Tous les trimestres Health&Tech intelligence analyse les levées de fonds des start-up françaises de la santé numérique. Au programme : montant des levées, acteurs, secteurs et technologies.
Un rebond marqué des levées de fonds : + 76% par rapport au T1 2025 sur un montant total de 191,1 M€
Le deuxième trimestre de l’année 2025 est marqué par un rebond des levées de fonds pour les entreprises de la Healthtech française, qui atteignent un montant total de 191,1 millions d’euros. Cela représente une augmentation de 76% par rapport au trimestre précédent et de 23,5 % par rapport au deuxième trimestre de l’année 2024.
Le montant reste légèrement inférieur à la moyenne de ces 9 dernières années située à 211 millions d’euros par trimestre, mais supérieur à cette moyenne si on ne prend pas en compte la période exceptionnellement riche allant du premier trimestre 2021 au second trimestre de 2022.
Ce montant relativement élevé n’est pas dû à la période de l’année, comme on peut le constater il n’y a pas de trimestre particulièrement prolifique ou particulièrement infructueux. Ce bon second semestre compense le mauvais premier semestre laissant de l’incertitude quant au bilan global de l’année 2025.
Des levées très inégales : 65,5 % des montants levés par 2 entreprises
65 %, du montant total a été par 2 start-up, Wandercraft et Nabla sur un total de 15 opérations. Wandercraft a pour objectif d’être un des leaders mondiaux de l’IA robotique, ces activités ne se limitent pas à la santé, mais leur solution la plus développée, un squelette de rééducation nommé Atalante X, est déjà présente dans plus d’une centaine d’établissements de santé. Quant à Nabla, la start-up est surtout connue pour sa solution de rédaction de compte-rendus médicaux générés par IA déjà adoptée par 130 organisations de santé et 85 000 cliniciens, mais c’est pour une autre solution que Nabla a levé 60 millions d’euros : Nabla a pour ambition de développer une plateforme “agentique adaptative”, incluant un agent de codage, un agent de pré-analyse des dossiers et un agent destiné aux infirmiers. Pour Wandercraft la dernière levée de fonds remontait à 2022 avec 40 millions d’euros et lui a permis de se développer aux Etats-Unis et de multiplier son chiffre d’affaires par 3 en 10 ans, Pour Nabla, la levée de fonds antérieur remonte à janvier 2024 pour une somme de 24 millions d’euros avec notamment Rodolphe Saadé et Xavier Niel parmi les investisseurs.
Cette concentration des montants levés vers un nombre restreint d’acteur était déjà observable le trimestre précédent; Au premier trimestre de l’année 2025 c’est également 65% du montant qui avait été levé par 2 start-ups, Bioptimus et Robeauté, sur un nombre total de 14 levées de fonds. Cette dynamique n’était pas observable l’année dernière et semble indiquer une nouvelle tendance pour l’année 2025.
L’IA incontournable : 96% des levée de fonds concernent des technologies d’IA
Déjà au semestre précédent 73% des entreprises ayant levé des fonds basaient leur solution totalement au partiellement sur des technologies d’Intelligence Artificielle, ce trimestre la proportion monte à 96% des montants levés. Les technologies hors IA (plateforme Saas, application smartphone, réalité virtuelle) représentent 4 des 15 opérations, soit 27%, mais cela concerne des montants bien inférieurs à ceux pour les solutions d’IA. Exception pour le cas de la thérapie digitales Poppins qui a levé 5 millions d’euros en avril.
La robotique en dynamique : 92,5 millions levés en 2025
Sur le plan des secteurs, si le trimestre précédent avait montré une forte dynamique pour le secteur de la Drug Discovery cette fois-ci cette thématique n’est pas présente parmi les financements. Ce qu’on peut en revanche relever c’est que la robotique fait de nouveau partie des deux plus grosse opérations de la période avec Wandercraft qui succède à Robeauté. Egalement on observe que certaines thématiques comme la Femtech, l’oncologie, et les thérapies digitales sont presque systématiquement présentes.
Les systèmes de santé contemporains font face à d’importants défis de coordination et d’accès aux soins, entrainant des délais d’attente significatifs et des obstacles pour la qualité des soins. Face à ces enjeux, la transformation numérique, couplée à l’orchestration et à l’automatisation des parcours, apparaît comme une solution pour fluidifier l’organisation des soins en plaçant le patient au centre. C’est l’objet de la présentation de Simon Lucas et Mariana Bandeira respectivement Chief Commercial Officer et Territory Manager chez UpHill, une plateforme qui augmente la capacité des hôpitaux à répondre à la demande en automatisant les protocoles cliniques.
Les défis de la coordination et de l’accès aux soins de santé
Dans de nombreux pays, les patients subissent des délais d’attente très importants pour des soins pourtant essentiels comme l’illustrent les exemples du Canada et du Royaume-Uni. « Dans des pays comme le Canada, les gens attendent longtemps pour leurs soins d’oncologie, ce qui peut avoir des impacts de santé importants et déterminer si vous serez là pour voir grandir vos petits-enfants ». Cette situation n’est pas unique et concerne aussi d’autres contextes, où des millions de personnes se retrouvent sans prise en charge adéquate.
Les professionnels de santé sont confrontés à des environnements de travail qui ne leur permettent pas toujours de fournir la qualité de soins souhaitée. « La réalité pour trop de patients est qu’ils reçoivent des soins statiques. Et la réalité pour trop de cliniciens est qu’ils travaillent dans un environnement où ils ne peuvent pas délivrer les soins qu’ils souhaitent». Ces constats soulignent la nécessité de repenser l’organisation des soins, et les solutions numériques sont des candidates incontournables pour jouer un rôle dans cette transformation.
Orchestration et automatisation : des leviers complémentaires pour la qualité
Pour améliorer la qualité des soins, il est indispensable de combiner orchestration et automatisation. L’orchestration consiste à structurer le parcours patient autour des meilleures pratiques cliniques, en assurant la collaboration entre tous les acteurs du système de santé. L’automatisation permet de déléguer certaines tâches à des outils numériques, libérant ainsi du temps pour les professionnels et améliorant la réactivité des équipes. « Orchestration et automatisation doivent aller de pair. L’une sans l’autre, et vous n’en tirez pas la valeur, les deux réunies permettent de débloquer la capacité à délivrer cette qualité de soins ».
Par exemple, l’envoi automatisé de questionnaires avant une consultation spécialisée permet de collecter des informations essentielles et d’optimiser le temps passé avec le patient. Cette double approche vise à éviter les soins redondants, à limiter les hospitalisations évitables et à garantir que chaque patient bénéficie du niveau de ressources adapté à ses besoins. L’automatisation ne remplace pas l’humain, mais elle soutient les équipes soignantes en assurant un suivi plus proactif et personnalisé. L’intégration de règles basées sur les preuves permet de générer des alertes ou des recommandations adaptées à la situation de chaque patient, tout en assurant la traçabilité des actions réalisées et des résultats obtenus.
Parcours cliniques standardisés et adaptation locale
La standardisation des parcours cliniques est un levier pour améliorer la qualité et la sécurité des soins. Un parcours clinique formalise les étapes clés de la prise en charge d’une pathologie, en s’appuyant sur les recommandations de bonnes pratiques. « Le modèle garantit que nous sommes capables de traduire une connaissance clinique dans les circonstances spécifiques d’un patient en actions basées sur les critères de ces patients pour faire progresser le plan de soins ». Cependant, pour être efficace, ce parcours doit être adapté au contexte local, en tenant compte des ressources disponibles, des spécificités organisationnelles et des préférences des patients.
Les recommandations nationales ou internationales fournissent un cadre de référence, mais il est essentiel de les décliner en protocoles opérationnels adaptés à chaque établissement ou territoire. Cette adaptation nécessite l’implication des équipes pluridisciplinaires pour garantir l’adhésion et la mise en œuvre effective des parcours. Les outils numériques facilitent cette démarche en permettant de modéliser, de tester et d’ajuster les parcours en temps réel, en fonction des retours d’expérience. L’objectif est de rendre les parcours plus concrets, plus actionnables et plus faciles à intégrer dans le quotidien des professionnels de santé, tout en renforçant la continuité des soins et en réduisant les inégalités d’accès à des soins de qualité.
Le parcours patient au cœur de la transformation numérique
Placer le patient au centre du parcours de soins est essentiel pour réussir la transformation numérique de la santé. Le parcours patient ne se limite pas à la gestion d’une pathologie, mais englobe l’ensemble des interactions du patient avec le système de santé, quel que soit le lieu, le moment ou l’acteur impliqué. « Le parcours clinique inclut tous les types possibles dans une condition spécifique, tandis que le parcours patient est une branche spécifique dans ce parcours clinique et il est unique parce qu’il contient des données patient ».
Ce parcours doit être pensé de façon globale, en intégrant tous les niveaux de prise en charge et en favorisant la coordination entre les différents intervenants. Les outils numériques, comme les dossiers médicaux électroniques ou les plateformes de télésurveillance, permettent de suivre le patient tout au long de son parcours, d’assurer la sécurité et la confidentialité des données, et d’améliorer la communication entre professionnels. Ces solutions facilitent également la personnalisation des soins, en tenant compte des spécificités individuelles de chaque patient, de ses préférences et de son environnement. L’objectif est de rendre le parcours patient plus fluide, plus transparent et plus rassurant, tout en renforçant l’autonomie et la responsabilisation des patients dans la gestion de leur santé.
L’impact de la santé numérique sur l’expérience et la performance
L’intégration des technologies numériques dans le parcours de soins à un impact direct sur l’expérience patient et la performance des établissements de santé. Les patients bénéficient d’un meilleur accès à l’information, d’un suivi plus régulier et d’une meilleure la coordination entre les différents professionnels impliqués dans leur prise en charge. « Il y a des exemples matures d’automatisation de l’orchestration des soins. Il existe une technologie robuste, donc nous avons déjà plus de 100 parcours cliniques automatisés basés sur des preuves et prêts à être adaptés localement ».
Les outils de télésurveillance, par exemple, permettent un accompagnement à distance des patients atteints de pathologies chroniques, en collectant et en analysant automatiquement les données de santé. Cette approche favorise la prévention des complications, la réduction des hospitalisations évitables et l’amélioration de la qualité de vie des patients. Pour les établissements, la digitalisation des parcours permet de rationaliser les processus, de réduire les coûts et d’améliorer la gestion des ressources. Elle facilite également le décloisonnement des services, la mutualisation des compétences et la mise en conformité réglementaire. Au final, la transformation numérique contribue à créer un écosystème de santé plus intégré, plus résilient et plus performant, où la donnée est au service de l’humain et où chaque acteur peut tirer le meilleur parti des technologies disponibles.
📌Près d’un Français sur 5 touchés et un coût socio-économique record de 12,7 milliards d’euros : les chiffres de l’obésité en France
L’obésité touche aujourd’hui 18,1 % des adultes français, soit plus de 9,5 millions de personnes, et génère chaque année 68 000 décès liés à l’excès de poids, dont 33 200 morts d’origine cardio-neurovasculaire1. Le coût socio-économique de l’obésité s’élève à 12,7 milliards d’euros en 2024, une somme qui pourrait atteindre 15,4 milliards d’ici 2030 si aucune mesure supplémentaire n’est prise1. Les politiques publiques peinent à cibler efficacement les populations les plus exposées, notamment les personnes en situation de précarité, et à réguler l’offre alimentaire. Face à cette progression continue, le gouvernement prépare un plan global de lutte contre l’obésité pour septembre 2025, incluant l’élargissement de la prescription de médicaments antiobésité et le renforcement de la prévention1. Les experts insistent sur la nécessité d’une action coordonnée et d’un suivi renforcé des populations à risque.
👉 H&TI pose le contexte chiffré de l’obésité en France ici.
📌Obésité en France : où en est la numérisation recommandée par le rapport Laville ?
Deux ans après le rapport Laville, la France peine à concrétiser ses ambitions numériques dans la lutte contre l’obésité, qui touche 17 % des adultes. Sur 40 recommandations, 8 visaient à faire du numérique un levier stratégique, mais les avancées restent limitées : le carnet de santé numérique centralisant les données de croissance de l’enfant ne sera pleinement déployé qu’à la fin 2026, et la saisie des données reste non obligatoire. Les parcours de soins coordonnés manquent d’une plateforme nationale interopérable, tandis que les initiatives locales se multiplient mais sans harmonisation. L’ouverture des données pour la recherche progresse, mais reste réservée à quelques équipes et manque de cadrage national, laissant inexploité le potentiel du numérique en santé
👉 H&TI fais le bilan rétrospectif du rapport Laville ici.
📌Obésité : l’intelligence artificielle prédit le risque avec une précision jusqu’à 98 %
L’intelligence artificielle, via des modèles de machine learning et deep learning, révolutionne la prédiction et la gestion de l’obésité, une maladie qui pourrait concerner 1,2 milliard de personnes dans le monde en 2030 selon l’OMS, contre 600 millions en 2014. Les algorithmes les plus performants, tels que le gradient boosting, XGBoost et la forêt aléatoire, atteignent une précision allant jusqu’à 98 % dans certains contextes, permettant d’identifier précocement les enfants et adultes à risque à partir de données cliniques, génétiques et environnementales. L’IA facilite aussi la personnalisation des interventions nutritionnelles, le suivi continu par capteurs connectés, et l’optimisation des traitements médicamenteux ou chirurgicaux, comme la prédiction de la perte de poids après chirurgie bariatrique. Cependant, l’intégration de ces outils reste confrontée à des défis majeurs : la qualité et la diversité des données, le manque d’infrastructure technique dans certains milieux, et des enjeux éthiques liés à la protection des données personnelles. Les recommandations insistent sur la standardisation des protocoles, la formation des professionnels et la collaboration interdisciplinaire pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA dans la lutte contre l’obésité
👉 H&TI passe en revue la littérature scientifique sur l’obésité et la santé numérique ici.
📌🎤Lutte contre l’obésité : le numérique au secours du manque de données
L’obésité, reconnue comme une maladie multifactorielle liée à l’interaction complexe de facteurs organiques, métaboliques et inflammatoires, bénéficie aujourd’hui des progrès technologiques. Selon Anne-Sophie Joly, présidente du Collectif national des associations d’obèses (CNAO), il manque encore des données précises sur la santé de la population pour orienter efficacement les stratégies publiques. L’intégration de l’intelligence artificielle, de la télésurveillance et des jumeaux numériques permet désormais un suivi personnalisé, une détection précoce des complications et une adaptation fine des traitements. Ces innovations facilitent l’autonomie des patients, renforcent le lien avec les professionnels de santé et optimisent la prévention et la prise en charge, tout en offrant une vision dynamique de l’évolution de la maladie grâce à l’analyse croisée de multiples données. Ainsi, la santé numérique devient un pilier incontournable pour améliorer la qualité de vie des personnes atteintes d’obésité
📌🗺️Obésité : 13 solutions numériques et deux algorithmes d’IA pour une prise en charge innovante et personnalisée
Treize solutions numériques, réparties en cinq grandes familles, transforment la prise en charge de l’obésité : thérapies digitales, cliniques en ligne, objets connectés, algorithmes de diagnostic et d’aide à la décision médicale. Parmi elles, les thérapies digitales comme Zanadio (7,75 % de perte de poids en 12 mois) et Oviva (5 à 7 % de perte de poids, taux de rétention > 80 %) ont démontré leur efficacité clinique, tandis que les plateformes Charles et Annette offrent un suivi pluridisciplinaire à distance. Deux algorithmes d’intelligence artificielle se distinguent : l’IHU ICAN permet un diagnostic précis de l’obésité sarcopénique à partir de la composition corporelle, réduisant le sous-diagnostic, et le projet SOPHIA prédit les risques et les réponses aux traitements chirurgicaux grâce à l’analyse de données internationales. Ces innovations favorisent une prise en charge plus précoce, personnalisée et centrée sur le patient, tout en intégrant objets connectés et télésanté pour une meilleure gestion de la maladie
👉 H&TI dresse le panorama des solutions numérique pour l’obésité ici.
📌🗺️Obésité : 8 cas d’usage de l’IA pour une prise en charge personnalisée et innovante, touchant 17 % des adultes français
L’intelligence artificielle révolutionne la prise en charge de l’obésité, une maladie qui concerne aujourd’hui près d’un adulte sur cinq en France, soit environ 17 % de la population. Huit cas d’usage de l’IA ont été identifiés, couvrant la prévention, le diagnostic, le suivi à distance et la personnalisation des traitements, avec des solutions innovantes telles que des plateformes de prédiction de trajectoire de perte de poids sur cinq ans ou des chatbots d’accompagnement. Dans les établissements de santé, l’IA améliore la chirurgie bariatrique et l’analyse de la composition corporelle, tandis que des outils comme XGBoost et SHAP permettent d’identifier les facteurs de risque individuels et d’adapter les interventions. Les solutions numériques telles qu’Oviva, Gro Health, LIFENESS.io et Zanadio proposent des recommandations personnalisées et un suivi motivationnel, renforçant l’efficacité des parcours de soins. Cette approche globale, intégrant IA et digital, vise à transformer durablement la lutte contre l’obésité.
👉 H&TI fait l’inventaire des cas d’usage pour l’intelligence artificielle ici.
📌🗺️la HAS plaide pour une structuration nationale du parcours patient face à la fragmentation et à la sous-utilisation du numérique
Le parcours de soins des patients obèses en France reste marqué par de nombreuses ruptures et inégalités d’accès, avec un dépistage et une évaluation multidimensionnelle encore trop peu systématiques, notamment chez les populations précaires. Si la chirurgie bariatrique bénéficie d’une organisation robuste, les étapes de préparation, d’éducation thérapeutique et de suivi post-opératoire demeurent insuffisamment structurées et dépendent souvent d’initiatives locales. Les outils numériques, comme les plateformes e-ETP, la télésurveillance ou les applications de coaching, existent mais sont sous-utilisés, faute de formation des professionnels et de coordination entre ville et hôpital. La Haute Autorité de Santé (HAS) recommande désormais un repérage systématique, une évaluation pluridisciplinaire, un accès facilité à l’éducation thérapeutique et la mise en place de référents de parcours et d’outils numériques partagés pour garantir un accompagnement équitable et durable. Ces mesures visent à transformer le parcours de soins, tout en tenant compte des situations de vulnérabilité et en valorisant la prévention et les alternatives à la chirurgie.
👉 H&TI détail les apports des solutions numériques à chaque étape du parcours patient ici.
Si à première vue l’obésité n’est pas la pathologie la plus propice à la digitalisation de sa prise en charge, il existe cependant des solutions numériques dédiée à cette maladie et ceci de plusieurs manières. H&TI a recensé 5 grandes familles de solutions numériques pour l’obésité : les thérapies digitales, les cliniques en lignes, les objets connectés, les algorithmes de diagnostic et les algorithmes d’aide à la décision médicale
Les thérapies digitales dédiées à l’obésité et personnalisées
Ils existent des thérapies digitales spécifiquement dédiées à la problématique de l’obésité, elles combinent des conseils de nutritions personnalisés, des exercices physiques adaptés et des exercices psychiques thérapeutiques. Parmi celle ayant fait démonstration de leur efficacité, il y a notamment Zanadio, prescriptible par un généraliste et avec une efficacité cliniquement démontrée de 7,75% de perte de poids après 12 mois, et Oviva qui génère une perte de poids moyenne de 5 à 7% avec un taux de rétention supérieur à 80%.
Les plateformes dédiées au suivi par des professionnels
Les cliniques digitales transforment la prise en charge médicale en proposant un parcours de soins entièrement numérisé et accessible à distance, exploitant les technologies de l’information pour délivrer des services de santé sans présence physique. Dans le domaine de l’obésité, des plateformes comme Annette et Charles.co offrent une approche pluridisciplinaire combinant téléconsultations avec des médecins spécialistes, accès aux traitements innovants, et suivi quotidien par des professionnels de santé via des applications dédiées. Ces solutions numériques permettent une flexibilité accrue pour les patients un suivi régulier et personnalisé tout en réduisant les contraintes logistiques comme les déplacements et les temps d’attente.
Les objets connectés
Les objets connectés, comme FreeStyle Libre d’Abbott,Dexcom ou les dispositifs d’Epicore Biosystems, sont des appareils équipés de capteurs qui mesurent et transmettent en temps réel des données physiologiques (par exemple la glycémie, l’activité physique ou la composition corporelle) à une application mobile ou à un service web. Grâce à la connectivité (WiFi, Bluetooth, etc.), ces informations sont analysées, partagées avec le patient et, si besoin, avec les professionnels de santé, ce qui permet un suivi personnalisé, une meilleure compréhension des habitudes et une réactivité accrue en cas de besoin. Ces solutions sont surtout utilisées dans le cadre du traitement du diabète cependant certaines de leur caractéristique comme le suivi de la glycémie peuvent également aider à la prise en charge de l’obésité.
L’IHU ICAN a développé une solution de diagnostique innovante pour l’obésité sarcopénique, une forme complexe d’obésité associant perte de masse et de fonction musculaires à un excès de graisse corporelle, ce qui accroît le risque de complications cardiométaboliques. Le diagnostic repose sur l’analyse fine de la composition corporelle, notamment par absorptiométrie à rayons X (DXA), et sur l’exploitation de ces données par l’intelligence artificielle. Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique, l’équipe a pu identifier des phénotypes spécifiques, distinguant les individus à risque selon leur sexe et leur profil corporel, dans une large cohorte de patients. Cette méthode permet de mieux repérer les patients atteints d’obésité sarcopénique, réduisant ainsi le sous-diagnostic et facilitant une prise en charge plus précoce et personnalisée
La solution SOPHIA pour l’aide à la décision chirurgicale
La solution SOPHIA est un projet européen innovant qui vise à transformer la prise en charge de l’obésité en permettant de mieux prédire les risques de complications et les réponses aux traitements pour chaque patient. Grâce à l’intelligence artificielle et à l’analyse de données issues de cohortes internationales, SOPHIA développe des outils d’aide à la décision qui aident les cliniciens à choisir la meilleure option thérapeutique, comme la chirurgie bariatrique ou d’autres interventions personnalisées. Le projet repose sur une base de données fédérée, sécurisée et harmonisée, qui intègre des informations provenant de milliers de patients afin d’identifier des biomarqueurs et des sous-types d’obésité. En facilitant la prédiction de la perte de poids à long terme et en rendant la prise en charge plus centrée sur le patient, SOPHIA contribue à optimiser la gestion clinique de l’obésité et à réduire l’incertitude pour les personnes concernée.
Cartographie des solutions de santé numérique pour la prise en charge de l’obésité @HTI
Pour enrichir son étude sur la thématique de l’obésité Health&Tech Intelligence s’est entretenu avec Anne Sophie Joly présidente et fondatrice du Collectif national des associations d’obèses (CNAO), afin d’obtenir son retour de terrain.
L’obésité, une maladie multifactorielle et interconnectée
L’obésité ne se résume pas à un excès de poids : elle résulte d’interactions complexes entre organes, métabolisme et facteurs inflammatoires. Les progrès technologiques permettent d’améliorer l’analyse croisées des données comme le mode de vie, la nutrition ou l’activité physique, pour dresser un portrait précis de chaque patient. Cela permet d’appréhender la maladie dans sa globalité et d’identifier les leviers d’intervention les plus pertinents. « Il est nécessaire d’avoir des photographies de l’état de santé à plein de niveaux de la population, parce qu’on manque de ces données là pour pouvoir partir sur des stratégies de santé publique », précise Anne-Sophie Joly.
L’IA et la télésurveillance au service d’un accompagnement personnalisé
La santé numérique a un rôle dans le suivi des patients atteints d’obésité. Grâce à la télésurveillance, il est désormais possible de détecter précocement les signes de complications, d’adapter les traitements et de maintenir un lien régulier avec les professionnels de santé. Les applications mobiles et les plateformes numériques encouragent l’autonomie du patient et facilitent la communication avec l’équipe soignante. « Il faut être le plus à même de voir l’évolution et essayer d’anticiper certaines choses », souligne Anne-Sophie Joly. La santé numérique permet ainsi de proposer un accompagnement sur-mesure, adapté à la singularité de chaque parcours de vie.
Les jumeaux numériques, clé d’une médecine prédictive et personnalisée
Les innovations technologiques comme les jumeaux numériques ouvrent la voie à une médecine plus prédictive et personnalisée. Ces modèles virtuels permettent de simuler l’impact des traitements, d’anticiper les risques de complications et d’optimiser les stratégies thérapeutiques pour chaque patient. Les données issues des objets connectés et des dispositifs médicaux enrichissent ces modèles, offrant une vision dynamique de l’évolution de la maladie. Grâce à ces avancées, la santé numérique devient un levier incontournable pour améliorer la prise en charge de l’obésité et la qualité de vie des patients.
📌 France : excellence académique en essais cliniques, mais difficultés dans l’industrie.
La France demeure leader européen du volume d’essais cliniques grâce à la vitalité de sa recherche académique, mais perd du terrain sur le front industriel face à l’Espagne et l’Allemagne. Les essais industriels reculent fortement (–22,2% en deux ans pour les études observationnelles), alors que la France conserve son leadership en oncologie et maladies rares. Les freins majeurs sont les délais administratifs (160 jours contre 149 en Espagne) et la difficulté de recrutement (86% vs 94% chez les Ibériques). L’intégration de l’IA (réduction de 90% de la charge de recrutement, accélération du développement de 1 à 2 ans) apparaît comme un levier clé pour retrouver la compétitivité industrielle. Le baromètre AFCROs 2025 recommande une simplification administrative, une meilleure valorisation des centres et l’accès élargi aux données de santé
👉 H&TI expose le contexte de la recherche clinique en France en 2025 ici.
📌 IA en recherche clinique : un cadre réglementaire européen à cinq niveaux pour une innovation sécurisée
L’intelligence artificielle transforme la recherche clinique en accélérant l’identification des molécules, l’optimisation des essais et la sélection des patients, mais elle est désormais soumise à un cadre réglementaire européen très strict. Depuis l’entrée en vigueur de l’AI Act en 2024, les promoteurs doivent cumuler cinq niveaux de conformité : loi Jardé, RGPD, règlements sur les dispositifs médicaux et de diagnostic in vitro, et désormais l’AI Act, qui classe l’IA en santé parmi les systèmes à haut risque. Les exigences spécifiques incluent la traçabilité des données, la documentation technique, la supervision humaine et la gestion des biais algorithmiques. Les promoteurs, investigateurs et éditeurs doivent garantir la conformité et la transparence, tandis que les autorités sanitaires recommandent la validation indépendante des modèles et la documentation des limites. Cet encadrement vise à sécuriser l’innovation sans freiner le progrès.
👉 H&TI explique le détail du cadre réglementaire de la recherche clinique en France ici.
📌 L’IA transforme la recherche clinique : gains substantiels et exigences méthodologiques renforcées
L’intégration de l’intelligence artificielle dans la recherche clinique permet de doubler le nombre de patients éligibles, d’atteindre des précisions de recrutement supérieures à 90 %, et de réduire la taille des échantillons sans perte de puissance statistique, tout en optimisant la planification des essais et l’extraction automatisée d’informations cliniques. Les algorithmes génétiques, par exemple, divisent par deux le nombre de prélèvements sanguins nécessaires et réduisent de 10 % le nombre total de participants dans certaines études de dose, tout en maintenant une puissance statistique de 80 %. Les pipelines de traitement automatique du langage naturel atteignent des F1-scores de 95,6 % pour l’extraction de comorbidités, mais la majorité des modèles publiés présentent encore un risque élevé de biais, avec seulement 19 % des études rapportant plus de la moitié des critères méthodologiques requis. La reproductibilité et la qualité des études IA restent insuffisantes, moins de 1 % des publications étant jugées robustes, ce qui souligne la nécessité d’une adoption responsable, d’une validation externe et d’une adhésion stricte aux standards de reporting internationaux. Cette évolution exige une vigilance accrue sur la gestion des biais, la protection des données et la transparence des modèles
👉 H&TI dresse une revue de la littérature de l’utilisation de l’IA pour la recherche clinique ici.
📌 2024 : deux rachats majeurs renforcent l’IA et la gestion des données pour la recherche clinique
En 2024, deux acquisitions stratégiques ont marqué le secteur de la recherche clinique, avec le rachat de 85 % d’Epiconcept par Softway Medical, acteur présent dans plus de 1 300 établissements de santé, et l’acquisition d’Alicante par Ospi, désormais implanté dans plus de 1 100 établissements dont 26 CHU et 13 centres de lutte contre le cancer. Epiconcept, qui a réalisé un chiffre d’affaires de 817 000 € en 2023, apporte une expertise reconnue dans la collecte et la gestion de données épidémiologiques, tandis qu’Alicante enrichit Ospi de solutions d’analyse sémantique des dossiers patients. Ces opérations permettent aux deux groupes d’offrir une couverture étendue et des outils intégrés pour la constitution de cohortes, la gestion des données hospitalières et la conduite d’études multicentriques. La consolidation de ces compétences favorise la réalisation de projets de recherche clinique plus ambitieux, collaboratifs et innovants, tout en accélérant la valorisation des données de santé pour la recherche.
👉 H&TI analyse les mouvements de l’écosystème des solutions d’IA pour la recherche clinique ici.
📌 IA et recherche clinique : l’automatisation accélère le recrutement malgré les freins réglementaires
L’intelligence artificielle révolutionne la recherche clinique en automatisant le traitement des données, ce qui accélère considérablement le recrutement des patients, améliore la précision des cohortes et réduit les coûts des études. Selon Ludovic Lamarasalle, fondateur d’Healstra, l’IA simplifie l’accès et l’exploitation des données cliniques, permettant aux établissements de santé de valoriser plus efficacement les informations issues des dossiers patients informatisés. Toutefois, l’innovation reste limitée par un cadre réglementaire strict, notamment la prédominance de la méthodologie du double aveugle, qui bloque l’adoption de méthodes alternatives comme les bras de contrôle synthétiques. Ces technologies, pourtant prometteuses pour surmonter les difficultés de recrutement, peinent à s’imposer face à des exigences réglementaires parfois inadaptées. Malgré ces freins, l’IA ouvre la voie à des protocoles de recherche plus efficaces et mieux adaptés aux besoins réels des équipes médicales.
📌 IA en recherche clinique : 31 cas d’usage concrets qui accélèrent et optimisent chaque étape
L’IA transforme la recherche clinique à travers 31 cas d’usage répartis en sept grandes catégories fonctionnelles, avec un impact notable sur le recrutement des patients (5 cas), la structuration des données cliniques (7 cas) et l’optimisation des protocoles (6 cas). Les solutions d’IA facilitent l’identification et l’inclusion des patients, automatisent l’annotation d’images médicales et la standardisation des comptes rendus, tout en accélérant la conception des protocoles d’essais. L’IA intervient aussi dans la prédiction clinique (3 cas), la production scientifique (4 cas), la formation via des données synthétiques (3 cas) et la recherche exploratoire (4 cas), ouvrant la voie à une recherche plus rapide, sécurisée et innovante. Au total, plus de 60 solutions IA sont utilisées, avec jusqu’à 19 solutions dédiées à la gestion des données cliniques. Ces usages diversifiés soutiennent une recherche clinique plus efficace et reproductible.
📌 IA en recherche clinique : accélérer le recrutement, optimiser les protocoles et sécuriser les données pour relancer l’innovation
Face au recul des essais cliniques industriels en France, l’intelligence artificielle émerge comme un levier majeur pour faciliter l’accès aux données, accélérer le recrutement des patients et optimiser la conception des protocoles grâce à des outils qui analysent les dossiers avec une précision élevée et automatisent l’extraction d’informations. Des plateformes comme Synapsis AI, Lifen DataLab ou Trials.ai permettent d’identifier rapidement les profils éligibles, de structurer les données hospitalières à grande échelle et de concevoir des protocoles en quelques semaines, là où il fallait autrefois plusieurs mois. L’utilisation de données synthétiques et de solutions de veille automatisée comme Juisci ou SciNote sécurise la recherche tout en respectant le RGPD et en facilitant la gestion documentaire. Des centres de référence tels que l’Institut Curie, le CHU de Grenoble et les Hospices Civils de Lyon déploient déjà ces innovations, malgré les défis persistants liés à l’interopérabilité et à la fragmentation des budgets. L’IA offre ainsi une dynamique prometteuse pour relancer la compétitivité et l’agilité de la recherche clinique française.
Pour enrichir son étude sur les technologies d’IA au service de la recherche clinique, H&TI s’est entretenu avec Ludovic Lamarasalle fondateur d’Healstra, entreprise de conseil spécialisée dans les solutions d’IA pour aider les industriels de la santé à accéder au marché.
Les défis réglementaires freinent l’innovation en recherche clinique
L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans la recherche clinique se heurte à des freins réglementaires majeurs, notamment la prédominance des méthodologies traditionnelles comme le double aveugle. « Si les autorités réglementaires n’acceptent aucune autre méthode que la double aveugle, les solutions d’IA utilisant d’autres méthodes ne seront pas utilisées, tout simplement » explique le fondateur d’Healstra. Parmi ces technologies on pense notamment au bras de contrôle synthétiques, qui consiste en un groupe construit à partir de données externes (données historiques, registres, simulations) pour remplacer ou compléter un bras de contrôle traditionnel, souvent utilisé lorsque le recrutement de patients est difficile ou impossible en nombre suffisant
L’IA facilite l’accès et l’exploitation des données cliniques
L’un des principaux leviers de l’IA en recherche clinique réside dans la simplification de l’accès aux données et leur valorisation. « Le premier gain de l’IA c’est effectivement pour les établissements de santé, c’est de pouvoir mettre à disposition, par des outils d’IA, des données beaucoup plus facilement ». L’automatisation du traitement des données, par exemple les Dossiers Patients Informatisés, permet d’accélérer le recrutement des patients, d’améliorer la précision des cohortes et de renforcer la pertinence des études menées. Cela rend également « plus spécifiques pour faire du recrutement donc d’être beaucoup plus précis et à partir du moment où on va plus vite, on fait aussi baisser les coûts ». L’IA transforme ainsi la gestion des essais, en rendant les processus plus efficaces et en ouvrant la voie à des protocoles plus innovants et adaptés aux besoins réels des équipes de recherche.
Softway rachète Epiconcept pour son expertise en constitution de cohorte
L’acquisition d’Epiconcept par Softway Medical concerne 85 % du capital de l’entreprise. Softway Medical, qui intervient dans plus de 1 300 établissements de santé, renforce ainsi ses capacités de gestion et d’analyse des données de santé à grande échelle. Epiconcept, dont le chiffre d’affaires 2023 s’élèvait à 817 000 €, apporte son expertise dans la coordination de programmes épidémiologiques nationaux et européens, notamment via le système d’information national du dépistage néonatal et la gestion de plus de 60 % des campagnes de dépistage organisé des cancers. Cette intégration permet à Softway d’offrir à ses clients des outils adaptés à la constitution de cohortes et à la réalisation d’études multicentriques.
Structuration et valorisation des données hospitalières pour la recherche
Le rachat d’Alicante par Ospi vise à améliorer la qualité et la disponibilité des données hospitalières pour la recherche clinique. Alicante, fondée en 1999, est spécialisée dans des solutions d’analyse sémantique des dossiers patients, utilisées dans de nombreux établissements. Ospi, issu de la fusion du Groupe PSIH et de Collective Thinking, est désormais présent dans plus de 1 100 établissements de santé, dont 26 CHU et 13 centres de lutte contre le cancer. Cette acquisition permet à Ospi de proposer une offre intégrée de gestion et d’analyse de données, facilitant la conduite d’études cliniques et le soutien à l’innovation thérapeutique.
Vers une recherche clinique plus collaborative
Ces deux acquisitions illustrent la tendance à la consolidation des acteurs capables de fournir des solutions globales pour la gestion et l’analyse des données de recherche clinique. L’intégration de compétences complémentaires, couplée à la couverture étendue des réseaux hospitaliers de Softway (1 300+ établissements) et d’Ospi (1 100+ établissements), favorise la réalisation de projets de recherche plus ambitieux et plus collaboratifs au sein des établissements de santé.
A travers cette étude H&TI vous propose un panorama de la situation des Health Data Acces Body en Europe. Au programme principes clés, projets récents, focus sur les HDAB les plus avancés (Finlande et France) et analyse comparative européenne.
📌 Santé connectée : le Health Data Hub (HDH) déploie 16 sessions de formation et accompagne 158 projets en 2024
L’Union Européenne structure la gouvernance des données de santé autour des Health Data Access Bodies (HDABs), destinés à encadrer l’usage secondaire des données à des fins de recherche, d’innovation et de politiques publiques. En France, le Health Data Hub préfigure ce modèle avec 158 projets accompagnés en 2024, dont 54 % portés par des hôpitaux et 28 % par des industriels, et traite désormais près d’un pétaoctet de données. Sa plateforme technologique, certifiée selon le dernier référentiel de sécurité, permet l’extraction et l’appariement de données, tandis que le catalogue du Système national des données de santé (SNDS) s’enrichit de nouvelles bases et d’une interopérabilité renforcée avec l’infrastructure européenne. Le HDH multiplie les initiatives de formation, de standardisation et d’open source, facilitant l’accès et la réutilisation sécurisée des données pour les acteurs hospitaliers et industriels. Le déploiement d’un catalogue de métadonnées conforme à la norme européenne HealthDCAT-AP illustre la volonté de transparence et d’harmonisation des pratiques à l’échelle du continent.
👉 H&TI explique les fondamentaux d’un HDAB et et se penche sur le HDH ici.
📌 SHAIPED : 4 millions d’euros et 30 partenaires européens pour bâtir un espace commun de l’IA dans les dispositifs médicaux
Le consortium SHAIPED, piloté par le Health Data Hub et rassemblant 30 partenaires issus de 11 pays, bénéficie d’un financement européen de 4 millions d’euros pour structurer un réseau dédié à l’intelligence artificielle dans les dispositifs médicaux à l’échelle européenne. Trois cas d’usage majeurs—insuffisance rénale chronique, détection de métastases et prévention de l’insuffisance cardiaque—vont permettre de valider l’apport de l’IA dans la prise en charge, tout en assurant l’intégration et l’efficacité clinique de ces solutions dans les systèmes de santé européens. Cette initiative s’inscrit dans la continuité du projet pilote EHDS, également porté par le Health Data Hub, et préfigure la gouvernance et la régulation futures de l’accès aux données de santé, en conformité avec le règlement européen EHDS et l’AI Act. Le consortium SHAIPED, le plus vaste à ce jour, rassemble les futurs organismes nationaux d’accès aux données (HDABs) et vise à renforcer la compétitivité et l’innovation européennes dans le domaine du numérique en santé, tout en garantissant un haut niveau de sécurité et de standardisation. Un premier bilan des travaux est attendu à l’automne 2025.
📌 EHDS : l’Europe impose l’accès transfrontalier aux données de santé dès 2027, 11 milliards d’économies attendus
Le règlement européen sur l’Espace européen des données de santé (EHDS), entré en vigueur le 26 mars 2025, impose dès 2027 aux États membres de garantir l’accès transfrontalier aux dossiers médicaux et d’organiser la réutilisation encadrée des données de santé anonymisées à des fins de recherche, d’innovation et de régulation. Les citoyens pourront accéder gratuitement à leurs données, les corriger, limiter certains accès et s’opposer à leur usage secondaire, tandis que les professionnels bénéficieront d’un accès facilité et d’une réduction de la charge administrative. Les États devront désigner trois autorités nationales : une pour la santé numérique, une pour la surveillance des marchés et un organisme responsable de l’accès aux données, chargé de superviser la sécurité et la traçabilité des usages. Le règlement prévoit un déploiement progressif jusqu’en 2035, avec des normes d’interopérabilité obligatoires et des catalogues nationaux de métadonnées selon le standard Health DCAT-AP. Selon la Commission européenne, ce cadre pourrait générer 11 milliards d’euros d’économies en dix ans et soutenir la croissance du secteur numérique en santé de 20 à 30 %
👉 H&TI relève les points clés du Le règlement européen sur l’Espace européen des données de santé (EHDS) ici.
📌 EHDS : gouvernance, sécurité et accès transfrontalier aux données de santé — enjeux et solutions clés pour l’Europe
L’European Health Data Space (EHDS) structure la gouvernance, la sécurité et l’accès aux données de santé à l’échelle européenne, en imposant la création d’organismes nationaux et la coopération transfrontalière, tout en exigeant la conformité au RGPD et à des standards de sécurité élevés, illustrés par 24 mesures prioritaires sur 72 dans l’étude IMPACT-Data. L’EHDS vise à faciliter l’usage primaire (soins) et secondaire (recherche, innovation) des données, tout en promouvant l’interopérabilité, la qualité et l’application des principes FAIR, tout en confrontant des défis majeurs comme l’alignement des pratiques, la gestion des droits et la confiance des citoyens. Les projets pilotes franco-allemands et nordiques mettent en lumière la nécessité d’harmoniser les standards, d’assurer un accès équitable pour les patients : en effet, l’accès en ligne des patients varie fortement selon les pays, avec seulement 14 % des nœuds répondant aux exigences de sécurité à grande échelle. L’implication citoyenne et la transparence sont identifiées comme des leviers majeurs pour la réussite de l’EHDS, qui doit relever des enjeux sociotechniques et opérationnels pour garantir la solidarité et la réutilisation éthique des données.
👉 H&TI fait pour vous une revue de la littérature scientifique sur les HDAB ici.
📌 La Finlande, modèle européen pour l’accès centralisé et sécurisé aux données de santé grâce à Findata
Depuis 2020, la Finlande s’impose comme pionnière en Europe avec Findata, un guichet unique national qui centralise, pseudonymise et sécurise l’accès aux données de santé à des fins de recherche, d’innovation ou de statistiques. Ce modèle, fondé sur une loi robuste de 2019, garantit la protection des données, la traçabilité des traitements et des délais réduits grâce à une procédure unique et automatisée. À l’inverse, la France, via le Health Data Hub, reste tributaire d’une gouvernance fragmentée et de multiples autorisations externes, ce qui allonge les délais et complexifie l’accès. La coopération franco-finlandaise, lancée en 2021, vise à mutualiser les expertises et à préparer l’Espace européen des données de santé (EHDS), tout en soulignant l’importance de la standardisation, de la confiance et de la collaboration pour réussir l’intégration des données à l’échelle européenne.
👉 H&TI analyse le modèle Finlandais dans la centralisation des données de santé ici.
📌 Seuls deux pays européens dotés d’un guichet unique pleinement opérationnel pour l’accès aux données de santé
À l’heure où l’Union européenne déploie l’Espace européen des données de santé (EHDS), seuls la Finlande et la France disposent à ce jour d’un Health Data Access Body (HDAB) national officiel et pleinement opérationnel, conformément aux exigences réglementaires européennes. Sept pays – dont la Norvège, la Suède, le Danemark, le Royaume-Uni et la Suisse – affichent une maturité très élevée dans la gestion de leurs plateformes de données de santé, mais la plupart des autres États membres sont encore en phase de structuration ou de développement. Les infrastructures varient fortement d’un pays à l’autre, avec des modèles centralisés, fragmentés ou embryonnaires selon les cas, tandis que quatre pays restent au point mort sur ces questions. L’objectif commun reste d’exploiter le potentiel des données de santé pour améliorer la recherche, la prévention et l’efficience des systèmes de soins
👉 H&TI dresse une analyse comparative de tous les HDAB européen ici.
📌 Souveraineté numérique : la France va sortir de l’exception au sein de l’UE en lançant un appel d’offres pour migrer les données du Health Data Hub vers une plateforme européenne..
Après six ans de polémique autour du choix de Microsoft Azure pour héberger les données du Health Data Hub, la France s’apprête à lancer un appel d’offres fin juin 2025 pour migrer le stockage vers un fournisseur européen certifié SecNumCloud, conformément à la loi SREN de 2024. Les critiques portent sur le risque d’accès extraterritorial aux données de santé françaises par les autorités américaines, malgré des garanties de pseudonymisation et de chiffrement, et sur le manque de transparence initial dans la procédure de sélection du prestataire. La Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) n’a autorisé l’utilisation du HDH que pour des projets spécifiques et limités dans le temps, tandis que deux recours devant le Conseil d’État ont maintenu le débat sur la légalité et la sécurité du choix de Microsoft. En Europe, les modèles d’hébergement des données de santé varient fortement, certains pays comme l’Espagne et la Tchéquie privilégiant des solutions souveraines, tandis que d’autres, comme le Royaume-Uni, optent pour des géants du cloud américain.
👉 H&TI retrace la controverse sur le choix de Microsoft et la mets en perspective avec la situation chez nos voisins européens ici.
Le choix de Microsoft comme prestataire pour le stockage des données de santé du Health Data Hub défraie la chronique depuis 2019. Dans cet article H&TI fait pour vous un retour sur la chronologie de cette controverse et sur ses éléments clés, puis mets en perspective la situation Française en termes de stockage de donnée des HDAB avec celles des autres pays européens.
Microsoft, une option contestée dès le départ
En 2019, le Health Data Hub fait le choix de Microsoft comme prestataire cloud, des protestations vont immédiatement émergées autour de trois points.
le manque de transparence de la procédure de sélection. Le choix s’est appuyé sur un marché existant de la centrale d’Union des groupements d’achats publics (UGAP), une procédure conforme au droit de la commande publique mais qui n’implique pas d’appel d’offres.
le choix d’un prestataire extérieur à l’écosystème français et européen, limitant leur montée en compétence.
le risque stratégique et pour la vie privée que représenterais l’accès aux données aux services de renseignement américains. En effet, en vertu du Cloud Act promulgué en 2018 les entreprises américaines sont légalement tenues de données accès aux données demandé par le FBI dans le cadre d’une enquête, même si ces données sont stockées à l’étranger.
De son côté le HDH via la voix de sa présidente Nathalie Combes a expliqué que les prestataires français et européens n’avaient pas toutes les fonctionnalités désirées, que le choix de Microsoft n’avait rien d’irréversible et que les données sont chiffrées et pseudonimisées.
Face à cette situation, la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil) conditionne strictement l’usage du HDH. Elle refuse à ce jour de donner un feu vert global et ne l’autorise que pour des projets spécifiques et pour des durées limitées.
2 recours devant le conseil d’Etat
Le Conseil d’Etat a été sollicité deux fois dans le but de faire annuler le feu vert de la CNIL
Une première fois en 2020 les requérants soutenaient que le choix de Microsoft était incompatible avec le RGPD et la protection de la vie privée, même si les données restaient en Europe. Le Conseil d’État a reconnu l’existence d’un risque, mais a refusé la suspension de la plateforme au regard de son utilité pour la crise sanitaire. Il a néanmoins demandé au HDH et à Microsoft de renforcer les garanties contractuelles, sous le contrôle de la CNIL, en attendant une solution française ou européenne.
En 2025, de nouveaux recours ont visé la délibération de la CNIL autorisant l’hébergement des données du projet Darwin EU (Data Analysis and Real-World Interrogation Network – European Union) par Microsoft. Les requérants, dont des collectifs associatifs, dénonçaient toujours le risque d’accès extraterritorial et l’absence de garanties suffisantes. Le Conseil d’État a constaté un doute sérieux sur la légalité, mais a rejeté les recours, jugeant que les données étaient suffisamment pseudonymisées et que les garanties contractuelles, bien qu’imparfaites, respectaient le RGPD. Il a rappelé l’engagement du gouvernement à rechercher une solution locale à terme
Un appel d’offre à venir
Le 14 mai, la commission sénatoriale a auditionné Stéphanie Combe afin d’éclaircir les conditions d’hébergement chez Microsoft Azure ainsi que les retards dans la migration vers une solution souveraine. En effet, l’article 31 de la loi SREN, promulguée en mai 2024, impose un hébergement conforme au référentiel SecNumCloud pour la plateforme nationale. Pourtant, plus d’un an plus tard, la migration n’a pas été enclenchée. Stéphanie Combe a répondu qu’un appel d’offres pour une solution d’hébergement « intercalaire », entre Microsoft et une solution SecNumCloud, serait lancé dans les semaines à venir, dans l’attente de la montée en compétence des acteurs français pour obtenir la qualification SecNumCloud. La commission doit rendre ses conclusions d’ici fin juin 2025. Elle réclame d’ici là la transmission de plusieurs documents : études de marché, budget détaillé, prestations achetées. Elle souhaite également évaluer les conditions concrètes de la future migration, et vérifier que les critères de sécurité et de souveraineté seront désormais appliqués dans les appels d’offres à venir.
L’Europe de l’Ouest et le choix de fournisseurs nationaux pour les HDAB : des situations hétérogènes
Espagne et Tchéquie le choix de l’indépendance
Espagne : l’opérateur téléfonica de nationalité a remporté l’appel d’offre pour être le prestataire de stockage cloud de l’Espacio Nacional de Datos de Salud en mai 2025 par le ministère espagnol. La plateforme Virtual Data Center est certifiée ISO 27001 et ENS Alto ses données sont interopérables entre les 17 systèmes régionaux, sa mise en service prévue pour décembre 2025.
Tchéquie : le pays centralise ses données de santé via l’ÚZIS ČR, organisme public gérant un cloud privé on-premise (serveurs nationaux) pour les données sensibles, interdisant les clouds externes pour raisons légales. Le projet eHealth 2026 prévoit un cloud communautaire santé souverain avec interopérabilité européenne.
Allemagne un modèle hybride
Allemagne :L’ITZBund est le principal prestataire de stockage et d’hébergement des données de santé fédérales en Allemagne. Il exploite trois centres de données certifiés assurant une disponibilité de 99,982% et une réplication synchrone pour protéger les données de 74 millions d’assurés. Les données du FDZ Gesundheit et du Health Data Lab sont hébergées de façon sécurisée et pseudonymisée. Certains projets recourent à des fournisseurs privés comme DataCore ou des clouds AWS/Azure, sous conditions strictes.
Royaume-Uni le choix de google Cloud
Royaume-Uni : le fournisseur cloud principal du Health Data Research Gateway (la plateforme d’HDR UK) est Google Cloud. HDR UK a choisi Google Cloud comme infrastructure sous-jacente pour héberger et faire fonctionner le Gateway, en utilisant des frameworks open source comme Next.js et Laravel, avec des standards OpenAPI pour garantir la scalabilité, la maintenabilité et l’interopérabilité de la plateforme.
