Actualité

  • Etude : une méthode pour adapter les grands modèles d’IA avec moins de paramètres

    Des ingénieurs de l’université de Californie à San Diego ont mis au point une méthode pour adapter les grands modèles d’IA à de nouvelles tâches avec beaucoup moins de données et nécessitant moins de puissance de calcul. Publiés en août 2025 dans la revue Transactions on Machine Learning Research, les résultats de cette étude* pourraient accélérer la découverte de médicaments et démocratiser l’IA en santé.

    Les grands modèles de langage utilisés pour les chatbots ou la modélisation des protéines reposent sur des milliards de paramètres. Leur ajustement complet demande une puissance de calcul considérable et comporte un risque de surapprentissage, lorsque le modèle « mémorise » les données plutôt que d’en saisir les mécanismes. Pour contourner ces obstacles, l’équipe de chercheurs dirigée par Pengtao Xie (Université de Californie à San Diego) a imaginé une méthode « plus intelligente » qui n’ajuste que les parties du modèle qui comptent le plus. L’objectif : rendre possible la personnalisation des IA par de petites structures de recherche, sans infrastructure lourde.

    Réentraîner les modèles sans repartir de zéro

    L’approche, baptisée BiDoRA (Bi-level Optimization-Based Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation), repose sur un principe simple : « Plutôt que de réentraîner un modèle complet à partir de zéro, nous mettons à jour uniquement les parties essentielles », explique Pengtao Xie. Concrètement, l’algorithme identifie les zones les plus pertinentes du réseau et ajuste une version simplifiée de ces paramètres, réduisant ainsi drastiquement le volume de calcul nécessaire. L’équipe a appliqué cette méthode à des modèles de langage des protéines, utilisés pour prédire leurs propriétés biologiques, dans deux cas :

    • La capacité de certains peptides à traverser la barrière hémato-encéphalique
    • La résistance des protéines à la chaleur, un facteur clé dans la conception de biothérapies stables.

    L’étude a été publiée en août 2025 dans la revue Transactions on Machine Learning Research.

    Résultats : une économie significative de paramètres

    • Sur la première tâche, BiDoRA a obtenu une précision supérieure aux méthodes classiques tout en utilisant 326 fois moins de paramètres.
    • Sur la seconde, elle a égalé la performance d’un ajustement complet avec 408 fois moins de paramètres.

    Les chercheurs soulignent que leur méthode est à la fois plus flexible et meilleure pour généraliser ce qu’elle apprend, notamment lorsque les jeux de données sont restreints. « Notre méthode permet même à de petites équipes de recherche ou à des start-ups disposant de moyens et de puissance de calcul limités d’adapter de grands modèles d’IA à leurs besoins spécifiques », précise Pengtao Xie. « C’est une étape vers la démocratisation de l’intelligence artificielle. »

    Pour la santé, l’impact pourrait être majeur. BiDoRA permettrait à des laboratoires hospitaliers ou universitaires d’entraîner leurs modèles sur place, sans transférer de données sensibles ni dépendre d’infrastructures extérieures. Elle pourrait aussi accélérer la recherche pharmaceutique, en rendant possible la modélisation rapide de protéines thérapeutiques à partir de petits jeux de données expérimentales. Enfin, la réduction de puissance de calcul — multipliée par plusieurs centaines — contribuerait à diminuer l’empreinte carbone des travaux en IA biomédicale. Mais les auteurs rappellent qu’une IA plus accessible devra aussi être mieux encadrée : « La démocratisation de ces outils doit aller de pair avec des efforts continus en matière de sécurité, de transparence et de fiabilité. »

    Vers une IA plus « frugale »

    Cette avancée s’inscrit dans un mouvement plus large de « frugalisation » de l’intelligence artificielle, qui vise à rendre les modèles plus économes et plus adaptés aux réalités du terrain. En santé, où les données sont rares et la puissance de calcul limitée, ces innovations pourraient transformer la manière dont les équipes conçoivent et déploient leurs outils d’IA — en leur permettant de créer et d’ajuster leurs modèles sans dépendre des géants du numérique.

    * BiDoRA: Bi-level Optimization-Based Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation

    Peijia Qin, Ruiyi Zhang, Pengtao Xie

    https://openreview.net/forum?id=v2xCm3VYl4

     

  • Numérique en santé : six nouveaux membres pour la commission de référencement de Mon Espace Santé

    Six membres issus de secteurs complémentaires et une instance rattachée au ministère et à la DNS

    Créée pour évaluer les services et outils numériques souhaitant rejoindre le catalogue de Mon Espace Santé, la commission de référencement évolue au sein d’un environnement réglementaire renouvelé. L’arrêté du 2 octobre 2025, publié au Journal officiel du 26 octobre, redéfinit sa composition et renforce son rôle dans la stratégie nationale du numérique en santé.

    La commission rassemble désormais six membres, représentant l’ensemble des composantes du numérique en santé.

    • Mme Fany Boucehaba et M. Frédéric Bernard siègent en qualité de membres du comité citoyen associé à la gouvernance du numérique en santé.
    • M. Claude Chaumeil représente les usagers, mandaté par l’Union nationale des associations agréées d’usagers du système de santé (UNASS).
    • La Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) est représentée par Mme Margo Bernelin, spécialisée en éthique et protection des données personnelles.
    • Le Collège de médecine générale délègue M. Philippe Szidon, qui apporte une expertise de la e-santé et des pratiques médicales.
    • M. Éric Poiseau, du Groupement d’intérêt public prévu à l’article L.1111-24 du Code de la santé publique, apporte ses compétences en interopérabilité et normalisation.
    • Enfin, M. Nicolas Bonnet, représentant du Secrétariat général pour l’investissement, contribue par sa connaissance du développement économique du secteur numérique.

    Un dispositif aligné sur le référentiel V3

    Cette nouvelle nomination s’inscrit dans le prolongement de l’arrêté du 19 juin 2025 ayant introduit le référentiel V3 des services numériques de santé. Entré en vigueur à l’été 2025, ce texte a redéfini les critères de référencement autour de trois axes : sécurité, interopérabilité, éthique.Le référentiel V3 exige également un suivi continu des services déjà présents dans le catalogue. La commission, recomposée dans ce contexte, aura pour mission d’en garantir l’application homogène et d’assurer la cohérence du portefeuille de services accessibles via Mon Espace Santé.

    Une étape dans la maturation du cadre e-santé national

    Le renouvellement de la commission marque une nouvelle phase de structuration du dispositif Mon Espace Santé. Il traduit un objectif de transparence et de représentativité dans la sélection des services.
    Cette évolution s’inscrit dans une stratégie de long terme portée par la Délégation du numérique en santé, visant à renforcer la qualité et la confiance au sein de l’écosystème. En combinant expertise citoyenne, médicale et technique, la gouvernance du numérique en santé consolide son rôle dans la transformation structurelle du système de santé français.

    Sources

    • Arrêté du 2 octobre 2025 fixant la composition de la commission de référencement des services et outils numériques de Mon Espace Santé. JORF n°253 du 26 octobre 2025.
    • Arrêté du 19 juin 2025 relatif au référentiel V3 du dispositif de référencement des services numériques de santé.

  • Données cliniques : le NLP atteint la performance humaine, sans passer l’épreuve du réel (étude JAMIA)

    Une contribution essentielle au chantier de la donnée clinique structurée

    Les registres cliniques sont l’un des piliers de la recherche médicale et de l’évaluation des pratiques. Ils permettent de suivre les patients, d’évaluer les traitements et d’éclairer les politiques publiques. Mais leur alimentation repose encore largement sur une extraction manuelle des données à partir des dossiers médicaux électroniques (DME), une tâche chronophage, coûteuse et sujette à l’erreur.

    Dans ce contexte, des chercheurs voient dans le traitement automatique du langage naturel (NLP) un levier stratégique : convertir les textes narratifs des DME (comptes rendus, anapath, notes opératoires) en variables structurées, prêtes à intégrer les registres.
    C’est ce champ que vient explorer l’étude publiée par plusieurs chercheurs de l’université de la New South Wales de Sidney dans le Journal of the American Medical Informatics Association, analysant quinze ans de travaux sur l’usage du NLP pour automatiser la création de registres.

    Les auteurs constatent un essor depuis 2020, porté par les progrès de l’IA et la généralisation des DME. Mais les solutions restent encore expérimentales, hétérogènes et peu reproductibles, loin d’un standard industriel.

    Un état des lieux mondial des approches :

    L’analyse couvre 15 études conduites entre 2010 et 2025, issues de sept pays (dont les États-Unis, la Chine et l’Allemagne), et couvrant une diversité de domaines : oncologie, cardiologie, orthopédie, néphrologie, ophtalmologie ou encore maladies infectieuses.

    Les approches recensées se répartissent en six grandes familles :

    • Règles et expressions régulières, dominantes historiquement ;

    • Classification de texte (modèles classiques et réseaux de neurones) ;

    • Reconnaissance d’entités nommées (NER) pour identifier diagnostics, procédures, médicaments ;

    • Inférence textuelle (NLI) pour déduire automatiquement des relations logiques ;

    • Text mining hybride, combinant règles et apprentissage ;

    • Et, plus récemment, modèles de langage génératifs (LLM), utilisés dans une seule étude pour extraire automatiquement des informations d’anatomopathologie.

    Les performances observées varient fortement : certaines approches atteignent près de 99 % de précision sur des textes semi-structurés, quand d’autres tombent sous les 50 % de F1-score sur des corpus hétérogènes.

    Des résultats prometteurs, mais encore très inégaux

    Les méthodes à base de règles restent les plus stables lorsqu’elles s’appliquent à des formats bien cadrés (par exemple, les rapports opératoires). Les approches d’apprentissage supervisé montrent des résultats plus variables, fortement dépendants de la qualité et du volume des données annotées.

    Quant aux LLM, leurs premiers résultats sont encourageants : un taux de complétude de 97 % sur de petits échantillons de rapports médicaux. Mais les auteurs de l’étude rappellent qu’il ne s’agit encore que d’expérimentations : coût computationnel, biais, confidentialité et manque d’évaluations comparatives limitent encore leur usage clinique réel.

    Un équilibre difficile entre performance, coût et généralisabilité :

    L’étude souligne un constat récurrent : les systèmes de NLP performants sont souvent spécifiques à un registre, un hôpital ou une spécialité. Une méthode conçue pour extraire des données de cancer à partir de comptes rendus d’anapath ne peut pas être réutilisée telle quelle pour la cardiologie ou les notes de consultation, par exemple. De plus, la plupart des approches reposent sur des corpus annotés manuellement : une ressource coûteuse et difficile à maintenir dans le temps.

    Cette dépendance à l’expertise humaine rend les modèles fragiles, coûteux à adapter, et donc peu “scalables” à l’échelle nationale ou internationale.

    Un manque de validation et de partage :

    La revue révèle une faible reproductibilité :

    • 73 % des études n’ont pas mené de validation externe ;

    • 80 % ne publient pas leurs données ;

    • 53 % ne partagent pas leur code ;

    • 87 % ne diffusent ni leurs modèles, ni leurs règles.

    Malgré ces limites, cinq projets ont franchi le cap de la mise en œuvre réelle, notamment dans les registres cardiovasculaires chinois, les cancers à Taïwan ou les registres orthopédiques canadiens.

    Vers une nouvelle génération de cadres méthodologiques

    L’enseignement majeur de cette revue est qu’aucune méthode ne peut, à elle seule, répondre aux exigences de performance, de traçabilité et de généralisation. Les auteurs appellent donc à un cadre méthodologique commun, combinant :

    • des définitions normalisées des champs de registre ;

    • des pipelines “human-in-the-loop” intégrant apprentissage actif et révision experte ;

    • des validations temporelles et géographiques systématiques ;

    • et la publication d’artefacts ouverts (modèles, règles, jeux de test).

    Les fondations comme BERT, BioClinicalBERT et les LLM génératifs pourront s’y intégrer, à condition de garantir un usage contrôlé, éthique et transparent.

    Un potentiel à concrétiser :

    En conclusion, l’étude trace une ligne claire : le NLP peut déjà atteindre des performances proches de celles de l’humain sur des tâches ciblées, mais reste trop fragmenté et peu transférable pour une industrialisation à grande échelle. L’enjeu des prochaines années ne sera donc pas seulement algorithmique, mais organisationnel : concevoir des infrastructures de registres apprenantes, robustes, auditées et durables, où la donnée clinique, structurée ou non, devient un bien commun au service de la recherche et de la santé publique.

  • RGPD : chercheurs et régulateurs appellent à une analyse économique plus fine et sectorisée

    • Les coûts de mise en conformité au RGPD sont désormais bien documentés, mais les bénéfices économiques — portabilité, transparence, confiance — restent encore peu mesurés.
    • Les chercheurs mettent en avant trois leviers d’analyse : bien-être des consommateurs, structuration des marchés de données et dynamique d’innovation.
    • Les études empiriques (HEC, Stockholm School of Economics) montrent que le RGPD a réduit le traçage publicitaire sans freiner durablement la performance du marché.
    • L’impact du RGPD sur l’innovation reste ambivalent : il stimule les technologies de protection de la vie privée mais révèle un retard européen face aux États-Unis (Télécom Paris, Institut Fraunhofer).
    • Alessandro Acquisti (Carnegie Mellon University) plaide pour une évaluation économique intégrant les bénéfices non monétaires de la vie privée, comme la dignité et la protection contre les abus.
    • Un programme de recherche CNIL-Trésor sera lancé en 2026 pour étudier les effets macroéconomiques du RGPD et renforcer les connaissances sur ses impacts à long terme.

    La CNIL et Bercy appellent à mesurer les effets économiques au-delà des coûts de conformité

    Le 20 mai 2025, la CNIL et la Direction générale du Trésor ont organisé à Paris une journée internationale d’échanges sur l’impact économique du Règlement général sur la protection des données (RGPD). Plus de 450 participants – économistes, chercheurs, régulateurs français, européens et américains – ont pris part à cet événement visant à croiser analyses empiriques et réflexions prospectives sur les leviers d’une évaluation économique du règlement. Marie-Laure Denis, présidente de la CNIL, a rappelé que le RGPD ne se limite pas à la protection de la vie privée : il soutient également la libre circulation des données au sein du marché intérieur européen. Ce double objectif implique une évaluation qui prenne en compte à la fois les droits fondamentaux et les effets économiques réels.

    Dorothée Rouzet, cheffe économiste à la Direction générale du Trésor, a proposé une lecture en trois canaux : bien-être des consommateurs, structuration des marchés de données et dynamique d’innovation. Si les coûts de mise en conformité sont désormais bien documentés – notamment sous forme de charges fixes –, les bénéfices restent moins visibles : portabilité, transparence, confiance, nouveaux modèles économiques. Les chercheurs appellent à une évaluation plus complète du RGPD, intégrant aussi les gains qualitatifs pour les utilisateurs et les effets redistributifs entre acteurs économiques.

    Une complexité méthodologique renforcée par l’hétérogénéité des marchés

    Traçage publicitaire en recul, mais performance intacte

    Lors de la première table ronde, Andrea Renda (CEPS) et Olivier Micol (Commission européenne) ont souligné la complexité d’isoler les effets du RGPD dans un environnement régulatoire fragmenté et évolutif. Les travaux empiriques de Klaus Miller (HEC) et Sam Ruiqing Cao (Stockholm School of Economics) montrent par exemple que si le RGPD a réduit le traçage publicitaire, il n’a pas induit d’effets négatifs durables sur la performance du marché. Certaines entreprises auraient même amélioré la valorisation de leurs données. Cependant, la qualité des données disponibles, les différences sectorielles et la territorialité du RGPD compliquent toute tentative d’analyse d’impact robuste, notamment pour les PME.

    Un essor des technologies de protection, mais un retard européen persistant

    Animée par Bertrand du Marais (CNIL), la deuxième table ronde a mis en lumière l’ambivalence de l’impact du RGPD sur l’innovation. Patrick Waelbroeck (Télécom Paris) et Nicholas Martin (Institut Fraunhofer) notent un effet d’incitation au développement de technologies de protection de la vie privée (Privacy Enhancing Technologies), peu adoptées en Europe mais en essor aux États-Unis. Ce déplacement de l’innovation vers des solutions moins risquées révèle un retard structurel européen. La coopération entre autorités apparaît centrale. Aymeric Pontvianne (CNIL) a détaillé les travaux menés avec l’Autorité de la concurrence pour limiter les effets de concentration liés à la donnée, éviter des distorsions de marché et garantir la sécurité juridique des opérateurs.

    Vers une convergence RGPD – IA Act ?

    Philippe Aghion (Collège de France, LSE) a plaidé pour une harmonisation entre le RGPD et les futures régulations sur l’intelligence artificielle (IA Act). La concentration de la donnée et de la puissance de calcul chez quelques acteurs freine l’entrée de nouveaux concurrents. Il considère la portabilité comme un levier pour rééquilibrer le marché et stimuler la productivité, à condition d’un cadre réglementaire uniforme adapté aussi aux PME. Il alerte contre les effets pervers d’une régulation mal calibrée qui renforcerait les positions dominantes au lieu de les corriger.

    Redéfinir l’économie de la vie privée

    En conclusion, Alessandro Acquisti (Carnegie Mellon University) a appelé à dépasser une approche strictement marchande de la vie privée. S’appuyant sur les travaux de Jack Hirshleifer, il propose une vision élargie intégrant les externalités sociales de la régulation des données, et souligne que les bénéfices non monétaires – comme la dignité ou la protection contre les abus – doivent entrer dans l’analyse économique. L’exemple du traitement des données dans le cas des Rohingyas illustre les conséquences graves d’un défaut de protection. Acquisti plaide pour un cadre d’analyse tenant compte de la diversité des secteurs, des tailles d’entreprise, et des effets à long terme.

    Un programme de recherche CNIL-Trésor prévu pour 2026 sur ses effets macroéconomiques

    La CNIL et le Trésor prévoient de poursuivre ces réflexions à travers un programme de recherche commun en 2026, en lien avec les travaux de l’OCDE et de la Commission européenne. Il s’agira d’approfondir l’évaluation macroéconomique du RGPD et de renforcer les connaissances sur ses effets durables sur l’innovation, les marchés et la société. L’événement a également illustré l’« effet Bruxelles » : loin de constituer un frein au commerce, le RGPD est perçu comme un standard mondial qui sécurise les échanges et contribue à l’égalité concurrentielle. Les travaux de l’OMC et de l’OCDE confirment que le règlement européen peut constituer un levier de confiance, et non une barrière.

  • Verily lance une application gratuite qui centralise 20 ans de données médicales avec IA intégrée

    Une application pour centraliser DME, objets connectés et recommandations cliniques

    Verily, la filiale d’Alphabet spécialisée dans la santé de précision, déploie Verily Me, une application mobile gratuite qui agrège automatiquement les données de santé personnelles des utilisateurs et fournit des recommandations préventives validées par des cliniciens. L’outil s’adresse à tout adulte de plus de 18 ans, sans exigence d’assurance ou de souscription. L’application récupère les dossiers médicaux électroniques (DME) issus de multiples prestataires ainsi que les données provenant des réseaux d’échange d’informations de santé (HIE). Grâce à la plateforme Pre de Verily, ces informations — couvrant jusqu’à 20 ans d’historique — sont harmonisées et enrichies pour inclure résultats de laboratoire, ordonnances, vaccinations et notes cliniques. Cette approche vise à dépasser les limites d’interopérabilité rencontrées par d’autres plateformes numériques. Les utilisateurs ont la possibilité d’ajouter des données issues de dispositifs connectés, comme les montres Apple ou les bagues Oura. Verily précise toutefois que Verily Me ne remplace pas une solution de télésurveillance médicale mais vient compléter le parcours de soins habituel.

    Verily Me intègre un assistant IA et des recommandations validées par des professionnels de santé

    Les recommandations préventives (dépistages, contrôles de tension, etc.) sont formulées par une équipe clinique pluridisciplinaire issue du groupe médical partenaire de Verily. Ce collectif de médecins, endocrinologues, diététiciens, pharmaciens et coachs santé est déjà impliqué dans les programmes Onduo et Lightpath de gestion des maladies chroniques. Verily Me intègre également un assistant IA baptisé Violet. Ce dernier peut répondre aux questions spécifiques de l’utilisateur à partir de ses données personnelles, comme l’évolution de son taux de cholestérol. Contrairement aux IA génératives généralistes, Violet s’appuie sur le contexte médical propre à chaque profil. Il n’émet pas de diagnostic mais aide à interpréter les données. L’assistant est disponible en continu.

    Un suivi nutritionnel par IA et un accès aux études cliniques

    L’application permet un suivi nutritionnel par reconnaissance d’images : l’utilisateur photographie ses repas et l’IA estime la valeur nutritionnelle, en calories et macronutriments, fournissant des conseils en temps réel. L’objectif est de simplifier le suivi alimentaire sans saisie manuelle. Les utilisateurs peuvent également s’inscrire à des études cliniques ou contribuer au registre de données “Lifelong Health Study”, destiné à cartographier l’évolution de la santé sur le long terme. Verily souligne que les données ainsi partagées restent encadrées par des politiques strictes de consentement et de sécurité.

    Un déploiement ciblé auprès des participants aux programmes Verily

    La stratégie de diffusion de Verily Me s’appuie d’abord sur les centaines de milliers de participants déjà engagés dans les études menées par la société, ainsi que sur les patients des programmes Onduo et Lightpath. À terme, l’ambition est d’élargir l’accès à un public plus large. Toutefois, Verily reconnaît que sa notoriété auprès du grand public reste à développer.

  • Qare déploie une feuille de route à 2030 pour répondre aux déserts médicaux et aux maladies chroniques

    Avec Qare Mind et Qare Shape, la téléconsultation s’étend au suivi des pathologies chroniques

    Acteur de la téléconsultation en France (9 millions de consultations réalisées), Qare franchit une nouvelle étape stratégique. La plateforme a annoncé, le 10 octobre, son ambition de devenir la première clinique digitale de France d’ici 2030. Cette évolution repose sur un élargissement de son offre de soins au-delà des consultations ponctuelles, pour proposer un accompagnement dans la durée. À travers sa feuille de route « Vision 2030 », Qare entend répondre aux grands défis structurels du système de santé : déserts médicaux, allongement des délais d’accès aux soins, augmentation des pathologies chroniques. L’objectif affiché est de soigner 20 000 patients par jour, dont la moitié via des programmes de suivi médical.

    Dès juin 2025, deux nouveaux parcours de soins seront proposés aux patients :

    • Qare Shape, dédié à la prise en charge de l’obésité.
    • Qare Mind, centré sur la santé mentale, en particulier l’anxiété et la dépression.

    Ces programmes combinent plusieurs modalités d’accompagnement : suivi quotidien, contenus éducatifs, activités adaptées, et soutien motivationnel. L’approche se veut pluridisciplinaire et personnalisée, dans le but d’améliorer l’observance thérapeutique et l’efficacité des soins sur le long terme. Ils visent une prise en charge de 3 000 patients d’ici fin 2025, pour des durées allant de six à douze mois. Selon Qare, ces services répondent à des besoins de santé publique identifiés : 42 % des adultes en France sont en surpoids ou obèses, et un sur cinq souffre de troubles psychiques.

    Qare prévoit 7 500 recrutements et 7 millions de téléconsultations par an d’ici 2030

    Pour soutenir cette ambition, Qare prévoit :

    • Le recrutement de 7 500 nouveaux professionnels de santé (x4 par rapport à 2025),
    • Le développement de cinq programmes de soins d’ici 2030,
    • 7 millions de téléconsultations par an,
    • Et un chiffre d’affaires triplé.

    L’entreprise souhaite ainsi accompagner près d’un Français sur cinq en 2030, à parité entre téléconsultation et suivi. Le développement de ces parcours passera aussi par l’extension à de nouveaux domaines, notamment en santé de la femme.

    15 M€ investis dans l’intelligence artificielle

    Qare a annoncé un investissement de 15 millions d’euros dans le développement de l’IA, avec un assistant médical numérique co-construit avec 300 praticiens. Déployé dès 2024 pour aider à la rédaction des comptes rendus de téléconsultation (avec un taux de satisfaction supérieur à 92 %), cet assistant intégrera dès fin 2025 :

    • Une assistance à la qualification des symptômes avant la consultation.
    • Une aide à la prescription pendant l’acte médical.

    Ces outils doivent permettre de libérer du temps médical et d’améliorer la qualité de l’interaction entre le professionnel et le patient.

  • Soutenir les aînés et ceux qui les accompagnent : les Trophées de l’innovation au service du bien vieillir 2025

    Des solutions pour l’autonomie et les soignants

    HT&I a retenu plus particulièrement les solutions qui facilitent la vie des personnes âgées à domicile et allègent le travail des soignants.

    En faveur des personnes en perte d’autonomie à domicile

    • Creadiaz : une plateforme innovante d’activités cognitives et motrices sur chaise, conçue pour les personnes âgées à domicile (ou en Ehpad) afin de maintenir l’autonomie en position assise et donner un peu de répit aux aidants ;
    • Ping4Alzheimer : un programme innovant basé sur trois piliers : activité physique, stimulations cognitives et interactions sociales. Il associe le tennis de table à des protocoles spécifiques pour améliorer la qualité de vie des personnes atteintes de maladies neurodégénératives ;
    • Livana Connect : une intelligence artificielle vocale dans un téléphone facile à utiliser pour les personnes Alzheimer. Elle demande des nouvelles, stimule les fonctions neuronales, détecte les problèmes et alerte éventuellement les proches ;
    • Senior Sitting : application qui connecte les seniors à des aidants de confiance (particuliers ou professionnels) ;
    • Xray Moov : permet de réaliser des examens d’imagerie médicale au chevet des personnes âgées ou isolées, avec une supervision médicale à distance ;
    • Mes médocs du jour : service qui propose la préparation personnalisée et sécurisée des doses de médicaments, pour améliorer l’observance thérapeutique et réduire les risques liés aux erreurs médicamenteuses à domicile.

    En faveur de la qualité de vie au travail des soignants

    • Speakli : solution vocale qui permet aux soignants de dicter leurs transmissions, automatiquement converties en comptes rendus structurés, ainsi que de valider leur plan de soin ou de transmettre leurs relevés ;
    • Carl d’AMN Conseil et Formation : un coussin innovant facilitant le retournement latéral des personnes âgées alitées et réduisant les risques de troubles musculosquelettiques.

     

  • IA en santé : notice patient, comités régionaux, labellisation des outils, 4 enjeux selon les associations d’usagers

    Le ministère de la Santé et de l’Accès aux soins poursuit l’élaboration de sa stratégie nationale sur l’intelligence artificielle en santé, amorcée après le sommet mondial sur l’IA de Paris en février 2025. Une consultation publique a été lancée en juillet pour enrichir cette feuille de route, qui s’appuie sur des cas d’usage, des propositions de cadrage réglementaire et des dispositifs d’accompagnement. France Assos Santé y a répondu avec une contribution construite à partir de retours d’expérience d’usagers réunis au sein de 13 associations.

    Quatre enjeux autour de l’usage de l’IA en santé

    La contribution associative s’organise autour de quatre axes, illustrés par des témoignages et accompagnés de recommandations opérationnelles.

    • Repenser l’accès et le recours au système de santé : L’UFC-Que Choisir, la FNAR, Le Lien et APF France Handicap s’expriment sur l’utilisation de l’IA dans des contextes tels que le triage aux urgences, la priorisation des examens d’imagerie ou encore la coordination ville-hôpital. Tous appellent à un usage encadré par des professionnels de santé, à une évaluation indépendante et à la prise en compte des biais algorithmiques qui pourraient renforcer les inégalités d’accès.
    • Repenser les soins proposés aux patients : L’UAFLMV, l’AFPric et l’APODEC alertent sur la nécessité de fiabiliser les outils d’aide à la prescription ou de diagnostic. L’IA offre des perspectives pour une médecine plus personnalisée, mais soulève des interrogations sur la validité scientifique, la transparence des algorithmes, le respect de la confidentialité des données et l’égalité d’accès à ces technologies.
    • Repenser les parcours de santé pour plus de prévention et d’accompagnement : France Alzheimer, SOS Hépatites et l’Alliance Maladies Rares insistent sur le potentiel de l’IA pour améliorer la détection précoce des pathologies chroniques, la personnalisation du suivi, et l’accompagnement à domicile. L’intégration de ces outils suppose une évaluation rigoureuse, une communication claire, et la garantie d’un accompagnement humain, notamment dans les cas de vulnérabilité ou de handicap.
    • L’IA générative face aux questions des usagers : Santé Info Droits et des représentants d’usagers en santé mentale alertent sur les risques liés à l’usage d’outils comme ChatGPT pour obtenir des réponses médicales. La prolifération de ces pratiques souligne le besoin d’acculturation et d’éducation à l’usage de ces technologies, ainsi que le développement de dispositifs fiables, validés et éthiques.

    Des propositions pour la stratégie ministérielle

    France Assos Santé formule plusieurs recommandations, dont :

    • La création d’une notice « patient » pour tout dispositif médical intégrant de l’IA classé IIb ou plus ;
    • La mise en place de comités stratégiques régionaux pour adapter les usages de l’IA aux besoins territoriaux ;
    • L’intégration de représentants des usagers dans les évaluations territoriales et nationales des dispositifs IA ;
    • La labellisation d’outils d’IA générative fiables pour les questions de santé ;
    • L’ajout systématique des cas d’usage IA validés dans les recommandations de bonnes pratiques des parcours de soins.

    Pour Gérard Raymond, président de France Assos Santé, il ne s’agit plus de débattre de l’opportunité de l’IA, mais de son utilité réelle pour les patients et la santé publique. Cette contribution collective rappelle l’importance de l’expérience des usagers dans l’élaboration des politiques publiques numériques et appelle à une gouvernance partagée, ancrée dans l’éthique, la transparence et la sécurité.

  • Rhumatismes inflammatoires : une plateforme nationale pour structurer des parcours encore trop fragmentés

    600 000 patients concernés en France, une coordination ville-hôpital à renforcer

    Un parcours de soin encore trop fragmenté

    Les rhumatismes inflammatoires chroniques (RIC) touchent environ 600 000 personnes en France. Ces pathologies, comme la polyarthrite rhumatoïde, les spondylarthropathies ou le rhumatisme psoriasique, impliquent une inflammation articulaire et une altération de la qualité de vie. Leur prise en charge nécessite un suivi, une coordination entre professionnels de ville et de l’hôpital, ainsi que des approches non médicamenteuses comme la kinésithérapie ou l’activité physique adaptée. Malgré les progrès thérapeutiques, le parcours de soin reste fragmenté. Les patients peinent parfois à comprendre leur maladie, à adhérer aux traitements ou à communiquer efficacement avec leurs soignants. Dans ce contexte, l’éducation thérapeutique et la coordination des acteurs de santé sont des leviers pour améliorer les résultats cliniques et l’autonomie des patients.

    Une solution numérique pour relier patients et soignants

    L’Alliance Rhumatech a conçu FormaRIC, une plateforme numérique accessible gratuitement en ligne. Elle constitue la première solution entièrement dédiée aux RIC, combinant formation, suivi et coordination des soins. Les patients y accèdent à des modules de formation, permettant de mieux comprendre leur pathologie, les traitements disponibles et les bonnes pratiques de gestion quotidienne. Ils peuvent également utiliser des outils d’autoévaluation standardisés, tels que les scores ASDAS (Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score) ou DAS28 (Disease Activity Score 28), pour suivre l’évolution de leur inflammation articulaire. Un autre atout est la fiche de liaison automatisée, générée à partir des données saisies par le patient. Celle-ci peut être transmise directement aux différents professionnels impliqués dans le parcours de soin. Les professionnels de santé disposent d’un espace dédié comprenant une bibliothèque de ressources pédagogiques prêtes à l’emploi, utiles pour enrichir les entretiens éducatifs. Ils peuvent aussi accéder de manière centralisée aux données de suivi de leurs patients, y compris les résultats d’autoévaluation et les évolutions cliniques.

     

    Déployée après une phase pilote dans 7 hôpitaux, FormaRIC devient accessible à tous

    La version pilote de FormaRIC a été testée auprès d’une centaine de patients dans sept centres hospitaliers de référence : les CHU de Strasbourg, Lille, Toulouse, Rouen, Grenoble, ainsi que les hôpitaux Cochin et La Pitié-Salpêtrière (AP-HP). La plateforme est désormais ouverte à tous depuis le 27 octobre 2025. Les professionnels peuvent créer leur compte en contactant l’Alliance Rhumatech. L’ensemble des contenus a été validé par un comité scientifique pluridisciplinaire, composé de rhumatologues hospitaliers et libéraux, ainsi que de pharmaciens hospitaliers. FormaRIC est une plateforme de santé numérique qui soutient l’autonomie des patients et facilite la coordination des soins. Elle améliore la compréhension de la maladie, le suivi de l’état de santé et la communication avec les soignants. Pour les professionnels, elle sert d’outil d’aide à la décision dans un contexte de parcours fragmentés. En favorisant l’interopérabilité et la standardisation des données, FormaRIC s’inscrit dans les priorités du Ségur numérique et dans la dynamique de co-construction des outils avec les usagers.

  • Déploiement lent de l’IA en santé : un rapport alerte sur les obstacles réglementaires, techniques et organisationnels

    Automatisation, tri, planning : l’IA s’installe dans les rouages hospitaliers

    C’est ce que montre une étude menée par PwC EU Services EEIG et Open Evidence pour la Direction générale de la santé et de la sécurité alimentaire (DG SANTE), sur la période janvier 2024 – mai 2025. L’intelligence artificielle commence à alléger certaines charges dans les établissements hospitaliers. Elle optimise le tri des patients, réduit les rendez-vous manqués et accélère l’analyse d’imagerie et d’anatomopathologie. Mais les usages les plus répandus concernent des outils à faible risque : automatisation de la documentation, gestion des plannings, ou encore prédiction des flux de patients. Les solutions génératives, comme les modèles de langage (LLM), suscitent un intérêt pour les tâches administratives, mais leur utilisation reste limitée dans les décisions cliniques en raison des hallucinations possibles et d’un déficit de confiance.

    Des freins systémiques identifiés

    Le rapport, fondé sur une méthodologie mixte (revue de littérature, entretiens, ateliers, études de cas, enquêtes), identifie quatre grandes catégories de freins au déploiement de l’IA dans les systèmes de santé européens :

    • Technologiques et liés aux données : interopérabilité, infrastructure IT, évaluation des performances locales, maintenance post-déploiement ;
    • Réglementaires et juridiques : complexité du cadre européen (AI Act, MDR, EHDS, PLD…), responsabilités, sécurité des données ;
    • Organisationnels et économiques : faibles mécanismes de financement, manque de stratégie, évaluation de la valeur ajoutée en conditions réelles ;
    • Sociaux et culturels : faible littératie numérique en santé, défiance, impact sur la relation soignant-patient.

    À cela s’ajoute une complexité réglementaire croissante. Les établissements doivent composer avec le MDR, l’IVDR, le RGPD, l’AI Act, l’EHDS, entre autres cadres, ce qui freine la mise en œuvre à grande échelle au sein de l’Union européenne. Malgré un portefeuille de plus de 500 outils d’IA ayant obtenu un marquage CE ou une autorisation de la FDA, les hôpitaux européens n’en déploient qu’une poignée. Le suivi post-déploiement reste rare, et l’alignement avec les processus locaux conditionne largement l’adhésion des professionnels de santé. Ces derniers expriment un intérêt pour l’IA, mais rappellent qu’elle n’a d’utilité que si elle s’intègre aux flux de travail existants et répond à des besoins spécifiques à leur environnement.

    Des exemples internationaux à suivre

    Certains usages d’IA sont déjà prêts à être déployés à large échelle, selon les professionnels interrogés : automatisation de tâches administratives, optimisation des flux patients, aide à la décision clinique. L’étude distingue ces cas d’usage « à court terme » des applications plus complexes (médecine personnalisée, diagnostic prédictif), envisageables à moyen ou long terme.

    • En Norvège, un hôpital a réduit de 100 jours les temps d’attente cumulés grâce à une IA de triage.
    • Aux États-Unis, un outil d’IA a fait chuter le temps d’affectation des lits aux urgences de 30 %.
    • Au Royaume-Uni, un outil de prédiction des rendez-vous manqués a permis de dégager 1 900 créneaux de consultation en 6 mois.

    Des cas d’usage réussis aux États-Unis, en Israël et au Japon montrent l’importance d’une convergence entre financements, maturité numérique et régulation adaptée. Ces pays démontrent que l’efficacité de l’IA en santé repose autant sur l’écosystème que sur la technologie elle-même.​ En France, l’année 2025 marque un tournant, porté par une feuille de route nationale sur l’IA en santé, un financement dédié à la formation des soignants et le lancement de programmes comme IMPACT IA. Ces initiatives visent à créer un environnement propice à l’innovation responsable, en alignant les incitations financières avec les bénéfices cliniques et opérationnels.

    L’étude alerte sur un décalage entre textes et terrain

    l’UE doit renforcer l’accompagnement réglementaire de l’IA

    L’étude souligne que l’adoption des textes européens majeurs encadrant l’IA (AI Act, EHDS, nouvelle directive PLD) est récente, et que leur appropriation reste incomplète parmi les parties prenantes. La nécessité d’un accompagnement à la conformité est jugée cruciale. Un atelier réglementaire a mis en lumière plusieurs lacunes : manque de clarté sur la classification des dispositifs d’IA, difficultés de mise en œuvre de l’AI Act dans les hôpitaux, et absence d’indicateurs de suivi harmonisés.

    Face à ces constats, le rapport recommande d’agir rapidement sur plusieurs leviers : normalisation des données, formation des cliniciens, expérimentations en vie réelle et financement aligné. L’Union européenne prévoit la création de centres d’excellence en IA, de catalogues partagés d’outils validés, et le renforcement des cadres de test, de déploiement et de suivi.​ Sans cela, elle risque de perdre du terrain face aux initiatives internationales plus agiles. L’avenir se dessine comme celui d’un « hôpital augmenté », où l’IA vient en support des compétences humaines.

    L’étude propose plusieurs actions prioritaires :

    • Harmoniser les standards de gouvernance des données et d’interopérabilité ;
    • Créer des centres d’excellence en IA appliquée à la santé ;
    • Mettre en place des mécanismes de financement pérennes et adaptés ;
    • Tester les solutions à l’échelle locale, avec évaluation de la valeur en conditions réelles ;
    • Développer un catalogue européen des solutions d’IA en santé ;
    • Établir un cadre de suivi basé sur des indicateurs clairs, à construire.