Ingénierie des connaissances

• Au cœur de l’Implementome se trouve un modèle formel de connaissances qui définit les entités (projets, technologies, parties prenantes, résultats, contextes), leurs attributs et leurs interrelations.
• Cela permet l’inter-opérabilité sémantique, c’est-à-dire que des données de projets hétérogènes peuvent être harmonisées, interrogées et exploitées pour des analyses ultérieures.

Théorie des graphes et analyse de réseaux

• La plateforme représente les initiatives de santé numérique, leurs composants (ex. : services, technologies, standards), ainsi que leurs attributs contextuels (ex. : pays, population cible, domaine de santé) sous forme d’entités et de relations dans une structure en graphe.
• Les algorithmes de graphe révèlent des motifs cachés : par exemple, la convergence de l’adoption technologique entre différentes régions.
• Le modèle en graphe permet d’explorer « ce qui influence quoi » dans les écosystèmes de santé numérique, allant au-delà d’une simple liste descriptive pour produire des insights inférentiels.

Accès multilingue, chatbot et analyses

• La plateforme est accessible en huit langues, ce qui permet une participation mondiale étendue.
• Un chatbot intégré utilise l’ontologie et la base de données sous-jacente pour fournir un accès conversationnel aux informations
  (par ex. : « Quels projets de santé numérique en Afrique de l’Ouest ont utilisé la blockchain pour le financement de la santé ? »).
• Une future page Insights proposera des analyses personnalisées, des résumés générés automatiquement, des visualisations, du benchmarking de projets, des analyses des lacunes et des recommandations.

Fragmentation & absence de connaissances systématiques

• Des milliers d’initiatives de santé numérique existent dans le monde, mais beaucoup restent en silos.
• Les données des projets sont souvent incohérentes, et la réutilisation des enseignements est limitée.
• Cela entraîne des duplications, la répétition d’erreurs, une allocation sous-optimale des ressources et une adoption lente des meilleures pratiques.

Absence d’infrastructure analytique

Sans modèles structurés de connaissances, les responsables de mise en œuvre et les décideurs peinent à répondre à des questions essentielles :

• Quelles technologies peuvent être déployées à grande échelle ?
• Quelles configurations de parties prenantes favorisent le succès ?