersifs et interactifs dans un cadre sécurisé et contrôlé. Bien que les simulations haute fidélité – telles que celles proposées à l’Université de Berne – permettent une formation médicale efficace, toutes les institutions n’ont pas accès à de telles infrastructures. À la Haute école spécialisée bernoise (BFH) par exemple, les simulations reposent souvent sur des pratiques entre pairs, suivant une approche d’apprentissage par compagnonnage cognitif. Quel que soit le format, les indices visuels et auditifs essentiels à une évaluation clinique précise font souvent défaut. Par exemple, reconnaître des changements de couleur de peau liés à une anaphylaxie ou une hypoxie est crucial, mais difficile à reproduire sur des mannequins ou des pairs. De même, les sons respiratoires anormaux et les bruits de fond typiques du milieu clinique sont rarement intégrés. Grâce à la RA, ces indices peuvent être projetés sur des mannequins ou des pairs, ce qui renforce la représentation réaliste de l’environnement de travail, en augmentant l’immersion de la simulation. En outre, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) permet la communication autonome et le retour d’information en temps réel dans les simulations impliquant des mannequins, qu’ils soient de haute ou basse fidélité.
Objectifs
Ce projet vise à développer une plateforme qui enrichit les simulations existantes (entre pairs ou avec mannequins) grâce à l’intégration de la RA et de l’IA. Les améliorations cibleront différents paramètres (comme la conscience de la situation, la satisfaction des apprenant·e·s), avec comme objectif final de soutenir les étudiant·e·s dans leur apprentissage et, à terme, d’améliorer les soins aux patient·e·s.
Méthode
Nous créerons des cas cliniques pour les simulations médicales et infirmières afin d’enrichir les programmes existants et de répondre aux besoins des institutions et des utilisateur·trice·s finaux·ales. Ces scénarios comprendront des éléments RA/IA avec indices visuels et auditifs. Afca développera ensuite une interface web permettant l’intégration de ces fonctionnalités ainsi qu’une application pour dispositifs de réalité étendue. Ces éléments seront testés en conditions réelles avec des étudiant·e·s et enseignant·e·s pour évaluer l’utilisabilité, la faisabilité, la précision clinique et les performances de l’IA. Les retours serviront à affiner les développements avec afca. Par la suite, la plateforme sera intégrée dans des cours de simulation à l’Université de Berne et à la BFH. Une étude contrôlée randomisée permettra d’évaluer différents paramètres – p. ex. la conscience de la situation, l’utilisabilité ou la satisfaction – en comparant les simulations enrichies RA/IA et les simulations classiques.
Translation prévue
Dans notre projet, les besoins de la pratique clinique sont identifiés et servent de base à la conception de la plateforme comme outil pédagogique. Une équipe interdisciplinaire de l’Université de Berne et de la BFH développe les contenus, tandis que la plateforme est développée par les expert·e·s d’afca. Les formateur·trice·s en simulation et les étudiant·e·s sont activement impliqué·e·s dans la démarche, adoptant ainsi une approche de co conception. L’intégration se fait directement par l’insertion des simulations dans les cours existants à l’Université de Berne et à la BFH. Les technologies éducatives – comme la réalité étendue et l’IA – évoluent rapidement. Notre objectif est de nous engager dans ces développements de manière à générer une réelle valeur ajoutée pour les étudiant·e·s et leurs apprentissages. Pour ce faire, nous identifions les limites actuelles et les besoins non couverts – initialement dans les deux institutions (Uni Bern, BFH) – et nous les utilisons comme base pour développer des scénarios cliniques renforçant concrètement la formation par simulation. Le but sous-jacent est de soutenir les étudiant·e·s dans leur apprentissage et de mieux les préparer à des situations cliniques réelles, afin d’améliorer, à long terme, la qualité des soins. Cette approche pourrait également alléger la charge des formateur·trice·s ou leur permettre de se concentrer sur d’autres aspects critiques de la formation.
