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  • Royaume-Uni : vers une régulation de l’IA en santé tout au long de son cycle de vie

    Royaume-Uni : vers une régulation de l’IA en santé tout au long de son cycle de vie

    De l’autorisation ponctuelle à un suivi continu

    Le point de départ de la commission est un décalage entre le cadre actuel et les caractéristiques des logiciels d’IA. Un dispositif médical classique peut être évalué dans un environnement relativement stable. À l’inverse, les performances d’un algorithme peuvent évoluer avec les données, les populations prises en charge, les équipements ou les pratiques d’un établissement. La commission considère ainsi que l’approche réglementaire doit mieux intégrer le cycle de vie du produit.

    Elle recommande notamment une révision du UK Medical Devices Regulations 2002, avec une classification davantage fondée sur le risque clinique, les bénéfices attendus et le cycle de vie du dispositif. Le rapport appelle également à revoir les limites de l’auto-déclaration pour certains dispositifs de classe I lorsque leur usage présente des risques significatifs pour les patients.

    La mise en place d’une autorisation par étapes :

    Le changement le plus structurant concerne toutefois l’autorisation par étapes. Un système pourrait être déployé dans un périmètre limité, par exemple dans certains établissements ou pour une population définie, avant une extension conditionnée aux résultats observés. L’objectif est de produire davantage de preuves en conditions réelles tout en limitant initialement l’exposition au risque.

    La performance de l’IA devient une donnée à surveiller

    Cette logique répond directement au problème de la dérive des performances. Un modèle peut rester techniquement inchangé mais perdre en pertinence après une évolution des équipements, des populations ou des parcours de soins. Une baisse progressive de sensibilité ou une hausse des faux positifs peut ainsi apparaître sans qu’un incident grave ne déclenche immédiatement une procédure de vigilance.

    La commission veut donc renforcer les données issues du monde réel, avec des indicateurs récurrents, des seuils d’alerte et des procédures précisant quand investiguer, restreindre ou suspendre l’utilisation d’un système. Elle préconise également des évaluations de l’équité entre groupes de patients, afin qu’une performance moyenne satisfaisante ne masque pas des écarts pour certaines populations.

    Le Royaume-Uni dispose déjà d’un terrain d’expérimentation pour cette approche. La MHRA AI Airlock, un bac à sable réglementaire lancé pour tester les difficultés spécifiques aux dispositifs médicaux utilisant l’IA, a achevé sa deuxième phase en mai 2026. Ses travaux ont notamment porté sur la surveillance post-commercialisation, la production de preuves et les évolutions des algorithmes.

    Une régulation qui dépasse le seul fabricant

    L’autre enjeu est celui de la responsabilité. La commission considère que le fabricant ne peut pas porter seul la surveillance d’un système déployé dans les soins : hôpitaux, cliniciens, fournisseurs technologiques et régulateurs interviennent également dans la chaîne. Elle recommande donc de clarifier les responsabilités avant le déploiement, notamment sur le suivi des performances et les mesures à prendre en cas de retrait du dispositif.

    Le but n’est pas dé créer de nouvelles certifications :

    Le projet britannique dessine ainsi moins une nouvelle certification de l’IA qu’un modèle de supervision continue, dans lequel l’autorisation, le déploiement, la collecte de preuves et la vigilance seraient davantage intégrés. Reste désormais au gouvernement et à la MHRA à transformer ces recommandations en règles opérationnelles, avec des moyens de supervision adaptés.

    Source : rapport de la National Commission into the Regulation of AI in Healthcare, 10 septembre 2026 · fiabilité : élevée (rapport officiel, recommandations non encore reprises par le gouvernement).

  • La BEI et Angelini Ventures investissent dans MMI, spécialiste de la microchirurgie robotique

    Angelini Ventures, le fonds de capital-risque du groupe italien Angelini Industries, et la Banque européenne d’investissement (BEI) ont annoncé un co-investissement de 17 M€ dans MMI (Medical Microinstrument, Inc.). Fondée en Italie en 2015, MMI développe Symani, un robot de microchirurgie fabriqué à Pise. Il est présenté comme le premier de sa catégorie à avoir été autorisé par la FDA américaine en microchirurgie reconstructrice.

    L’opération est la troisième du partenariat de 150 M€ signé par les deux investisseurs en décembre 2025, qui atteint désormais 48,5 M€ investis.

    Il s’agit du premier accord de la BEI avec le fonds d’un industriel de santé. Environ 50 M€ resteraient à engager après début 2027, pour quelques start-up seulement. Les sociétés européennes proches de la mise sur le marché, y compris en santé numérique, peuvent évaluer leur éligibilité.

    La BEI et Angelini Ventures apportent chacune 75 M€ et investissent ensemble dans 7 à 10 start-up européennes. Ces sociétés doivent proposer des solutions jugées adaptées à un lancement commercial, en biotechnologie, en technologies médicales ou en santé numérique. Pour une start-up, ce co-investissement présente un double intérêt : il associe la capacité financière d’une banque publique à la connaissance du secteur d’un industriel de santé.

    Trois sociétés ont déjà été financées : Adcytherix, Nuclidium et MMI. Deux autres opérations, d’environ 20 M€ au total, seraient en cours de finalisation cet automne.

    Si ces opérations aboutissent, cinq entreprises seront financées sur un objectif de 7 à 10. Il resterait donc de deux à cinq places, pour une enveloppe d’environ 50 M€.

    La santé numérique, inscrite dans le périmètre, reste absente du portefeuille

    Les trois investissements réalisés relèvent d’autres domaines. Adcytherix, société biopharmaceutique française, développe des conjugués anticorps-médicament (ADC). Nuclidium développe une plateforme radiopharmaceutique fondée sur des isotopes du cuivre, destinée à l’oncologie. MMI conçoit un robot chirurgical. Les deux prochaines opérations viseraient l’oncologie et les maladies rares en hématologie et en médecine vasculaire.

    Le critère de sélection affiché, qui privilégie les solutions proches de la mise sur le marché, pourrait favoriser les produits déjà autorisés. Pour une HealthTech numérique, un dossier aurait donc probablement plus de chances d’aboutir à deux conditions : se rattacher aux aires thérapeutiques prioritaires du portefeuille, l’oncologie ou les maladies rares, et démontrer une maturité commerciale.

    Ce que cela change

    Pour les start-up medtech et biotech européennes. Les places restantes sont limitées.

    Pour les HealthTech numériques. Le périmètre les inclut, mais aucune n’a encore été financée. Rattacher leur offre à l’oncologie ou aux maladies rares pourrait renforcer leur candidature.

    Pour les industriels de santé et leurs fonds d’investissement. Ce premier accord entre la BEI et le fonds d’un industriel en santé est un précédent à étudier pour accroître leur capacité d’investissement.

    À surveiller

    Automne 2026 : la finalisation des deux opérations annoncées, pour environ 20 M€, en oncologie et dans les maladies rares.

    Début 2027 : l’atteinte, ou non, de l’objectif d’environ 100 M€ investis ou engagés, et l’éventuelle entrée d’une première HealthTech numérique au portefeuille.

    Source : Angelini Ventures, communiqué de presse « EIB-Angelini Ventures Partnership Reaches €68.5 Million with New Investment in MMI » (16 septembre 2026) – fiabilité : officielle.

     

  • IA générative à l’hôpital : le Resah ouvre deux accords-cadres plafonnés à 100 M€ sur quatre ans

    Le Resah a attribué deux accords-cadres d’accès à une plateforme SaaS d’IA générative multi-modèles, selon l’avis d’attribution publié au BOAMP le 11 septembre 2026. Le lot 1, en mode intermédiaire, revient à Orange Business Services ; le lot 2, en mode grossiste, à COM NETWORK. Chaque lot est plafonné à 50 millions d’euros pour une valeur estimée de 10 millions, soit 100 millions au plus sur l’ensemble. Les accords sont conclus sans minimum : ces montants ne sont pas des dépenses engagées.

    Trois offres ont été reçues sur chaque lot. Les contrats courent du 7 septembre 2026 au 6 septembre 2030, avec une durée initiale de deux ans reconductible deux fois un an. La consultation relève de la catégorie 62 du système d’acquisition dynamique 2024-R055 du Resah, en procédure restreinte, avec des critères de prix, de qualité logicielle, de caractère innovant et de considérations sociales et environnementales.

    Sur son espace acheteur, le Resah présente l’offre Orange sous le nom Live Intelligence, ouverte aux adhérents à partir du 30 septembre 2026 : assistants généralistes et métiers prêts à l’emploi, création d’assistants par les équipes, intégration d’agents et d’applications tierces dans les processus, accès réservé aux établissements adhérents (sanitaire, social, collectivités) via une convention CSAC. Le Resah met en avant la souveraineté des données et la confidentialité ; les modèles proposés ne sont pas nommés dans les documents publics.

    Ce marché arrive alors que UniHA, la CAIH et la FHF lancent cet automne un baromètre IA à l’hôpital unique et que l’accord-cadre IA des trois fonctions publiques, en négociation finale depuis mi-septembre, prévoit une étude d’impact préalable pour chaque système déployé.

    Source : avis d’attribution BOAMP n° 26-87830 (11 septembre 2026), TED 627457-2026, espace acheteur du Resah · fiabilité : officielle. Complément : ActuIA (17 septembre 2026).

  • ANSM : les essais de phase précoce autorisés en 14 jours contre 106 jours aujourd’hui

    L’ANSM autorisera les essais cliniques de phase précoce en 14 jours, contre 106 jours aujourd’hui, grâce à une procédure accélérée annoncée le 18 septembre. L’annonce figure dans un communiqué des ministres Stéphanie Rist, Philippe Baptiste et Sébastien Martin, publié lors d’une visite à l’Institut du Cerveau de Paris. Elle s’inscrit dans un plan pour accélérer la recherche clinique. Le même communiqué confirme la poursuite du soutien de l’État aux Instituts hospitalo-universitaires, à hauteur de 45 M€ sur trois ans via le programme France 2030.

    Pourquoi cela compte : pour les industriels, le gain se limite aux essais mononationaux de phase I ou I/II visant une maladie grave sans traitement, un premier de classe ou l’inclusion d’adolescents, selon les critères de l’ANSM. Hors ce périmètre, le règlement européen reste la règle : 60 jours sans question, jusqu’à 106 jours avec questions, selon l’EMA. À 14 jours, la France passerait devant les États-Unis, où un dossier IND prend effet 30 jours après réception par la FDA, et devant le Royaume-Uni, où la revue combinée MHRA-HRA rend sa décision ou ses questions sous 30 jours, pour une moyenne de 41 jours en juin 2025 selon la MHRA. Le dispositif n’est pas nouveau : l’ANSM l’a ouvert en phase pilote le 16 mars 2026, avec un délai de référence de 31 jours sans question pour un essai mononational. Le goulot se déplace vers la signature des conventions hospitalières, pour laquelle le communiqué n’annonce ni délai cible ni calendrier.

    Contractualisation : réduire le délai entre autorisation et lancement

    Un essai clinique ne peut commencer qu’après autorisation de l’ANSM. Selon le communiqué, l’agence met en place une procédure accélérée qui ramènerait ce délai à 14 jours pour les essais de phase précoce, généralement les premiers menés chez l’humain. L’ANSM renforcerait aussi son accompagnement des porteurs de projets avant le dépôt de leur demande, via son guichet Innovation et Orientation. La date d’application et les critères d’éligibilité ne sont pas précisés.

    Une fois l’essai autorisé, l’industriel et l’établissement de santé doivent signer une convention avant de démarrer. Le communiqué indique que des mesures incitatives seront proposées pour raccourcir ce délai. Leur nature n’est pas détaillée. On ne sait pas si elles viseront les établissements, les industriels ou les deux.

    IHU : 45 M€ sur trois ans, dont une partie conditionnée

    Selon le communiqué, la décentralisation permettrait de suivre des patients hors des murs de l’hôpital, afin de recruter ceux qui vivent loin des grands centres de recherche. Le consentement électronique faciliterait leur inclusion dans les essais. Ces deux outils reposent sur le numérique : leur déploiement dépendrait de garanties sur l’identification des patients et la qualité des données.

    Le financement de certains IHU sera conditionné à l’atteinte d’objectifs précis, sans nommer ces objectifs ni les instituts concernés. Cela signalerait une logique de performance : les moyens iraient davantage aux instituts qui démontrent leurs résultats, ce qui pourrait modifier leurs partenariats avec les industriels.

    IA et preuve clinique : une méthode encore à évaluer

    L’IA, combinée à la massification des données de santé, présenterait le potentiel d’accélérer la démonstration de la preuve clinique, c’est-à-dire d’établir plus vite qu’un traitement est efficace et sûr. Mais les travaux menés depuis 2024 (appel à manifestation d’intérêt AIS-ANR-FCRIN) visent justement à évaluer le niveau de preuve de ces outils avant leur usage en pratique courante. Ils ne seraient donc pas encore utilisables en routine.

    Gouvernance : une nouvelle direction générale pour piloter le plan

    La mise en œuvre serait pilotée par la nouvelle Direction générale de la recherche, de l’innovation et du numérique en santé, dirigée par Lise Alter. Réunir ces domaines pourrait offrir un interlocuteur plus lisible, mais son périmètre et ses moyens ne sont pas précisés.

    Ce que cela change

    • Start-up et industriels. Le délai d’autorisation des essais précoces pourrait être divisé par plus de sept. Il serait à intégrer dans les calendriers de développement et les plans de financement.
    • Établissements de santé. Ils pourraient devoir réduire leurs propres délais de signature des conventions, pour ne pas devenir l’étape la plus lente. Mesurer ces délais en interne serait un préalable utile.
    • Éditeurs de solutions numériques. Le suivi à distance et le consentement électronique ouvriraient des usages à documenter, à condition de répondre aux attentes de sécurité et de qualité des données.
    • IHU et leurs partenaires. Les IHU dont le financement est conditionné devront atteindre des objectifs. Leurs partenaires gagneraient à s’informer sur ces objectifs.

    À surveiller

    La date d’application et les critères d’éligibilité de la procédure accélérée de l’ANSM, non communiqués.
    La nature des mesures incitatives sur les conventions et les objectifs conditionnant le financement des IHU, non détaillés.

    Source : Ministère de la Santé, communiqué de presse (18 septembre 2026) · fiabilité : officielle. Compléments : ANSM, dispositif fast-track · EMA, délais CTIS · FDA, 21 CFR 312.40 · MHRA, juillet 2025.

  • La FDA lance un pilote pour accélérer les demandes d’essai clinique

    La Food and Drug Administration a lancé le 15 septembre son Expedited IND Pilot Program, dans le cadre de l’opération TrialBlazer du département américain de la Santé. Les candidatures sont ouvertes jusqu’au 30 octobre 2026 et une première cohorte de 8 à 10 binômes serait sélectionnée d’ici le 18 décembre 2026. La nouveauté tient à un dépôt du dossier par modules, avant la demande officielle d’essai clinique.

    Pourquoi cela compte : la fenêtre de candidature est courte et la première cohorte sera restreinte. Promoteurs, centres de recherche et organismes de recherche sous contrat (CRO) ont jusqu’au 30 octobre 2026 pour décider s’ils forment un binôme, avant une sélection annoncée pour le 18 décembre 2026.

    Une candidature en binôme, à déposer avant le 30 octobre 2026

    Une demande d’IND (Investigational New Drug) est le dossier qu’un laboratoire ou une start-up dépose à la FDA pour obtenir l’autorisation de commencer un essai clinique sur l’humain aux États-Unis. Le pilote cible la toute première étape, celle où un médicament est testé pour la première fois chez l’homme.

    Selon la FDA, le produit candidat doit être nouveau, destiné à être commercialisé, et son premier essai chez l’humain doit se dérouler aux États-Unis, avec des données non cliniques suffisantes au moment de la candidature. Ces conditions semblent viser des projets déjà avancés en laboratoire.

    Les promoteurs doivent postuler avec une institution de recherche qualifiée (QRI) : un centre médical universitaire, un réseau de soins ou une CRO spécialisée. Cette institution apporte son expertise scientifique pour valider les protocoles. Le binôme est donc la condition d’entrée.

    Le QRI doit être une entité de droit américain, avec un personnel-conseil clé situé aux États-Unis.

    Un dépôt par modules pour repérer les problèmes plus tôt

    Habituellement, le promoteur finalise l’ensemble du dossier avant de le déposer. Ici, il pourrait soumettre séparément la pharmacologie, la toxicologie et la chimie-fabrication (CMC), pendant la phase qui précède le dépôt officiel. L’objectif est de détecter et de résoudre les problèmes en amont.

    L’enjeu est de limiter le risque de gel clinique, c’est-à-dire la suspension d’un essai par la FDA. Un défaut repéré module par module se corrigerait plus tôt qu’après un dépôt complet. Une limite subsiste : la FDA ne publie à ce stade aucun délai cible d’examen.

    Un pilote encore sans résultat

    Selon le texte source, le programme vise à tester de nouvelles approches pour maintenir la compétitivité des États-Unis face à l’Australie ou à la Chine, où le lancement des essais de phase 1 s’avère souvent plus rapide. Or, avec 8 à 10 binômes retenus et aucun résultat disponible, le dispositif reste expérimental.

    Source : FDA – Expedited Investigational New Drug (IND) Pilot Program (15 septembre 2026) – source : communication officielle.

  • Apnées du sommeil : cinq IA grand public testées face à des patients qui minimisent leurs symptômes

    Selon une étude de simulation britannique présentée début septembre 2026 au congrès de l’European Respiratory Society (ERS) à Barcelone, des agents conversationnels grand public pourraient abonder dans le sens de patients qui minimisent leurs symptômes d’apnées obstructives du sommeil. L’équipe du Dr Deeban Ratneswaran (Guy’s & St Thomas’ NHS Foundation Trust, Londres) a testé cinq modèles sur sept vignettes cliniques. Ces outils sont de plus en plus utilisés par les particuliers pour chercher un diagnostic.

    Pourquoi cela compte : un outil qui rassure à tort peut retarder une consultation, alors que cette maladie est déjà insuffisamment diagnostiquée. Avant tout déploiement, éditeurs et acheteurs gagneraient à tester les IA face à des utilisateurs qui contestent leurs conseils.

    Tester les IA face aux patients réticents

    Les chercheurs évoquent une tendance à la flagornerie, c’est-à-dire à donner raison à l’utilisateur. Selon l’ERS, sur 700 conversations simulées, les IA orientent correctement tous les patients coopératifs, mais 64 % seulement de ceux qui minimisent leurs symptômes. Un test avec un patient docile ne révèle donc pas ce défaut. Ce constat compte car un patient réticent est justement celui qui a le plus besoin d’être orienté.

    Les particuliers utilisent déjà des agents gratuits pour obtenir des conseils. Des outils de triage conçus pour maintenir l’orientation vers le soin, et dont la robustesse serait documentée, pourraient se différencier des IA généralistes.

    Responsabilité et cadre applicable

    Les agents testés sont des outils grand public, gratuits. Savoir qui répond d’un conseil de santé erroné reste une question ouverte. Selon l’usage revendiqué, le règlement européen sur l’IA et celui sur les dispositifs médicaux pourraient s’appliquer.

    Ce que cela change

    Éditeurs et HealthTech : ajouter des scénarios de patient réticent aux tests de validation.
    Soignants : demander au patient ce que l’IA lui a répondu.

    Source : European Respiratory Society (ERS), communiqué « In a third of cases, AI chatbots wrongly reassure sleep apnoea patients their symptoms aren’t serious » (6 septembre 2026) – fiabilité : Etude scientifique.

  • Orchidée : 26 CHU en réseau, premiers indicateurs hospitaliers en open data dès cet automne

    Santé publique France a annoncé, le 17 septembre, une nouvelle étape du réseau Orchidée, cofinancé par la Commission européenne. Il fédère les entrepôts de données de 26 centres hospitaliers universitaires, soit près de 80 % des CHU français. Les premiers indicateurs sur les infections respiratoires aiguës sévères (IRAS) seront publiés progressivement en open data, sur le portail Odissé, dès cet automne.

    Pourquoi cela compte : Selon Santé publique France, il n’existait jusqu’ici, hors urgences, aucune collecte donnant une vision globale de l’hôpital. Ces indicateurs pourraient aider à anticiper la tension sur les lits et la réanimation cet hiver.

    Suivre la tension hospitalière avec des données inédites

    Selon Santé publique France, la surveillance hospitalière reposait jusqu’à présent sur les urgences. Orchidée l’étend aux hospitalisations conventionnelles et à la réanimation, où se joue la tension hospitalière. Le réseau permettrait d’indiquer la proportion de patients hospitalisés pour grippe, Covid-19 ou bronchiolite parmi l’ensemble des patients d’un établissement. Elle complète les sources existantes (urgences, médecine de ville, biologie, eaux usées) en renseignant la gravité des cas.

    Des indicateurs en accès libre

    Les indicateurs sont produits en temps quasi réel, selon des méthodes communes, ce qui vise à les rendre comparables d’un CHU à l’autre. Le niveau de détail, la fréquence de mise à jour et la licence de réutilisation ne sont pas précisés.

    Selon les partenaires, le réseau a été construit en deux ans. Trois points restent ouverts : il ne compte que des CHU ; seuls les indicateurs IRAS ont une échéance, sans calendrier pour les autres pathologies ciblées ; la qualité et la représentativité des indicateurs ne sont pas évaluées publiquement.

    Ce que cela change

    Directions d’hôpital : elles pourraient intégrer ces indicateurs à leurs tableaux de bord de pilotage des lits.

    Décideurs publics : ils disposeraient d’une lecture complémentaire aux urgences pour leurs plans de réponse.

    À surveiller

    • Automne 2026 : mise en ligne des premiers indicateurs IRAS sur Odissé.
    • Saison 2026/2027 : indicateurs sur la grippe, le Covid-19 et la bronchiolite.
    • Élargissement du réseau et des pathologies.

    Source : Santé publique France, communiqué de presse « Orchidée franchit une nouvelle étape dans la surveillance épidémiologique hospitalière » (17 septembre 2026) · fiabilité : officielle.

  • Doctolib, Nabla, Sonio : 6 françaises dans le palmarès mondial des HealthTech 2026

    Le TIME et le cabinet de données Statista ont publié, le 16 septembre, leur classement des « World’s Top HealthTech Companies of 2026 », qui distingue plus de 400 entreprises utilisant le numérique pour rendre les soins plus efficaces et accessibles. Chaque entreprise est rangée dans l’une de six catégories et reçoit l’un de trois niveaux : « Outstanding », « Very High » ou « High ». La liste cite notamment Tempus, Abridge, Maven Clinic et Spring Health.

    Pourquoi cela compte : l’IA et la gestion de l’information regroupent plus de la moitié des entreprises, contre 5 % pour la prévention. Les capitaux iraient aux outils qui allègent la documentation, comme les scribes médicaux, au gain de temps plus facile à démontrer qu’un bénéfice clinique. Sur ce segment mené par Abridge, preuves et intégration au SIH départageront les offres.

    Un classement qui mesure la solidité financière et la notoriété

    Selon la note de méthode de TIME, la performance financière (chiffre d’affaires par salarié, montants levés) pèse 50 % du score, la réputation dans les médias et sur les réseaux sociaux 30 %, et la fréquentation du site web 20 %. Aucun indicateur ne porte sur les résultats pour les patients ou les soignants. Une entreprise très financée et très médiatisée peut donc être bien classée sans avoir démontré le bénéfice de sa solution : le palmarès mesure une attractivité, pas une valeur clinique.

    L’IA et la gestion de l’information représentent plus de la moitié des entreprises

    Dans les données consultées par HTI, qui comptent 420 entreprises distinctes, 107 relèvent de l’IA et de l’analyse de données et 126 de la gestion de l’information de santé, contre 23 pour la prévention. Les capitaux se concentrent donc sur les outils qui allègent la documentation et l’organisation des soins, dont le bénéfice, du temps soignant libéré, serait plus facile à démontrer qu’un résultat clinique. Les scribes médicaux fondés sur l’IA l’illustrent : Abridge figure au niveau le plus élevé, aux côtés d’équivalents européens classés plus bas, comme Nabla (France), Corti (Danemark) ou voize (Allemagne).

    Six entreprises françaises, dont deux avec une « performance » classée « Very High« 

    Les États-Unis placent 303 entreprises, dont 52 des 62 classées « Outstanding » ; le Royaume-Uni en compte 22, l’Allemagne 5. La France en place 6 : Doctolib, Nabla, Sonio, Therapixel, Dental Monitoring et Medadom ; Sonio et Dental Monitoring obtiennent « Very High », les quatre autres « High ». Cet écart tient en partie à la méthode : en valorisant les montants levés et l’audience en ligne, elle avantage les marchés où les levées sont les plus élevées et la couverture médiatique anglophone la plus forte. Il reflète donc autant une capacité de financement qu’une différence de qualité, mais il oriente l’attention des investisseurs étrangers.

    La prévention haut de gamme attire des capitaux importants

    Selon le classement, une demande influencée par des célébrités se porte vers des services premium comme l’IRM du corps entier, proposés par Prenuvo et Neko, toutes deux classées « Outstanding ». Selon EU-Startups, Neko Health a levé 700 millions de dollars en juillet 2026 pour s’implanter aux États-Unis. Ces bilans payants posent une question aux systèmes publics : les anomalies détectées peuvent appeler des examens complémentaires financés par la collectivité.

    Le rang d’une entreprise ne remplace pas les preuves (évaluations publiées, références de déploiement, marquage CE), mais la liste peut aider à cartographier les fournisseurs par catégorie.

    La visibilité internationale se construit, notamment en publiant preuves et références en anglais.

    La demande de bilans de prévention premium est à anticiper, tout comme ses effets sur les dépenses en aval.

    Source : TIME et Statista, « World’s Top HealthTech Companies of 2026 » (16 septembre 2026). Fiabilité : étude déclarative.

     

    Annexe : classement complet des HealthTech 2026

    Entreprise Pays du siège Catégorie Niveau de performance Pays (libellé TIME) Catégorie (libellé TIME)
    AI Medical Service Japon IA et analyse de données Very High Japan AI & Data Analytics
    AIRS Medical Corée du Sud IA et analyse de données Very High Republic of Korea AI & Data Analytics
    Artemis Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Bamboo Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    BC Platforms Suisse IA et analyse de données Very High Switzerland AI & Data Analytics
    Bluesight États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    CareDx États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Caresyntax États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Centauri Health Solutions États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Clarify Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Cleerly États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    ConcertAI États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Constant Therapy Health États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    Convey États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    CorroHealth États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Corti Danemark IA et analyse de données Very High Denmark AI & Data Analytics
    CorVista Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Cotiviti États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Coviu Australie Télésanté et traitement Very High Australia Telehealth & Treatment
    Crescendo Health États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Crossover États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Datavant États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Datos Health États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    DELFI États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Dental Monitoring France Gestion de l’information de santé Very High France Health Information & Management
    Digital Diagnostics États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Dopavision Allemagne Télésanté et traitement Very High Germany Telehealth & Treatment
    Doximity États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    doxy.me États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    DrChrono États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Dreem Health États-Unis Diagnostic Very High United States of America Diagnostics
    DrFirst États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    EDDA Technology États-Unis Diagnostic Very High United States of America Diagnostics
    eHealth Technologies États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Elation Health États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Electronic Caregiver États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Elemeno Health États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Element Science États-Unis Dispositifs médicaux et objets connectés Very High United States of America Medical Devices & Wearables
    Elemy États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    Ellipsis Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Embold Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Enlace Health États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Equip Health États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    Evidation Health États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    ezCaretech Corée du Sud Gestion de l’information de santé Very High Republic of Korea Health Information & Management
    Florence Healthcare États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Force Therapeutics États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    GE HealthCare États-Unis Dispositifs médicaux et objets connectés Very High United States of America Medical Devices & Wearables
    Geneyx Israël Diagnostic Very High Israel Diagnostics
    Genome Medical États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    GenomOncology États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Glenwood Systems États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Gripable Royaume-Uni Dispositifs médicaux et objets connectés Very High United Kingdom Medical Devices & Wearables
    Hazel Health États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    Health Catalyst États-Unis IA et analyse de données Very High United States of America AI & Data Analytics
    Health Gorilla États-Unis Gestion de l’information de santé Very High United States of America Health Information & Management
    Health Recovery Solutions États-Unis Télésanté et traitement Very High United States of America Telehealth & Treatment
    Healthmap Solutions États-Unis Diagnostic Very High United States of America Diagnostics
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    Tomorrow Health États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    Trilliant Health États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    Twin Health États-Unis Télésanté et traitement High United States of America Telehealth & Treatment
    UltraSight États-Unis IA et analyse de données High United States of America AI & Data Analytics
    Updox États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    UpLift États-Unis Télésanté et traitement High United States of America Telehealth & Treatment
    Verto Health Canada Gestion de l’information de santé High Canada Health Information & Management
    Vheda Health États-Unis Télésanté et traitement High United States of America Telehealth & Treatment
    Videra Health États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    VillageMD États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    Violet États-Unis IA et analyse de données High United States of America AI & Data Analytics
    Vitalacy États-Unis IA et analyse de données High United States of America AI & Data Analytics
    Voiceitt Israël IA et analyse de données High Israel AI & Data Analytics
    voize Allemagne IA et analyse de données High Germany AI & Data Analytics
    WearOptimo Australie Dispositifs médicaux et objets connectés High Australia Medical Devices & Wearables
    Welkin États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    Wellfit États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    WellSky États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    XRHealth États-Unis Télésanté et traitement High United States of America Telehealth & Treatment
    Yodawy Égypte Télésanté et traitement High Egypt Telehealth & Treatment
    Yosi Health États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    ZnanyLekarz Pologne Télésanté et traitement High Poland Telehealth & Treatment
    Zocdoc États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management
    ZOE Royaume-Uni Prévention High United Kingdom Prevention
    Zyter|TruCare États-Unis Gestion de l’information de santé High United States of America Health Information & Management

  • Pathologie numérique : Sectra opérationnel dans 4 hôpitaux de PACA, 4 autres d’ici 2027

    Le 17 septembre, Sectra AB a annoncé avoir mis en service son module de pathologie numérique dans quatre hôpitaux de la région Provence-Alpes-Côte d’Azur (PACA). Sont concernés l’Institut Paoli-Calmettes (IPC) et l’Assistance Publique des Hôpitaux de Marseille (APHM) à Marseille, le Centre Hospitalier Aix-Pertuis (CHAP) et le Centre Antoine Lacassagne (CAL) à Nice. Ils seront rejoints d’ici 2027 par le CHU de Nice et les centres hospitaliers de Toulon, d’Avignon et d’Ajaccio, pour former un réseau de huit hôpitaux utilisant une même solution.

    Pourquoi cela compte : la pathologie est la spécialité qui pose le diagnostic des cancers à partir de prélèvements de tissus. En partageant une plateforme unique, huit hôpitaux pourront s’échanger des dossiers et des avis d’experts. Ce modèle régional, acquis via un achat groupé, est transposable, mais ses résultats n’ont pas encore été mesurés.

    Un achat groupé qui évite à chaque hôpital sa propre procédure

    Pour s’équiper, les huit hôpitaux n’ont pas eu à organiser chacun leur propre appel d’offres. Ils ont utilisé un accord-cadre signé en 2022 entre Sectra AB et UniHA, la coopérative qui mutualise les achats des hôpitaux publics. Le principe est simple. UniHA a sélectionné le fournisseur et négocié les conditions une fois pour toutes, puis chaque hôpital adhérent peut commander directement à ces conditions. Il s’épargne ainsi une procédure souvent longue. C’est aussi ce qui facilite l’adoption d’une même solution par plusieurs établissements.

    Ce type d’accord a cependant une durée limitée. Signé pour quatre ans, celui-ci arriverait à échéance en 2026, alors que la seconde phase se poursuit jusqu’en 2027.

    Une plateforme régionale pour partager une expertise rare

    Avec la pathologie numérique, les lames sont scannées. Selon Sectra AB, les images deviennent alors consultables sur écran, y compris depuis un autre site. Un pathologiste de Toulon pourra donc, à terme, solliciter un expert de Marseille sans rien expédier. Cet enjeu est d’autant plus important que les pathologistes sont de moins en moins nombreux, alors que le nombre d’analyses augmente.

    La numérisation des lames, prérequis à l’IA en pathologie

    L’annonce ne parle pas d’IA, mais elle la rend possible. Un logiciel d’IA ne peut en effet analyser une lame que si celle-ci a été numérisée. Une fois les images stockées au même endroit, il devient envisageable d’y appliquer des outils d’aide au diagnostic. La solution repose sur une archive neutre (VNA), c’est-à-dire un espace de stockage qui ne dépend pas d’un logiciel particulier. Cette neutralité peut faciliter l’ajout d’outils d’autres éditeurs. Reste à savoir à quelles conditions des algorithmes développés par des start-up pourront être intégrés.

    Des bénéfices encore déclaratifs, un financement à stabiliser

    Sectra AB affirme que sa solution accélère le diagnostic et réduit les coûts. Ces bénéfices restent toutefois déclaratifs : aucun chiffre sur les délais, les volumes ou les économies n’est communiqué. Le déploiement est donc réel, mais son efficacité n’est pas encore démontrée.

    Cette évaluation est importante, car le financement de la pathologie numérique n’est pas stabilisé. Une task force réunie par France Biotech recommandait en 2024 la création de forfaits dédiés, comme cela a été fait pour l’archivage des images en radiologie.

    Le projet PACA montre qu’une numérisation à l’échelle régionale est possible. Il invite à fixer dès le départ des règles communes : qui relit quels dossiers, et avec quels indicateurs de suivi.

    Source : S&P Capital IQ, traduit par Zonebourse, « Sectra AB déploie son module de pathologie numérique dans quatre hôpitaux de la région Provence-Alpes-Côte d’Azur » (17 septembre 2026) · fiabilité : déclarative.

  • Vitality et Google étendent aux États-Unis Vitality AI, leur plateforme de prévention santé

    Le 17 septembre, le groupe Vitality, spécialiste des programmes de prévention adossés à l’assurance, et Google ont annoncé l’extension aux États-Unis de Vitality AI. Construite sur Google Cloud et les modèles Gemini, cette plateforme propose à chaque membre des recommandations, un accompagnement et des récompenses personnalisés pour l’inciter à adopter des comportements favorables à sa santé. L’offre s’adresse désormais à grande échelle aux assureurs santé et aux employeurs américains, alors que plus de 210 000 personnes aux États-Unis ont déjà reçu une action personnalisée depuis juin 2025.

    Pourquoi cela compte : selon Vitality, des récompenses de 19 à 31 dollars, adressées aux bonnes personnes, suffiraient à accroître nettement le recours au dépistage. Pour un financeur de la prévention, l’enjeu serait donc de mieux cibler plutôt que de payer davantage, à condition d’exiger des preuves solides : la plupart des résultats publiés restent déclaratifs.

    De petites récompenses suffisent, si elles visent la bonne personne

    Vitality AI part des données de chaque membre : antécédents, habitudes de vie, facteurs de risque, soit plus de 2 800 variables selon l’entreprise. À partir de ce profil, la plateforme choisit une seule action à lui proposer, celle qu’il a le plus de chances d’accepter et qui lui est le plus utile : un dépistage, un bilan, un objectif de marche. Une récompense en argent accompagne la proposition.

    Vitality avance des chiffres pour montrer que le montant importe moins que le ciblage. Une récompense de 31 dollars a augmenté de 52 % la probabilité qu’un membre réalise un test de cholestérol, par rapport à un membre sans récompense. Pour les dépistages des cancers du col de l’utérus et colorectal, 19 à 25 dollars ont suffi. Sur l’année 2025, l’entreprise attribue à ces incitations 23 302 dépistages de plus que la tendance des années précédentes, soit une hausse de 5,5 %, 219 cancers ou anomalies détectés et, par estimation, six décès évités.

    Des résultats d’un niveau de preuve inégal

    Ces chiffres ne reposent pas tous sur le même niveau de vérification. Selon le communiqué, trois indicateurs ont été examinés par des tiers :

    • une baisse moyenne de 4 % des coûts de sinistres, examinée par Arbital Health ;
    • un retour sur investissement de 180 %, également examiné par Arbital Health ;
    • une réduction de 15 % des coûts ajustés au risque chez les membres les plus engagés, validée par le Validation Institute.

    Les autres résultats sont issus des données internes de Vitality, sans revue extérieure mentionnée. Le taux de « 99,2 % de précision » correspond, d’après l’entreprise, à l’avis de 686 médecins sur des rapports générés par la plateforme, testés auprès de plus de 1 300 salariés du groupe Discovery. Il renseigne sur la qualité perçue des recommandations plutôt que sur un bénéfice clinique mesuré.

    Le programme de marche, qui ferait passer de 4 900 à 6 900 pas par jour, a été analysé chez environ 1 500 membres l’ayant suivi au moins cinq semaines. Les membres qui ont abandonné en cours de route ne sont pas comptés, ce qui peut conduire à surestimer l’effet. Enfin, la baisse de 5 % des sinistres hospitaliers liée au sommeil est présentée par Vitality comme une association, sans que le lien de cause à effet soit établi.

    Google Cloud en infrastructure, Vitality en consolidateur

    L’accord illustre un partage des rôles. Google apporte l’infrastructure et les modèles d’IA ; Vitality apporte des données longitudinales sur ses membres et la relation commerciale avec les financeurs. Vitality se renforce parallèlement, avec une croissance de 22 % de son chiffre d’affaires américain sur un an et les acquisitions récentes d’Icario, Ramp Health et WellSpark. Dans ce schéma, l’avantage concurrentiel se situerait moins dans le modèle d’IA, accessible chez un fournisseur de cloud, que dans les données comportementales accumulées et l’accès aux assurés.

    Ce que cela change

    Assureurs et mutuelles : le modèle suggère de tester des micro-incitations ciblées sur les dépistages les moins suivis, en mesurant l’écart à une tendance de référence.

    Employeurs : l’argument de Vitality porte aussi sur la productivité, avec 4,4 jours productifs récupérés par salarié et par an.

    Start-up de la prévention : l’accès aux données longitudinales et à un canal de distribution deviendrait un critère de différenciation plus décisif que la technologie elle-même.

    Acteurs publics du dépistage : en France, selon Santé publique France, la participation au dépistage organisé du cancer colorectal atteint 30,7 % sur 2024-2025, sous le seuil européen acceptable de 45 %. Ce faible taux en fait un terrain d’expérimentation pour le ciblage des relances.

    Source : Vitality, communiqué de presse (17 septembre 2026) · fiabilité : officielle.