AI @ Alan : Scaler un produit IA pour 800k users

L'IA en prod, tout le monde en parle.

Très peu l'ont mise entre les mains de 800 000 utilisateurs réels, sur un terrain où l'erreur ne pardonne pas : la santé.

Antoine Lizée, Head of Health AI @Alan, construit Mo depuis 3 ans : le premier compagnon de santé IA, en France, monté comme une startup dans la startup chez Alan. Ils sont passé de 30 000 à 800 000 utilisateurs potentiels en quelques semaines.

Et une vraie réponse à la question que tout le monde se pose en 2026 : comment on shippe un produit IA à grande échelle sans se faire dépasser par la hype.

En direct, il ouvre le capot, pour la première fois en public avec TPC.

Ce qu'on déroule :
1. Le compagnon santé : la vision
→ Pourquoi l'IA va redéfinir l'accès aux soins, et comment cette conviction née en 2023 a donné Mo
→ Un compagnon qui complète le système de santé au quotidien, au lieu de s'y substituer

2. Valider avant de scaler
→ Construire une étude scientifique pour valider les hypothèses produit avant d'ouvrir les vannes
→ Premiers au monde sur ce protocole, un papier publié

3. La démo live du produit
→ L'app en conditions réelles : profil, parcours personnalisés, redirection vers l'humain
→ Ce que ça change dans l'archi quand tu fais x30 en quelques semaines

4. L'infrastructure de vigilance médicale (human in the loop)
→ Détection en temps réel des cas à risque, review par des experts
→ ~50% du boulot en 2025, sur un sujet à zéro tolérance

5. La vision tech derrière le produit
→ Partir des utilisateurs et de la valeur, pas de la tech
→ RGPD, data residency Europe : comment les contraintes dictent la techno

Tu repars avec :
→ Une méthode pour valider scientifiquement un produit IA avant de scaler
→ Une grille de lecture pour construire un produit IA avec human in the loop sur un sujet critique
→ Une réponse concrète à "comment je monte une équipe IA véloce et indépendante dans une grande boîte"