L’iconographie joue un rôle central dans l’enseignement médical. Mais la réalité est souvent bien moins lumineuse  : nombre d’images issues de l’imagerie médicale brute, bien que riches d’informations, souffrent de défauts esthétiques ou techniques qui en réduisent l’impact pédagogique. C’est précisément ici que l’intelligence artificielle trouve sa place.

À travers ma pratique, j’ai développé une méthodologie de post-traitement des images basée sur l’utilisation avancée des outils d’IA. Ce travail, loin d’être purement esthétique, vise à magnifier la lisibilité et l’efficacité pédagogique des illustrations. Une image à la fois plus claire, plus percutante est mieux adaptée aux objectifs pédagogiques.

Ces transformations ne sont pas seulement des raffinements techniques. Elles représentent une substantielle amélioration qualitative des supports pédagogiques au bénéfice des apprenants.