Étude de Gain de Temps :
Comparaison des temps de revue de littérature scientifique Méthode manuelle vs. l'application NOÉ

📅 29 Juillet 2025 

Objectif de l’étude

Méthodologie

Résultats détaillés

Analyse des résultats

Conclusion

Comment NOÉ aide-t-il à gagner du temps ?

Objectif de l'étude

Dans le domaine des dispositifs médicaux, la revue systématique de la littérature est une étape indispensable pour établir l’état de l’art et documenter l’évaluation clinique. Pourtant, cette tâche reste chronophage, mobilisant beaucoup de temps et de ressources humaines. C’est dans ce contexte que nous avons testé NOÉ, notre application web d’intelligence artificielle dédiée aux revues de littérature en santé. 

L’objectif : mesurer concrètement le gain de temps par rapport à une méthode manuelle
classique (Excel).

Cette étude vise à objectiver le gain de temps apporté par NOÉ par rapport à la méthode manuelle classique pour la revue de littérature scientifique dans le cadre de l'évaluation clinique des dispositifs médicaux.

Méthodologie

2

Revues de littérature

114

Articles évalués
au total

6

Évaluateurs participants

2

Méthodes comparées

Méthode NOÉ

Chaque évaluateur traite des articles en utilisant l’application web NOÉ, conçue pour automatiser le processus de tri et d’étiquetage des articles grâce à l’intelligence artificielle.

Méthode manuelle

Les articles sont traités manuellement à l’aide d’un tableau Excel préparé à l’avance, reproduisant le processus traditionnel d’évaluation.

Profil des évaluateurs : 5 évaluateurs débutants (<1 an d'expérience) et 1 évaluateur expert (>3 ans d'expérience) ont participé à l'étude. Les évaluateurs 6 et 7 ont été exclus de l'analyse pour non-respect des consignes.

Résultats détaillés

Temps de traitement par évaluateur

Évaluateur Revue #1 NOÉ (min) Revue #1 Manuelle (min) Temps gagné (min) Revue #2 NOÉ (min) Revue #2 Manuelle (min) Temps gagné (min)
Évaluateur 1 12 30 18 7,5 15 7,5
Évaluateur 2 19 50 31 9 20 11
Évaluateur 4 15 32 17 10 21 11
Évaluateur 10 6 14 8 6 15 9

Analyse comparative par revue

Revue n°1 : Hémodialyse

  • Temps moyen NOÉ : 13 min
  • Temps moyen Manuel : 31,5 min
  • Gain de temps : 58%

Revue n°2 : Diabète

  • Temps moyen NOÉ : 8,1 min
  • Temps moyen Manuel : 17,8 min
  • Gain de temps : 54%

56%

Gain de temps moyen global

10,5

Temps moyen NOÉ
(minutes)

24,6

Temps moyen méthode Manuelle
(minutes)

Analyse des résultats

L’analyse quantitative de l’étude démontre que l’application web NOÉ permet une réduction significative du temps nécessaire à la phase de tri de la revue de littérature, comparée à une méthode manuelle optimisée sur Excel.
Les gains de temps observés, supérieurs à 50 % dans tous les cas valides, confirment le potentiel des outils basés sur l’IA pour transformer et optimiser les processus de recherche documentaire dans le secteur biomédical.

Cette efficacité accrue peut permettre aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée, accélérant ainsi le processus global d'évaluation clinique des dispositifs médicaux.

Conclusion

NOÉ démontre un potentiel significatif pour améliorer l’efficacité des revues de
littérature scientifique, avec un gain de temps observé jusqu’à 62%, et en
moyenne de 56% toutes revues confondues.

Dès la première revue, les utilisateurs ont gagné du temps grâce à NOÉ. La
seconde revue a confirmé la stabilité de ces performances, avec des gains
constants après une première exposition à l’outil. Cela suggère que NOÉ permet
un gain immédiat et durable.

Comment NOÉ aide-t-il à gagner du temps ?

Automatisation intelligente

Les algorithmes d’apprentissage
automatique de NOÉ analysent
automatiquement les articles et
proposent un pré-tri basé sur les critères d’éligibilité définis

Traitement du langage naturel

NOÉ utilise des techniques de NLP spécialisées pour le domaine biomédical, permettant une analyse plus précise des contenus scientifiques.

Interface optimisée

L’interface web de NOÉ est conçue pour minimiser les clics et optimiser le workflow de revue, réduisant la charge cognitive des évaluateurs.

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