VERDU BISSI Alexandre

  • VivaTech 2026 : la healthtech bascule vers le prédictif (les annonces santé de l’édition)

    Des lauréats et des AAP annoncés par le Gouvernement

    La ministre de la Santé, Stéphanie Rist, a annoncé le soutien de l’État à de nouveaux lauréats France 2030 (prévention de la perte d’autonomie, IA médicale, parcours de soins). La santé est de fait la catégorie la plus représentée parmi les 28 lauréats de la deuxième relève de l’appel à projets « Pionniers de l’IA » organisé par Bpifrance et Inria), avec dix projets fléchés santé dévoilés lors du salon :

    • HyprView (LUMEN1) pour le diagnostic prédictif en oncologie par photonique et IA ;
    • DeepLife (OncoDecide, avec le Centre Léon Bérard) pour l’aide à la décision en oncologie via jumeaux numériques cellulaires ;
    • AP-HP (NEW NDP) pour l’EEG néonatal rendu accessible partout, lecture en 20 minutes ;
    • Université de Bretagne Occidentale (PREDIRA) pour la prédiction dynamique du risque de récidive d’AVC ;
    • Matricis AI (ESAI) pour la lecture automatique d’IRM en gynécologie ;
    • Caiman (MIAMI 2030) pour l’IA multimodale pour l’imagerie médicale (TEP, scanner) ;
    • Admir (MORPHO-MIR) pour la coloration digitale en pathologie sans réactifs chimiques ;
    • Sagacity Health (Aphrodite AI), Nebula (FOCUS-AIDD) et InFocus Therapeutics (FORGE) pour la découverte de médicaments et cibles thérapeutiques par IA.

    À la marge, deux projets biotech/imagerie biologique complètent ce socle santé : Lutèce Dynamics (BIOSIA 2) et Phagos (PRESAGES, génomes de bactériophages générés par IA).

    Toujours du côté du Gouvernement, ce dernier a également profité de cette nouvelle édition du salon pour confirmé la création d’un chatbot santé public sur Ameli.fr.

    Une nouvelle agence pour financer les technologies de rupture ? :

    Enfin, VivaTech a aussi été l’occasion de remettre aux gouvernements français et allemand un rapport consacré à l’innovation de rupture. Celui-ci recommande la création d’une agence française dédiée au financement des technologies les plus risquées et les plus stratégiques, conçue pour fonctionner en complément de France 2030 et en coordination avec l’agence allemande SPRIND. Une annonce qui illustre la volonté croissante de l’Europe de se doter d’outils capables de rivaliser avec les écosystèmes américain et chinois sur les technologies critiques. Nous revenons plus en détail sur ce rapport dans un article dédié.

    Pour aller plus loin : lire l’article H&TI dédié à ce sujet.

    Quand le wearable se rapproche du dispositif médical

    Plus que tout autre sujet healthtech, les wearables ont – comme chaque année – été les dispositifs les plus présents au salon Vivatech. Withings a pour l’occasion présenté sa station BodyScan 2, disponible en Europe depuis le 9 juin, qu’elle positionne comme la première offre grand public combinant analyse cardiaque, vasculaire et métabolique, avec une précision de composition corporelle comparable à un examen DEXA et un bilan en 90 secondes. Plus expérimentaux, les prototypes de lentilles de contact connectées de XPANCEO (glucose mesuré dans les larmes, affichage en réalité augmentée) ne sont pas attendus en démonstration publique avant début 2027.

    Plusieurs jeunes pousses ont par ailleurs présenté des capteurs physiologiques : le patch de la hongkongaise PointFit (glucose, cortisol, lactate via la sueur) ou le casque de monitoring cérébral de la française Neurathletics pour les sportifs.

    La bataille des écosystèmes plateformes

    Au-delà des produits, les grands acteurs structurent des écosystèmes de services. Samsung a détaillé sa stratégie « Connected Care » articulant smartphones Galaxy, montres et l’application Samsung Health (77 millions d’utilisateurs mensuels), avec une série de partenariats orientés longévité : Generation Lab (âge biologique à domicile), SiPhox (analyses sanguines déportées), Xealth, Lansik (glycémie) et Becon (analyse de la peau par IA). De son côté, Google a engagé la fusion de Fitbit et Google Health au sein d’une plateforme unique pilotée par l’IA.

    Sanofi annonce l’intégration de l’IA à tous les niveaux de sa chaîne de valeur

    Pour sa 8e participation, Sanofi a mis en avant le passage de l’expérimentation à l’intégration de l’IA sur l’ensemble de sa chaîne de valeur, avec l’objectif de réduire les délais entre découverte et mise à disposition d’un traitement. Le groupe a rappelé ses collaborations de recherche (Aqemia, Owkin, Exscientia) et un travail avec OpenAI autour d’une base de 80 000 gènes associés à l’expression de maladies.

  • Digital omnibus : le think thank « Renaissance numérique » publie 11 recommandations pour repenser le corpus

    Une simplification devenue un impératif politique

    Depuis plusieurs années, l’Union européenne a construit un arsenal réglementaire dense autour du numérique : RGPD, AI Act, Data Act, DSA, DMA, NIS2 ou encore DORA. Cette accumulation de textes nourrit désormais un discours en faveur de la simplification afin de réduire les coûts de conformité et d’améliorer la compétitivité européenne.

    Le rapport “Repenser le Digital Omnibus : pourquoi la simplification proposée compromet les droits, la cohérence et les exigences méthodologiques” reconnaît la légitimité de cette démarche. Toutefois, ses auteurs estiment que certaines propositions du Digital Omnibus dépassent le simple objectif d’allègement administratif et risquent d’affecter des équilibres juridiques fondamentaux en matière de protection des données, de cybersécurité ou encore d’intelligence artificielle.

    Le risque d’une simplification qui devient dérégulation :

    L’un des principaux messages du rapport est que la simplification ne doit pas être confondue avec un affaiblissement des protections existantes.

    Les auteurs alertent notamment sur plusieurs sujets :

    • une remise en question potentielle de certaines garanties du RGPD ;
    • un risque d’affaiblissement du droit d’accès aux données prévu par le Data Act ;
    • la multiplication d’exemptions spécifiques pour certaines catégories d’entreprises, pouvant créer un système réglementaire à plusieurs vitesses ;
    • une possible réduction de la portée effective de certains droits des utilisateurs au nom de la compétitivité.

    Le rapport souligne également que la volonté de rendre davantage de données disponibles pour l’IA ne doit pas conduire à ralentir ou assouplir excessivement la régulation des systèmes à haut risque. Les auteurs recommandent au contraire de préserver les ambitions initiales de l’AI Act.

    Une critique de la méthode autant que du fond :

    Au-delà du contenu du Digital Omnibus, Renaissance Numérique s’interroge sur la méthode utilisée par les institutions européennes.

    Le rapport estime que les procédures accélérées réduisent le temps consacré aux analyses d’impact, aux consultations et au débat démocratique. Les auteurs évoquent même le risque d’une « simplexification » : une réglementation présentée comme plus simple mais qui deviendrait en réalité plus complexe, plus fragmentée et moins prévisible.

    Selon cette analyse, la qualité de la réglementation européenne repose autant sur la robustesse de ses procédures que sur celle de ses textes. Une simplification durable doit donc s’appuyer sur des données probantes, des évaluations rigoureuses et une participation renforcée des régulateurs et des parties prenantes.

    Onze recommandations pour réconcilier simplification et confiance

    Le rapport s’ouvre par onze recommandations destinées à préserver l’équilibre entre innovation, compétitivité et protection des droits. Parmi les principales propositions figurent :

    • maintenir les exigences de l’AI Act pour les systèmes à haut risque ;
    • ne pas modifier la définition des données personnelles du RGPD ;
    • préserver la substance du Data Act ;
    • renforcer la coordination entre régulateurs européens et nationaux ;
    • créer un guichet d’information unique pour les PME ;
    • privilégier l’application effective des textes existants avant d’envisager leur réouverture ;
    • associer davantage les autorités compétentes et les parties prenantes aux futurs processus Omnibus.

  • EHDS : Tehdas2 publie dix nouvelles lignes directrices pour préparer le déploiement de l’Espace européen

    De la réglementation à l’opérationnel

    L’adoption du règlement sur l’Espace européen des données de santé (EHDS ou EEDS) a fixé un cap politique ambitieux : permettre un accès plus fluide aux données de santé pour la recherche, l’innovation, l’évaluation des politiques publiques ou encore le développement de l’intelligence artificielle. Mais derrière cette ambition se cache un défi majeur : harmoniser les pratiques entre les différents États membres.

    C’est précisément le rôle de Tehdas2. Coordonné par le fonds finlandais Sitra et réunissant 29 pays européens, le programme a pour mission de produire les référentiels techniques et organisationnels nécessaires à la mise en œuvre du volet “usage secondaire” de l’EHDS. Les dix nouveaux documents publiés couvrent l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, depuis sa description jusqu’à son accès, son traitement sécurisé et sa réutilisation. Ils s’adressent aux trois grandes catégories d’acteurs qui structureront l’EHDS : les détenteurs de données, les utilisateurs de données et les futurs organismes d’accès aux données de santé (Health Data Access Bodies = HDAB).

    Structurer les catalogues, les accès et les environnements sécurisés :

    Une partie importante des travaux concerne l’organisation des catalogues de données nationaux. Plusieurs spécifications détaillent la manière dont les jeux de données devront être décrits, documentés et rendus découvrables afin d’alimenter les futurs catalogues européens. L’objectif est de permettre aux chercheurs, industriels ou autorités publiques d’identifier plus facilement les données disponibles dans chaque pays.

    Tehdas2 apporte également des recommandations sur les procédures d’accès aux données. Les documents définissent des formats standardisés pour les demandes d’accès, les autorisations, les échanges entre organismes nationaux et la gestion des redevances ou des sanctions en cas de non-conformité.

    Autre sujet clé : les « Secure Processing Environments » (SPE), ces environnements sécurisés dans lesquels les données devront être consultées et analysées. Les nouvelles spécifications définissent les exigences minimales en matière de sécurité, d’interopérabilité et de gouvernance afin de garantir un accès contrôlé aux données tout en protégeant les informations sensibles.

    Préparer l’infrastructure européenne HealthData@EU

    L’un des documents les plus stratégiques concerne la connexion des États membres à HealthData@EU, la future infrastructure européenne destinée à soutenir les usages secondaires des données de santé. Cette architecture reposera sur un modèle distribué : la Commission européenne opérera la plateforme centrale tandis que chaque État membre développera ses propres composantes nationales.

    Le texte précise notamment le rôle des points de contact nationaux, les interfaces techniques à mettre en œuvre et les mécanismes d’échange d’informations entre pays. Fait notable, les données de santé elles-mêmes ne circuleront pas via cette infrastructure ; celle-ci servira principalement à échanger des métadonnées, des demandes d’accès et les décisions associées.

    Une étape importante pour la gouvernance européenne des données de santé :

    Au-delà de leur dimension technique, ces publications illustrent la montée en puissance du chantier EHDS. Elles traduisent le passage d’une phase de conception réglementaire à une phase d’industrialisation où les États membres doivent désormais préparer leurs infrastructures, leurs processus et leurs organisations.

    Pour les acteurs du numérique en santé, de la recherche clinique et de l’IA, ces référentiels donnent un premier aperçu très concret de ce à quoi ressemblera l’écosystème européen des données de santé dans les prochaines années. L’enjeu n’est plus seulement de définir les règles du jeu, mais de construire les fondations opérationnelles qui permettront à l’EHDS de fonctionner à l’échelle des 27 États membres.

  • Santé des femmes et numérique : entre promesses technologiques et angles morts

    Article 1 – Santé des femmes : un état des lieux entre progrès fragiles et financements sous tension

    Les femmes vivent plus longtemps que les hommes, mais à peine plus longtemps en bonne santé : le cancer du poumon féminin progresse à contre-courant et quatre pathologies majeures (ménopause, SPM, migraine, endométriose) captent moins de 1 % des financements de recherche. La femtech promettait de combler ces lacunes, mais l’élan s’essouffle : après un pic à 2,7 Md$ en 2021, les investissements ont fondu, et en France 18 % seulement des 200 start-ups existantes ont levé des fonds en 2025. Un panorama lucide sur un secteur où les promesses du numérique se heurtent encore au mur du financement.

    👉 Pour lire l’article.

    Article 2 – Baromètre Femtech France 2026 : une filière qui gagne en maturité mais cherche encore son changement d’échelle

    L’écosystème femtech français se structure : 200 start-ups recensées (contre 170 un an plus tôt), un quart déjà rentables et près de 35 M€ levés en 2025 avec un ticket moyen qui double pour atteindre 3 M€. Surtout, le périmètre s’élargit, de la santé reproductive vers la santé globale des femmes (santé mentale, maladies cardiovasculaires, violences), et sept start-ups bénéficient désormais d’un remboursement par l’Assurance Maladie, tournant vers une vraie intégration dans le système de soins. Reste le nerf de la guerre : moins de 10 % des financements de capital-risque en santé vont à la femtech, encore perçue comme un marché « de niche ».

    👉 Pour lire l’article.

    Article 3 – IA et santé des femmes : ce que révèlent 13 études sur son impact clinique (revue de littérature)

    La synthèse de 13 études cliniques (2017–2026) montre que l’IA apporte des gains mesurables dans un domaine historiquement sous-étudié : jusqu’à 29 % de cancers du sein détectés en plus sans hausse des faux positifs, un dépistage fiabilisé des cancers du col et de l’ovaire, et la capacité d’anticiper les complications de grossesse (prééclampsie, diabète gestationnel, dépression post-partum) là où les femmes subissent les errances diagnostiques les plus longues. Mais le tableau invite à la prudence : deux essais randomisés de grande ampleur n’ont démontré aucune supériorité clinique (FIV, monitoring fœtal), et des biais ethniques et de genre menacent l’équité, des modèles entraînés sur des populations masculines risquant de reproduire à grande échelle le sous-diagnostic féminin. Un panorama nuancé qui pose une règle claire : preuve clinique et supervision humaine avant tout déploiement.

    👉 Pour lire l’article.

    Article 4 – Femtech : 16 solutions d’IA utilisées en France

    Ce panorama recense 16 solutions d’intelligence artificielle déployées en France au service de la santé des femmes, avec quatre terrains privilégiés : l’endométriose (dont le test salivaire Ziwig Endotest, face à une errance diagnostique de sept ans en moyenne), le dépistage des cancers féminins – domaine le plus mature, porté par des pionniers comme Therapixel -, la fiabilisation de l’échographie fœtale (Sonio, racheté par Samsung Medison, BrightHeart, Diagnoly) et des champs émergents comme la fertilité et la santé mentale. Un fil conducteur traverse ces dispositifs, dont beaucoup sont déjà marqués CE ou autorisés par la FDA : l’algorithme assiste le médecin sans jamais le remplacer.

    👉 Pour lire l’article.

    Article 5 – La santé mentale, nouveau front de la femtech française

    La catégorie « Santé mentale » de la cartographie Femtech France réunit six jeunes pousses qui recouvrent en réalité quatre approches très différentes : la deeptech clinique visant la validation scientifique et le remboursement (Dalia et son phénotypage numérique de la dépression, Theremia et sa médecine de précision), l’immersif au service du deuil périnatal et des tabous (Butterfly XR), l’accompagnement du rapport au corps et des troubles alimentaires (Club Mojo, Foodelles) et la prévention en entreprise (Sli.wo). Une même étiquette, donc, mais des modèles qui vont du dispositif médical B2B au parcours communautaire B2C, révélateur d’un secteur qui dépasse désormais la seule santé reproductive pour investir l’ensemble des spécificités de la santé féminine.

    👉 Pour lire l’article.

    Santé des femmes et numérique : entre promesses technologiques et angles morts
    Santé des femmes et numérique : entre promesses technologiques et angles morts

  • La santé mentale, nouveau front de la femtech française

    La deeptech clinique pour soigner la dépression avec l’IA

    Deux start-up incarnent le virage « scientifique » de la femtech, celui qui vise la validation clinique et, à terme, le remboursement par l’Assurance Maladie plutôt que le simple marché du bien-être.

    Dalia (daliacare.com), fondée par Nour Hakiki Belhadi, développe une application d’intelligence artificielle conçue pour détecter les rechutes de dépression et accélérer le retour vers le soin. Son approche repose sur le « phénotypage numérique » : à partir de données issues de dispositifs connectés, l’outil suit l’évolution de l’état psychique des patientes (et des patients) et cherche à réduire le nombre comme la durée des épisodes dépressifs. La start-up se positionne sur le terrain de la prévention – agir « dans cette zone floue où rien n’est encore grave, mais où beaucoup se joue déjà » – et a présenté sa solution dans des cadres cliniques comme le Congrès de l’Encéphale. Elle illustre cette « deuxième génération » de femtech, plus deeptech, citée par les analystes aux côtés d’acteurs comme Elsee.

    Theremia, créée en janvier 2024 par Iris Maréchal (ex-consultante BCG, profil santé publique et mathématiques, CEO) et Chloé Geoffroy (pharmacienne, ingénieure et docteure en neurosciences, CTO), travaille en amont du soin, du côté de la médecine de précision. Sa plateforme d’IA modélise les différences entre populations de patients, comme le sexe, l’âge, l’origine ethnique, le métabolisme, pour recommander la bonne molécule, à la bonne dose et à la bonne fréquence. Le champ couvre des pathologies neurologiques et psychiatriques : Alzheimer, Parkinson, sclérose en plaques et dépression, sachant que les approches standardisées échouent chez une large part des patients atteints de troubles du système nerveux central. Ses clients sont les laboratoires pharmaceutiques et les équipes cliniques. Soutenue par Entrepreneur First et accompagnée à Station F (programme Female Founders Fellowship) puis par l’accélérateur DayOne, Theremia a levé 3 millions d’euros en amorçage début 2024, menés par Eurazeo et Salica Investments, avec le concours de Bpifrance.

    Le point commun de ces deux acteurs : un modèle plutôt B2B / B2B2C (hôpitaux, industrie pharmaceutique), une forte exigence de preuve scientifique, et la dépression comme porte d’entrée principale.

    L’immersif au service du deuil et des tabous

    Butterfly XR (Butterfly-XRstudio) explore une voie radicalement différente : celle des technologies immersives. Ce studio se situe à l’intersection de l’art, de la réalité virtuelle/augmentée et de la psychologie. Sa mission affichée est d’offrir aux femmes – et à leurs partenaires – un « espace sûr » pour traverser des sujets tabous, en particulier l’arrêt précoce de grossesse (fausse couche). Les expériences immersives qu’il conçoit visent à accompagner le deuil périnatal et à soutenir le bien-être mental, là où la prise en charge classique reste souvent silencieuse. La start-up, passée par le bootcamp de Femtech France, est régulièrement citée dans l’édition 2026 du baromètre comme exemple concret d’innovation en santé mentale féminine.

    Elle rejoint une tendance plus large : la thérapie par réalité virtuelle, déjà bien installée en France pour la gestion de la douleur et de l’anxiété (Healthy Mind, C2Care…), s’étend désormais à des indications psychiques spécifiquement féminines.

    Le rapport au corps et à l’alimentation

    La troisième famille s’attaque aux troubles du comportement alimentaire (TCA) et à la relation conflictuelle des femmes avec la nourriture — un terrain à la frontière de la santé mentale et de la santé globale.

    Club Mojo, co-fondé par Olga Brochard et Flore Rebischung, propose des programmes destinés à aider les femmes à transformer leur rapport à la nourriture pour surmonter les TCA, les pensées obsessionnelles et le contrôle alimentaire. L’accompagnement, ancré dans l’alimentation intuitive et la thérapie de groupe, travaille aussi l’estime de soi, la gestion des émotions et le rapport au corps. La start-up, labellisée « pépite tech » et membre de Femtech France, revendique explicitement un objectif de renforcement de la santé mentale des femmes.

    Foodelles (foodelles.fr), portée par Sara Guillaume, partage une ambition voisine : son application aide les femmes « en conflit avec la nourriture » à faire une paix durable avec leur assiette, en explorant les dimensions psychologique, émotionnelle et comportementale de cette relation. La logique est celle d’un parcours (exploration de soi, reconstruction de la confiance, sororité d’un groupe de femmes). Foodelles a été sélectionnée pour le bootcamp 2024 de Femtech France et accompagnée par l’incubateur Prevent2Care (Fondation Ramsay Santé et Pfizer Innovation France).

    Ces deux acteurs partagent un modèle plutôt B2C, communautaire et fondé sur le contenu et l’accompagnement, là où Dalia et Theremia misent sur le dispositif médical et l’IA clinique.

    Une solution pour la prévention en entreprise

    Sli.wo incarne un quatrième angle, plus inattendu dans une cartographie femtech : celui de la prévention en milieu professionnel. Là où les autres acteurs s’adressent à des patientes ou à des consommatrices, Sli.wo vise les dirigeants et les responsables des ressources humaines, avec l’ambition de « remettre le fonctionnement humain au cœur de la performance durable ».

    Son offre s’articule en écosystème : un audit initial pour objectiver les risques humains et cognitifs ; des actions de prévention structurées autour de six axes, co-construites avec un médecin et un chercheur en neurosciences ; des interventions d’experts pour transmettre des solutions concrètes et activables au quotidien ; et des outils de suivi mesurant l’impact sur l’absentéisme, l’engagement et la performance. L’argument central : réduire durablement l’absentéisme, prévenir l’épuisement et faire de la santé cognitive un levier stratégique, sans complexifier l’organisation.

    Son modèle est donc résolument B2B, là où Club Mojo et Foodelles sont B2C et où Dalia ou Theremia s’adressent au monde du soin. Il la rapproche d’acteurs de la mentaltech du travail comme Teale, et la distingue d’une logique strictement « santé des femmes » : son inclusion dans la cartographie tient autant à la thématique mentale et à sa fondatrice qu’à un produit exclusivement féminin.

    Cartographie des solution

    Cartographie des solutions pour la santé mentale des femmes - @H&TI
    Cartographie des solutions pour la santé mentale des femmes – @H&TI

    s pour la santé mentale des femmes :

     

  • Femtech : 16 solutions d’IA utilisées en France

    6 solutions IA pour l’endométriose et pathologies pelviennes

    C’est l’aire où l’IA promet le plus, face à une errance diagnostique de sept ans en moyenne. Ziwig y signe l’innovation la plus aboutie avec le Ziwig Endotest, un test salivaire qui couple séquençage de micro-ARN et intelligence artificielle, validé dans une large étude clinique. Matricis.ai applique le deep learning à la lecture des IRM pelviennes pour détecter les lésions d’endométriose souvent invisibles à l’œil non entraîné. Autour de ces dispositifs diagnostiques gravitent des solutions d’accompagnement : Lyv, dont l’application Lyv Endo génère des recommandations personnalisées et prédictives, l’assistant numérique ENDOless, ainsi que Luna et Femnov, qui revendiquent l’IA pour orienter le diagnostic, avec, à ce stade, un recul clinique plus limité.

    4 solutions pour dépister et diagnostiquer les cancers féminins

    C’est le terrain le plus mature, parce que l’imagerie se prête particulièrement bien au deep learning. Therapixel y fait figure de pionnier avec MammoScreen, un logiciel d’aide à la lecture des mammographies 2D et 3D, marqué CE et autorisé par la FDA. Hera-MI adresse le même besoin avec Breast-SlimView, qui grise les zones saines du sein pour concentrer le radiologue sur les images à risque, et qui est distribué notamment via Fujifilm. Primaa déplace l’IA en aval, dans le laboratoire d’anatomopathologie, avec Cleo (décliné en Cleo Breast et Cleo Skin) : ses modèles analysent les lames numérisées pour repérer les cancers du sein et de la peau. Dans les trois cas, l’algorithme assiste le médecin sans le remplacer.

    4 solutions pour fiabiliser l’échographie fœtale

    Près d’une malformation fœtale sur deux échappe encore au dépistage prénatal : un terrain d’application idéal pour l’IA. Sonio y a bâti deux produits, Sonio Detect (contrôle qualité et complétude de l’examen, autorisé FDA) et Sonio Diagnostics (aide au diagnostic, marqué CE), une technologie suffisamment mûre pour avoir séduit Samsung Medison, qui a racheté la startup en 2024. BrightHeart se concentre sur l’organe le plus difficile à explorer, le cœur, avec B-Right AI, un outil d’analyse temps réel des cardiopathies congénitales également autorisé par la FDA. Diagnoly, enfin, propose Fetoly, un « copilote » connecté à l’échographe qui passe au crible l’intégralité du flux vidéo de l’examen, déjà marqué CE, autorisé FDA et intégré à la plateforme de GE HealthCare.

    Des solutions pour d’autres spécialités comme la fertilité et la santé mentale

    Le parcours de procréation médicalement assistée, fait de prédictions et de décisions complexes, attire naturellement l’IA. Tanit.ai y développe un assistant conversationnel qui accompagne les couples tout au long de leur parcours de fertilité, de l’exploration des options jusqu’à la gestion des traitements. Une approche encore jeune (2024) mais clairement bâtie autour de l’IA.

    Aire émergente de la femtech, la santé mentale voit arriver Dalia, une application qui mobilise l’IA pour détecter les signes de rechute dépressive et réorienter rapidement les patientes vers le soin. Le pari : transformer des données de suivi quotidien en alerte précoce.

    Cartographie des solutions d'IA pour la santé des femmes - @Health & Tech Intelligence
    Cartographie des solutions d’IA pour la santé des femmes – @Health & Tech Intelligence

  • Baromètre Femtech France 2026 : une filière qui gagne en maturité mais cherche encore son changement d’échelle

    Une croissance qui résiste dans un contexte économique tendu

    Alors que de nombreux secteurs de l’innovation en santé ont été confrontés à un ralentissement des investissements, la Femtech française continue sa progression. Le baromètre de Femtech France recense désormais 200 start-ups, contre 170 un an auparavant. Plus de 70 % d’entre elles ont été créées depuis 2021, signe d’un marché encore jeune, mais particulièrement dynamique.

    Les indicateurs économiques témoignent également d’une montée en maturité. Près d’un quart des entreprises interrogées sont déjà rentables et 14 % déclarent un chiffre d’affaires supérieur à un million d’euros. Le chiffre d’affaires cumulé des start-ups ayant communiqué leurs résultats atteint 28,5 millions d’euros pour l’année 2025. Autre signal positif : 79 % des dirigeants prévoient de recruter en 2026 et 77 % se déclarent optimistes pour l’avenir de leur entreprise.

    Les chiffres clés du marché français de la femtech
    Les chiffres clés du marché français de la femtech

    Des financements qui restent cependant encore insuffisants :

    En 2025, les start-ups de la Femtech françaises ont levé près de 35 millions d’euros, avec un ticket moyen proche de 3 millions d’euros, soit un montant en forte progression par rapport à l’année précédente, puisque le ticket moyen, en 2024, se situait aux alentours de 1,5 million d’euros. Le secteur attire désormais des investisseurs plus diversifiés, notamment internationaux, qui représentent environ la moitié des financements recensés.

    Panorama des start-ups femtech françaises financées par du capital risque (VC)en 2025
    Panorama des start-ups femtech françaises financées par du capital risque (VC)
    en 2025

    Pour autant, le rapport souligne que la santé des femmes demeure largement sous-financée à l’échelle mondiale. Selon les données reprises dans le baromètre, moins de 10 % des financements de capital-risque en santé sont dirigés vers la Femtech, tandis qu’environ 5 % seulement des investissements de R&D concernent la santé des femmes. Les start-ups interrogées rapportent d’ailleurs des freins récurrents lors des levées de fonds : un marché encore perçu comme « niche », un manque de preuves de traction commerciale ou encore une faible priorité accordée au sujet par certains investisseurs.

    Un marché qui s’étend désormais de la santé reproductive à la santé globale des femmes

    L’un des enseignements majeurs de cette édition est l’élargissement progressif du périmètre de la Femtech. Historiquement concentré sur la fertilité, la grossesse ou la santé menstruelle, le secteur couvre désormais des thématiques beaucoup plus larges.

    La santé globale représente aujourd’hui le premier segment de marché, devant la maternité et le post-partum. De nouveaux champs émergent également, notamment autour de la santé mentale, des violences faites aux femmes, des maladies cardiovasculaires ou encore des maladies chroniques qui affectent différemment les femmes que les hommes.

    Cette évolution traduit une transformation profonde du regard porté sur la santé des femmes : il ne s’agit plus seulement de répondre à des enjeux reproductifs, mais de prendre en compte l’ensemble des spécificités biologiques, médicales et sociales qui influencent les parcours de soins.

    Cartographie des start-ups françaises de la femtech
    Cartographie des start-ups françaises de la femtech

    Le début du remboursement par l’Assurance maladie comme tournant pour l’écosystème

    Le baromètre identifie également un changement majeur : sept start-ups Femtech bénéficient désormais d’une prise en charge par l’Assurance Maladie. Pour un secteur historiquement dépendant du paiement direct des utilisatrices, cette évolution marque une étape importante vers une intégration plus forte dans le système de santé. Au-delà du financement, cette reconnaissance institutionnelle pourrait contribuer à accélérer l’adoption des solutions par les professionnels de santé et à renforcer la crédibilité des acteurs français sur le marché européen.

  • IA et santé des femmes : ce que révèlent 13 études sur son impact clinique (revue de littérature)

    Un corpus de 13 études (2017–2026) sur l’IA et la santé des femmes

    La santé des femmes reste un champ historiquement sous-étudié : sous-représentation dans les essais cliniques, errances diagnostiques prolongées, symptômes considérés comme « atypiques » par rapport à une norme masculine. L’irruption de l’IA en imagerie, en biologie et en obstétrique impose une évaluation rigoureuse de ses bénéfices réels comme de ses angles morts. Cet article synthétise et analyse les résultats de treize travaux publiés entre 2017 et 2026 — essais contrôlés randomisés, études de validation, revues systématiques et études d’équité algorithmique hébergés sur PubMed/PMC ou publiés dans The Lancet, Nature Medicine, Nature Communications, npj Digital Medicine et Journal of Affective Disorders. Menés par des équipes internationales, ces travaux visent à mesurer l’impact clinique réel de l’IA sur le dépistage, le diagnostic et la prise en charge spécifiques aux femmes.

    Les études retenues couvrent trois thématiques structurantes :

    • L’impact de l’IA d’imagerie et de cytologie sur le dépistage précoce des cancers féminins (sein, col de l’utérus, ovaire) ;
    • Le rôle des modèles prédictifs et de l’analyse d’images en santé reproductive et maternelle (prééclampsie, endométriose, FIV, SOPK, diabète gestationnel, dépression du post-partum) ;
    • Les limites : absence de supériorité démontrée dans des essais randomisés, biais de genre et d’ethnie, nécessité d’une supervision humaine.

    Jusqu’à 29 % de cancers du sein détectés en plus grâce à l’IA :

    Le bénéfice le plus solidement établi concerne le dépistage organisé du cancer du sein. L’essai suédois MASAI (Gommers, Hernström, Josefsson et al., The Lancet, 2026 ; 407:505-514) est le premier essai contrôlé randomisé d’envergure sur l’IA en dépistage du cancer. Sur près de 105 934 femmes randomisées 1:1, la lecture mammographique assistée par IA (logiciel Transpara) a entraîné une augmentation de 29 % de la détection des cancers sans hausse des faux positifs (analyse 2025), une réduction de 44 % de la charge de lecture des radiologues (résultats intermédiaires 2023) et une sensibilité de 80,5 % contre 73,8 % à spécificité identique (98,5 %). Surtout, sur le critère le plus exigeant – les cancers d’intervalle survenant entre deux dépistages -, l’IA s’est révélée non-inférieure avec un taux réduit de 12 % (1,55 contre 1,76 pour 1 000), et 27 % de cancers agressifs (non-luminal A) en moins. L’IA y agit comme outil de triage et d’aide à la détection, pas en remplacement du radiologue.

    Le même principe se vérifie pour le col de l’utérus. Le système AICCS (Wang et al., Nature Communications, 2024 ; PMC11111770), validé sur 16 056 participantes à partir de données rétrospectives, prospectives et d’un essai observationnel randomisé, atteint une AUC de 0,947, une sensibilité de 0,946 et une spécificité de 0,890 pour le classement des grades cytologiques. L’intérêt est particulièrement net dans les régions à faibles ressources, où la pénurie de cytopathologistes et de colposcopistes constitue un frein majeur à l’élimination du cancer du col.

    Pour le cancer de l’ovaire, qui est l’un des cancers gynécologiques au pronostic souvent sombre faute de diagnostic précoce, un modèle d’apprentissage profond appliqué aux masses annexielles classées O-RADS catégorie 4 (étude multicentrique sur 3 centres, 2024 ; PMC11233367) distingue tumeurs bénignes et malignes avec une AUC de 0,95 sur le jeu de test (sensibilité 0,925, spécificité 0,955). Une étude diagnostique multicentrique rétrospective chinoise de plus grande ampleur a par ailleurs montré qu’un réseau de neurones convolutifs atteignait une AUC de 0,911 en validation interne (0,87 et 0,83 en validation externe) et surpassait ou égalait 35 radiologistes, tout en améliorant la précision diagnostique de praticiens moins expérimentés.

    L’IA qui anticipe les complications de la grossesse et raccourcit les errances diagnostiques :

    En obstétrique, l’IA déplace la logique du réactif vers le prédictif. Un modèle d’apprentissage automatique fondé sur les trajectoires de grossesse issues de dossiers médicaux électroniques de routine (Communications Medicine, 2022 ; PMC9170686) prédit la prééclampsie avec une AUC de 0,92 à 37 semaines (0,82 en intrapartum, 0,89 en post-partum), avec des performances reproduites dans deux cohortes indépendantes et supérieures à la pratique clinique actuelle. Au-delà des facteurs connus (tension artérielle, poids, âge maternel), le modèle a identifié des marqueurs candidats issus de la numération sanguine.

    Le diabète gestationnel, habituellement diagnostiqué entre 24 et 28 semaines, peut être anticipé dès le premier trimestre : un modèle XGBoost entraîné sur deux cohortes chinoises (4 799 et 2 795 grossesses ; PMID 37477677) atteint une AUC de 0,99 en fin de premier trimestre en interne et conserve une performance modérée (AUC 0,83) en validation externe, l’IMC pré-grossesse, la glycémie à jeun et l’HbA1c ressortant comme facteurs prédictifs majeurs. L’écart entre performance interne et externe illustre la prudence nécessaire avant tout déploiement.

    La dépression du post-partum, qui touche 10 à 15 % des accouchées, se prête également à la prédiction précoce. Un modèle développé sur dossiers médicaux électroniques (Zhang et al., Journal of Affective Disorders, 2020) atteint une AUC de 0,937 en développement et de 0,886 en validation sur une large cohorte multisite (plus de 53 000 femmes), permettant un repérage objectif des femmes à risque avant l’apparition des symptômes, parfois dès avant la grossesse.

    Pour l’endométriose, maladie touchant environ une femme sur dix et marquée par des délais diagnostiques de 6 à 12 ans, une revue de cadrage publiée dans npj Digital Medicine (2022 ; PMC9352729) a analysé 36 études et conclut que les modèles d’IA – imagerie échographique, biomarqueurs, données cliniques – peuvent atteindre des précisions diagnostiques supérieures aux outils conventionnels, ouvrant la voie à un dépistage non invasif plus précoce.

    En assistance médicale à la procréation, une revue systématique (Human Reproduction Open, 2023 ; PMC10426717) montre que, lorsqu’elle combine images time-lapse et données cliniques, l’IA prédit l’issue d’un transfert d’embryon avec une précision médiane de 81,5 % contre 51 % pour les embryologistes. Enfin, un modèle de détection du syndrome des ovaires polykystiques par échographie pelvienne (Cureus, 2024 ; PMID 39171041) rapporte une précision proche de 100 % sur un jeu de 1 932 images, un résultat prometteur mais issu d’une base publique limitée, que les auteurs eux-mêmes demandent de valider sur des cohortes cliniques réelles.

    Plusieurs limites à souligner : la supériorité de l’IA n’est pas acquise, et les biais menacent l’équité

    La littérature met en garde contre l’enthousiasme. Deux essais contrôlés randomisés de grande ampleur n’ont pas démontré de bénéfice clinique de l’IA. En FIV, l’essai en double aveugle d’Illingworth et al. (Nature Medicine, 2024 ; PMC11564097), mené sur 1 066 patientes dans 14 cliniques d’Australie et d’Europe, a donné un taux de grossesse clinique de 46,5 % avec l’IA (iDAScore) contre 48,2 % avec la sélection morphologique manuelle (différence −1,7 % ; p = 0,62) : aucune supériorité. En salle de naissance, l’essai INFANT (The Lancet, 2017 ; 389:1719-1729 ; PMC5413601), conduit sur 47 062 femmes, a montré que l’interprétation informatisée du rythme cardiaque fœtal (cardiotocographie) n’améliore pas les issues néonatales : taux de mauvais pronostic identique (0,7 % contre 0,7 % ; risque relatif ajusté 1,01), sans différence non plus dans le développement à deux ans. Une bonne performance « en laboratoire » ne garantit donc pas un gain pour les patientes.

    Plus critique encore, deux études documentent des biais qui frappent spécifiquement les femmes. Une analyse d’équité (Celeste et al., npj Digital Medicine, 2023 ; PMID 37978250), première à évaluer l’équité d’outils d’IA sur une pathologie féminine, a testé quatre modèles de diagnostic de la vaginose bactérienne sur 400 femmes (100 par groupe ethnique). Les modèles se sont révélés les moins performants pour les femmes hispaniques (faux positifs) et asiatiques (faux négatifs), et les plus fiables pour les femmes blanches. Ce constat rejoint une étude majeure sur la radiographie thoracique (Seyyed-Kalantari et al., Nature Medicine, 2021 ; PMC8674135) qui identifie le sous-diagnostic le plus élevé chez les patientes jeunes, et davantage encore aux intersections (femmes hispaniques). Le mécanisme est connu : des modèles majoritairement entraînés sur des populations masculines peinent à reconnaître des présentations cliniques féminines, faisant courir le risque que l’IA reproduise – à grande échelle – les inégalités que la médecine s’efforce de corriger.

    Tableau comparatif synthétique des 13 études :

    Réf. Population / Domaine Méthodologie Résultats chiffrés clés Conclusion principale
    The Lancet, 2026 ; 407:505-514 (MASAI) 105 934 femmes (dépistage du sein) Essai contrôlé randomisé, non-infériorité +29 % de détection ; −12 % de cancers d’intervalle ; −44 % de charge de lecture ; sensibilité 80,5 % vs 73,8 % L’IA en triage améliore la détection précoce sans hausse des faux positifs, sans remplacer le radiologue.
    Nature Communications, 2024 ; PMC11111770 (AICCS) 16 056 participantes (col de l’utérus) Validation multicentrique (rétro/prospective + essai) AUC 0,947 ; sensibilité 0,946 ; spécificité 0,890 La cytologie assistée par IA fiabilise le classement des lésions cervicales.
    J. Cancer Res. Clin. Oncol., 2024 ; PMC11233367 519 patientes (masses ovariennes O-RADS 4) Étude multicentrique (3 centres), deep learning AUC 0,95 (test) ; sensibilité 0,925 ; spécificité 0,955 L’IA distingue tumeurs bénignes et malignes dans les cas annexiels ambigus.
    Communications Medicine, 2022 ; PMC9170686 Femmes enceintes (prééclampsie) Modèle ML sur dossiers électroniques, 2 cohortes AUC 0,92 à 37 SA ; 0,82 intrapartum ; 0,89 post-partum La modélisation des trajectoires de grossesse anticipe la prééclampsie mieux que la pratique courante.
    PMID 37477677, 2023 7 594 grossesses (diabète gestationnel) Modèle ML (XGBoost), 2 cohortes AUC 0,99 (fin du 1er trimestre, interne) ; 0,83 en validation externe L’IA permet un dépistage précoce du diabète gestationnel, à valider en externe.
    J. Affective Disorders, 2020 (Zhang et al.) > 53 000 femmes (dépression du post-partum) Modèle ML sur dossiers électroniques AUC 0,937 (développement) ; 0,886 (validation) Le risque de dépression du post-partum peut être anticipé, parfois avant la grossesse.
    npj Digital Medicine, 2022 ; PMC9352729 Endométriose (1 femme sur 10) Revue de cadrage (36 études) Délais diagnostiques de 6 à 12 ans ; précision IA supérieure aux outils conventionnels L’IA peut réduire l’errance diagnostique par un dépistage non invasif.
    Human Reproduction Open, 2023 ; PMC10426717 FIV / sélection d’embryons Revue systématique (20 études) Précision médiane 81,5 % (IA images+clinique) vs 51 % (embryologistes) L’IA peut standardiser le classement embryonnaire et appuyer la décision.
    Cureus, 2024 ; PMID 39171041 SOPK (échographie pelvienne) Développement / validation technique Précision ≈ 100 % sur 1 932 images (base publique) Résultat prometteur mais à valider sur cohortes cliniques réelles.
    Nature Medicine, 2024 ; PMC11564097 1 066 patientes (FIV, 14 cliniques) Essai contrôlé randomisé, double aveugle Grossesse clinique 46,5 % (IA) vs 48,2 % (manuel) ; p = 0,62 L’IA n’a pas démontré de supériorité clinique sur la sélection morphologique.
    The Lancet, 2017 ; 389:1719-1729 (INFANT) ; PMC5413601 47 062 femmes (monitoring fœtal) Essai contrôlé randomisé Mauvais pronostic néonatal 0,7 % vs 0,7 % ; RR ajusté 1,01 L’interprétation informatisée de la cardiotocographie n’améliore pas les issues.
    npj Digital Medicine, 2023 ; PMID 37978250 400 femmes (vaginose bactérienne) Étude d’équité (4 modèles ML) Performance moindre pour les femmes hispaniques et asiatiques Les biais ethniques menacent l’équité des outils de santé féminine.
    Nature Medicine, 2021 ; PMC8674135 Populations sous-desservies (imagerie) Étude d’équité algorithmique multi-bases Sous-diagnostic maximal chez les patientes jeunes et aux intersections Sans correction, l’IA peut amplifier les inégalités de diagnostic.

    Les enseignements de l’IA en santé des femmes s’articulent autour de 3 piliers

    Il ressort de la concordance de ces 13 études que la valeur de l’intelligence artificielle en santé des femmes repose sur trois piliers fondamentaux :

    L’anticipation prédictive plutôt que réactive : qu’il s’agisse de repérer un cancer d’intervalle (MASAI), d’anticiper une prééclampsie (PMC9170686), un diabète gestationnel (PMID 37477677) ou une dépression du post-partum (Zhang et al., 2020), et de raccourcir l’errance de l’endométriose (PMC9352729), l’IA permet d’intervenir plus tôt, là où les femmes subissent historiquement les délais diagnostiques les plus longs.

    La preuve clinique avant l’adoption : les essais randomisés en FIV (PMC11564097) et en monitoring fœtal (INFANT, PMC5413601) rappellent qu’une haute performance technique – AUC élevée, concordance avec les experts – ne garantit pas un bénéfice clinique. Seules des données prospectives, randomisées et validées en conditions réelles, idéalement avec validation externe (comme le souligne l’écart de performance du modèle de diabète gestationnel), justifient un déploiement.

    La lutte contre les biais et la supervision humaine : les modèles d’IA doivent être entraînés et audités sur des données représentatives des femmes – toutes origines confondues – pour éviter qu’ils ne reproduisent le sous-diagnostic féminin (PMC8674135) ou des disparités ethniques (PMID 37978250). La collecte de données désagrégées par sexe et l’audit algorithmique externe sont des conditions de sécurité, non des options. L’IA doit libérer du temps clinique pour la relation de soin, pas s’y substituer.

    Bibliographie

    1. Gommers J, Hernström V, Josefsson V, et al. Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading without AI in the MASAI study: a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, population-based, screening-accuracy trial. The Lancet. 2026;407:505-514.
    2. Wang J, et al. Artificial intelligence enables precision diagnosis of cervical cytology grades and cervical cancer. Nature Communications. 2024. PMC11111770.
    3. Developing a deep learning model for predicting ovarian cancer in O-RADS US Category 4 lesions: a multicenter study. Journal of Cancer Research and Clinical Oncology. 2024. PMC11233367.
    4. Improving preeclampsia risk prediction by modeling pregnancy trajectories from routinely collected electronic medical record data. Communications Medicine. 2022. PMC9170686.
    5. Prediction of gestational diabetes mellitus at the first trimester: machine-learning algorithms. 2023. PMID 37477677.
    6. Zhang W, et al. Development and validation of a machine learning algorithm for predicting the risk of postpartum depression among pregnant women. Journal of Affective Disorders. 2020.
    7. Clinical use of artificial intelligence in endometriosis: a scoping review. npj Digital Medicine. 2022. PMC9352729.
    8. Embryo selection through artificial intelligence versus embryologists: a systematic review. Human Reproduction Open. 2023. PMC10426717.
    9. Development of a Machine Learning-Based Model for Accurate Detection and Classification of Polycystic Ovary Syndrome on Pelvic Ultrasound. Cureus. 2024. PMID 39171041.
    10. Illingworth PJ, Venetis C, Gardner DK, et al. Deep learning versus manual morphology-based embryo selection in IVF: a randomized, double-blind noninferiority trial. Nature Medicine. 2024;30(11):3114-3120. PMC11564097.
    11. The INFANT Collaborative Group. Computerised interpretation of fetal heart rate during labour (INFANT): a randomised controlled trial. The Lancet. 2017;389:1719-1729. PMC5413601.
    12. Celeste C, Ming D, Broce J, et al. Ethnic disparity in diagnosing asymptomatic bacterial vaginosis using machine learning. npj Digital Medicine. 2023;6:211. PMID 37978250.
    13. Seyyed-Kalantari L, Zhang H, McDermott MBA, Chen IY, Ghassemi M. Underdiagnosis bias of artificial intelligence algorithms applied to chest radiographs in under-served patient populations. Nature Medicine. 2021. PMC8674135.

  • Santé des femmes : un état des lieux entre progrès fragiles et financements sous tension

    Les chiffres clés de la santé des femmes

    Des femmes qui vivent plus longtemps, mais pas forcément en meilleure santé :

    D’après la dernière étude de la Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (Drees), à la naissance, les femmes peuvent espérer vivre 64,1 ans sans incapacité, contre 63,7 ans pour les hommes.

    Le constat central reste celui des années précédentes, et il s’est même renforcé : si les femmes ont une espérance de vie à la naissance supérieure de 5 ans et 7 mois à celle des hommes, cet écart se réduit à seulement 5 mois pour l’espérance de vie sans incapacité. Autrement dit, les années de vie supplémentaires gagnées par les femmes ne sont, pour l’essentiel, pas vécues en bonne santé. Depuis 2008, l’espérance de vie sans incapacité à la naissance a même reculé de 5 mois pour les femmes, alors qu’elle a progressé de 12 mois pour les hommes.

    Cette étude indique qu’à 65 ans, en 2024, les femmes peuvent espérer vivre 11,8 ans sans incapacité et les hommes 10,5 ans. Cet indicateur progresse depuis 2008 (+1 an et 9 mois pour les deux sexes), mais la quasi-totalité de cette hausse a eu lieu avant 2019 : depuis, la progression n’est que de 4 mois pour les femmes et 1 mois pour les hommes.

    Source : DREES, « L'espérance de vie sans incapacité à 65 ans est de 11,8 ans pour les femmes et de 10,5 ans pour les hommes en 2024 », Études et Résultats n° 1363, janvier 2026
    Source : DREES, « L’espérance de vie sans incapacité à 65 ans est de 11,8 ans pour les femmes et de 10,5 ans pour les hommes en 2024 », Études et Résultats n° 1363, janvier 2026

    Épidémiologie des cancers chez les femmes :

    Le Panorama des cancers en France – édition 2025 de l’Institut national du cancer (INCa), publié en juin 2025 dans une édition spéciale « 20 ans », reprenne les chiffres déjà consultable lors de l’édition précédente de notre étude : alors que l’incidence des cancers tend à se stabiliser ou diminuer chez les hommes, plusieurs localisations progressent fortement chez les femmes. On remarque que chez les femmes, la majorité des cancers ont vu leur incidence augmenté au cours des 30 dernières années, notamment pour les pathologies les plus fréquentes, comme le cancer du sein, le cancer du pancréas ou encore le mélanome de la peau.

    Epidémiologie des cancers chez les femmes 1 – © e-cancer

     

    Le cancer du sein reste de loin le plus fréquent et la première cause de décès par cancer chez la femme (12 757 décès en 2022, contre 11 836 en 2012). Mais cette hausse en valeur absolue masque une tendance plus favorable : le taux standardisé de mortalité (TSM) du cancer du sein recule de 1,2 %/an sur la période 2012-2022, l’augmentation du nombre de décès s’expliquant surtout par la croissance et le vieillissement de la population.

    Chiffres des décès pour cause de cancer de la femme - Inca
    Chiffres des décès pour cause de cancer de la femme – Inca

    Le signal véritablement préoccupant concerne le cancer du poumon. C’est d’abord, chez les femmes, le cancer dont le taux d’incidence a le plus augmenté sur trente ans (+5 %/an entre 1990 et 2023), reflet de l’évolution du tabagisme féminin. C’est surtout l’un des rares cancers féminins dont la mortalité progresse à la fois en valeur absolue (8 317 décès en 2012 → 10 318 en 2022) et en taux standardisé (+0,2 %/an), à rebours de la baisse générale. Le cancer du pancréas suit la même trajectoire défavorable (6 463 décès en 2022 contre 4 846 en 2012, soit un TSM en hausse de +1,4 %/an). À l’inverse, plusieurs localisations voient leur mortalité reculer : côlon-rectum (7 998 décès en 2022, TSM −1,5 %/an) et ovaire (3 476 décès, TSM −1,9 %/an).

    À l’échelle nationale, tous sexes confondus, le nombre de décès par cancer s’élevait à 164 095 en 2022 (91 503 hommes, 72 592 femmes). La mortalité standardisée recule globalement, mais plus lentement chez les femmes (- 0,6 %/an) que chez les hommes (- 2,1 %/an),  un écart qui tient largement à la progression du cancer du poumon féminin.

    Quatre maladies affectent la santé des femmes et sont sous-estimées :

    Selon un rapport du cabinet de conseil Mc Kinsey publié en janvier 2025, quatre maladies spécifiques aux femmes, que sont la ménopause, le syndrome prémenstruel (PMS), la migraine et l’endométriose, restent sous-reconnues malgré leur impact majeur sur la qualité de vie et l’économie mondiale. La ménopause affecte plus de 450 millions de femmes et augmente le risque de maladies chroniques, avec un manque à gagner estimé à 120 milliards de dollars par an. Le PMS touche 20 à 40 % des femmes en âge de procréer, entraînant une perte de 23 jours de productivité annuelle et un coût global de 115 milliards de dollars. Les migraines, trois fois plus fréquentes chez les femmes, font perdre 2,7 millions d’années de vie ajustées sur l’incapacité (DALYs (Disability-Adjusted Life Years)) et une perte de 80 milliards de dollars. L’endométriose, qui concerne 190 millions de femmes, entraîne des douleurs chroniques et une baisse de l’activité professionnelle, avec un marché potentiel de 180 à 250 milliards de dollars pour les traitements. En comblant ces lacunes, près de 27 millions d’années de vie ajustées sur l’incapacitépourraient être gagnés chaque année, améliorant ainsi la santé des femmes et stimulant la croissance économique.

    Ce rapport indique également que la recherche pour ses pathologies est également sous financées : si certaines maladies, comme le syndrome prémenstruel (PMS), la ménopause, les hémorragies et troubles hypertensifs maternels, le cancer du col de l’utérus et l’endométriose, représentent 14 % de la charge globale des maladies féminines, mesurée en années de vie ajustées sur l’incapacité, elles ont reçu moins de 1 % des financements de recherche alloués aux 64 principales maladies responsables des inégalités de santé entre les sexes entre 2019 et 2023. À titre de comparaison, le diabète, qui ne représente que 2 % de cette charge, a bénéficié de 12,5 % des financements. Ce déséquilibre illustre une sous-évaluation persistante des maladies féminines, qui reçoivent des investissements largement inférieurs à leur impact réel. Le financement par DALY pour le diabète est presque deux fois supérieur à celui cumulé pour le PMS, la ménopause, l’endométriose et les autres pathologies concernées, mettant en lumière une disparité majeure dans les priorités de la recherche en santé.

    Financement de la recherche par rapport à la charge que représente la maladie , 2019-2023, en dollars par années de vie ajustées sur l’incapacité - @ Mc Kinsey
    Financement de la recherche par rapport à la charge que représente la maladie , 2019-2023, en dollars par années de vie ajustées sur l’incapacité – © Mc Kinsey

    Les derniers chiffres qui montrent une baisse de l’investissement :

    Après avoir atteint un record historique de sommes recueillis par les start-ups de la santé et du bien-être des femmes en 2021 avec 2,7 Mds $ (2,6 Mds €) de fonds levés, soit une hausse de 44 % en un an, les financements ont chuté de de 1,4 milliard à 648 millions de dollars en 2023. Une chute qui n’est pas un problème selon une étude de CB Insight publiée en mai 2024 qui montre que parallèlement à cela, plusieurs nouvelles technologies émergentes qui bénéficient à l’amélioration de la santé des femmes, ont, de leur côté connu une augmentation des financements récemment (surtout en 2023).  C’est le cas notamment des applications mobiles d’aide à la ménopause et les technologies de soins de maternité virtuels et hybrides.

    Évolution des levées de fonds pour les entreprises qui développent des applications mobiles d'aide à la ménopause et des technologies de soins de maternité virtuels et hybrides - @ CB Insight
    Évolution des levées de fonds pour les entreprises qui développent des applications mobiles d’aide à la ménopause et des technologies de soins de maternité virtuels et hybrides – © CB Insight

    Un financement encore sous tension en France aussi :

    En France, le frein du marché de la femtech demeure le financement. Selon le baromètre 2025, seules 23 % des start-ups françaises avaient levé plus d’un million d’euros depuis leur création, et une part importante des investisseurs continue de percevoir la femtech comme un « marché de niche ». Les premiers chiffres du Baromètre Femtech France × Wavestone 2026 confirment cette tension du financement côté français. Sur l’année 2025, le panorama des startups financées par du capital-risque fait apparaître :

    • 18 % seulement des start-ups répondantes ont indiqué avoir réalisé une levée de fonds en 2025 ;
    • un montant total de fonds levés de 34,9 M€ ;
    • un ticket moyen de 2,9 M€, pour un ticket maximal observé de 17 M€.

    Les perspectives pour 2026 sont toutefois jugées plus encourageantes : 47 % des start-ups répondantes envisagent une levée de fonds dans l’année (21 % ne se sont pas encore prononcées). Parmi celles qui ont précisé un montant, 27 % visent une levée de 1 à 5 M€ (série A) et 3 % une levée de plus de 5 M€ (série B).

  • Baromètre Femtech France 2026 : une filière qui gagne en maturité mais cherche encore son changement d’échelle

    Une croissance qui résiste dans un contexte économique tendu

    Alors que de nombreux secteurs de l’innovation en santé ont été confrontés à un ralentissement des investissements, la Femtech française continue sa progression. Le baromètre de Femtech France recense désormais 200 start-ups, contre 170 un an auparavant. Plus de 70 % d’entre elles ont été créées depuis 2021, signe d’un marché encore jeune, mais particulièrement dynamique.

    Les indicateurs économiques témoignent également d’une montée en maturité. Près d’un quart des entreprises interrogées sont déjà rentables et 14 % déclarent un chiffre d’affaires supérieur à un million d’euros. Le chiffre d’affaires cumulé des start-ups ayant communiqué leurs résultats atteint 28,5 millions d’euros pour l’année 2025. Autre signal positif : 79 % des dirigeants prévoient de recruter en 2026 et 77 % se déclarent optimistes pour l’avenir de leur entreprise.

    Les chiffres clés du marché français de la femtech
    Les chiffres clés du marché français de la femtech

    Des financements qui restent cependant encore insuffisants :

    En 2025, les start-ups de la Femtech françaises ont levé près de 35 millions d’euros, avec un ticket moyen proche de 3 millions d’euros, soit un montant en forte progression par rapport à l’année précédente, puisque le ticket moyen, en 2024, se situait aux alentours de 1,5 million d’euros. Le secteur attire désormais des investisseurs plus diversifiés, notamment internationaux, qui représentent environ la moitié des financements recensés.

    Panorama des start-ups femtech françaises financées par du capital risque (VC)en 2025
    Panorama des start-ups femtech françaises financées par du capital risque (VC)
    en 2025

    Pour autant, le rapport souligne que la santé des femmes demeure largement sous-financée à l’échelle mondiale. Selon les données reprises dans le baromètre, moins de 10 % des financements de capital-risque en santé sont dirigés vers la Femtech, tandis qu’environ 5 % seulement des investissements de R&D concernent la santé des femmes. Les start-ups interrogées rapportent d’ailleurs des freins récurrents lors des levées de fonds : un marché encore perçu comme « niche », un manque de preuves de traction commerciale ou encore une faible priorité accordée au sujet par certains investisseurs.

    Un marché qui s’étend désormais de la santé reproductive à la santé globale des femmes

    L’un des enseignements majeurs de cette édition est l’élargissement progressif du périmètre de la Femtech. Historiquement concentré sur la fertilité, la grossesse ou la santé menstruelle, le secteur couvre désormais des thématiques beaucoup plus larges.

    La santé globale représente aujourd’hui le premier segment de marché, devant la maternité et le post-partum. De nouveaux champs émergent également, notamment autour de la santé mentale, des violences faites aux femmes, des maladies cardiovasculaires ou encore des maladies chroniques qui affectent différemment les femmes que les hommes.

    Cette évolution traduit une transformation profonde du regard porté sur la santé des femmes : il ne s’agit plus seulement de répondre à des enjeux reproductifs, mais de prendre en compte l’ensemble des spécificités biologiques, médicales et sociales qui influencent les parcours de soins.

    Cartographie des start-ups françaises de la femtech
    Cartographie des start-ups françaises de la femtech

    Le début du remboursement par l’Assurance maladie comme tournant pour l’écosystème

    Le baromètre identifie également un changement majeur : sept start-ups Femtech bénéficient désormais d’une prise en charge par l’Assurance Maladie. Pour un secteur historiquement dépendant du paiement direct des utilisatrices, cette évolution marque une étape importante vers une intégration plus forte dans le système de santé. Au-delà du financement, cette reconnaissance institutionnelle pourrait contribuer à accélérer l’adoption des solutions par les professionnels de santé et à renforcer la crédibilité des acteurs français sur le marché européen.