Une équipe dirigée par Yexiao He a publié le 8 octobre 2026 un article présentant un cadre qui permet aux grands modèles de langage (LLM) et aux modèles vision-langage (VLM) figés d’apprendre à partir des cas qu’ils traitent. Le système leur apporte trois types d’expertise externe : une compétence de raisonnement, une mémoire de connaissances factuelles et une base de connaissances multimodale contenant des exemples visuels. Le modèle n’est mis à jour que si les nouveaux cas améliorent ses performances sans nuire aux résultats antérieurs. Des tests menés sur six benchmarks médicaux et quatre modèles de base différents ont montré des gains pouvant atteindre 34,2 %.
Pourquoi c'est important
Les cliniciens pourraient s’appuyer sur des outils d’IA qui restent à jour sur les nouvelles recommandations, sans avoir à payer une coûteuse réentraînement.
