VERDU BISSI Alexandre

  • Cartographie des solutions GenAI présentes sur le marché en France

    Découvrez notre cartographie interactive des solutions Gen AI présentes en France (PDF)

     

  • GenAI : tour d’horizon international des politiques publiques et réglementations (France, USA, Chine)

    La France dans l’attente du déploiement de l’AI Act

    Pour le moment, les pays de l’Union européenne n’ont pas encore mis en place au sein de leur législation nationale des règles concernants le périmètre d’utilisation de l’intelligence artificielle générative. C’est l’AI Act – qui a été définitivement adopté le 13 mars 2024 par les eurodéputés – qui met en place les “premières règles contraignantes et complètes au monde pour une IA fiable” dans la zone de l’Union européenne. Même si le texte doit encore être approuvé en avril 2024 par les 27 membres de l’UE, avant d’être publié au journal officiel de l’UE en mai ou en juin, cette adoption de règles pour les systèmes d’IA est une première mondiale. Ces nombreuses règles seront celles qui régiront la législation française sur l’IA générative, lorsque la loi européenne sera transposée à l’échelle nationale. Plus qu’un ensemble de règles pour les fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle européens, l’IA Act a vocation à s’appliquer aussi aux fournisseurs non européens qui traitent sur le marché de l’UE.

    L’IA générative considérée comme “à haut risque” :

    Après l’adoption de l’IA Act par le Parlement européen le 13 avril dernier – 523 eurodéputés sur 618 ont votés pour -, le Parlement a expliqué que ce règlement “établit des obligations pour les systèmes d’IA en fonction de leurs risques potentiels et de leur niveau d’impact”.

    Pour différencier les systèmes d’IA et décider des règles qui leurs seront applicables, l’AI Act décompose sa réglementation en deux niveaux :

    • les règles qui seront imposées aux modèles d’IA à “usage général” ;
    • les règles qui seront imposées aux modèles d’IA à “haut risque”, dont font partie les systèmes d’IA générative.

     

    Pour l’IA générative, les fournisseurs de ces systèmes devront respecter des règles de transparence – comme la rédaction et mise à jour du processus d’entraînement et d’essai du modèle aux autorités et fournisseurs ultérieurs, ainsi qu’un résumé détaillé des données d’entraînement du modèle – qui sont applicables même aux fournisseurs de modèles à “usage général”,  mais aussi :

    • mettre en place un système de gestion des risques tout au long du cycle de vie du système d’IA à haut risque ;
    • assurer la gouvernance des données, en veillant à ce que les ensembles de données de formation, de validation et de test soient pertinents, suffisamment représentatifs et, dans la mesure du possible, exempts d’erreurs et complets conformément à l’objectif visé ;
    • établir une documentation technique pour démontrer la conformité et fournir aux autorités les informations nécessaires à l’évaluation de cette conformité ;
    • concevoir leur système d’IA à haut risque pour qu’il enregistre automatiquement les événements pertinents pour l’identification des risques au niveau national et les modifications substantielles tout au long du cycle de vie du système ;
    • fournir des instructions d’utilisation aux utilisateurs en aval pour leur permettre de se conformer à la réglementation ;
    • concevoir leur système d’IA à haut risque pour permettre aux déployeurs de mettre en place une surveillance humaine ;
    • concevoir leur système d’IA à haut risque pour atteindre les niveaux appropriés de précision, de robustesse et de cybersécurité ;
    • mettre en place un système de gestion de la qualité pour garantir la conformité.

    La France dans la course de l’IA générative :

    Après sa publication au Journal officiel de l’UE, l’AI Act sera pleinement effectif dans l’Union européenne dans les 24 mois après son entrée en vigueur, sauf l’interdiction des pratiques interdites (6 mois après la date d’entrée en vigueur), les codes de pratique (9 mois après), les règles concernant l’IA à usage général (12 mois après ), et les obligations pour les systèmes à haut risque (36 mois après).

    Les règles de l’IA Act qui concernent l’IA générative seront donc applicables en France dès 2026. Mais avant ça, le Gouvernement français compte bien mettre en place certaines mesures qui vont lui permettre de rester dans la course à l’IA générative face à l’énorme concurrence américaine et chinoise. Dans le cadre de la deuxième phase de la stratégie nationale pour l’IA lancée en novembre 2022, la France a prévu de consacrer 2,22 milliards d’euros pour la diffusion des technologies d’IA au sein de l’économie et l’IA générative est de la partie.

    Le 5 avril 2024, le Gouvernement a lancé l’appel à projets (AAP) “accélération des usages de l’IA générative dans l’économie” qui a pour objectif de “permettre le développement d’outils d’IA générative performants et diffusant dans l’ensemble de l’économie” et fait suite à l’AAP “communs numériques pour l’intelligence artificielle générative”, qui a clôt le 24 octobre 2023 et visait au développement de briques technologiques communes pour l’économie sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’IA générative “afin de stimuler le développement de produits ou services innovants”. Ces AAP s’inscrivent dans les recommandations faites par la Commission de l’intelligence artificielle au Président de la république qui mettent l’accent sur l’investissement dans l’IA générative.

    Les Etats-Unis ont obtenu des engagements des géants de l’IA générative

    L’Union européenne est donc parvenue a mettre en place les premières règles contraignantes pour l’utilisation et la conception des systèmes d’IA générative. Pourtant, le 30 octobre 2023, le président américain se félicitait d’être à la tête du premier pays à réguler l’intelligence artificielle générative. En effet, Joe Biden a signé ce jour un décret qui impose des obligations aux géants du secteur comme Google, OpenAI ou encore Microsoft. Cependant, ce décret ne contient que des engagements de la part de ces géants et ne comportent pas réellement de règles contraignantes, puisque la Maison blanche ne peut pas édicter des règles législatives car ce pouvoir revient au Congrès américain dont nombre de représentants et de sénateurs bloquent la promulgation de lois contraignantes sur le sujet de l’IA générative.

    Par ce décret, la Maison blanche a obtenu des 15 signataires :

    • de transmettre les résultats de leurs tests de sécurité réalisés lors du développement de leurs modèles d’IA générative, lorsque les projets de développement de ces modèles présentent “un risque sérieux en matière de sécurité nationale, de sécurité économique nationale, ou de santé publique ;
    • de mettre en place des tests standardisés pour évaluer les risques de leur modèle d’IA générative ;
    • d’autoriser les audits indépendants de leurs modèles d’IA générative ;
    • de s’assurer que leurs modèles respectent la vie privée de leurs utilisateurs et n’incluent pas de biais discriminatoires ;
    • de mettre en place un marquage des contenus générés par leurs modèles.

    Un groupe de travail américain pour la rédaction de recommandations :

    Bien que les 15 géants de la tech aient signé ce décret, aucune sanction n’a été prévue dans celui-ci en cas de non-respect des obligations fixées. Les points du décret tiennent donc à l’unique bon vouloir des entreprises qui développent ces modèles d’IA générative.

    Pour aller plus loin dans la réglementation de l’IA générative, la Maison blanche a décidé de mettre en place un groupe de travail composé de parlementaires pour rédiger un rapport. Au sein de ce rapport se trouveront des principes directeurs, ainsi que des recommandations pour permettre aux États-Unis de tirer profit de l’IA générative et de limiter ces risques pour les citoyens américains. C’est un premier pas vers la réglementation de la technologie dans le pays qui déploie le plus de systèmes d’IA générative et qui comporte le plus d’investisseurs dans le secteur. Comme partout dans le monde, cette réglementation est nécessaire, mais ne doit pas être trop contraignante pour permettre un bon développement de la technologie.

    La Chine encadre uniquement l’IA générative accessible au grand public

    L’autre pays qui est fortement dans la course de l’intelligence artificielle générative, c’est la Chine. La plus grande puissance économique asiatique a adopté, le 23 mai 2023, les mesures provisoires pour l’administration des services d’intelligence artificielle générative. On les nomme “mesures provisoires”, parce que les lois chinoises préexistantes sur le sujet prévalent sur ces dernières. Ce texte de 24 articles qui concerne “la technologie d’intelligence artificielle générative pour fournir au public sur le territoire de la République populaire de Chine le service de génération de texte, d’images, d’audio, de vidéo et d’autres contenus” est entré en vigueur le 15 août 2023.

    En vérité, ces mesures ne sont pas très contraignantes. Déjà, elles ne concernent pas les systèmes d’IA générative développés et utilisés par les entreprises, les établissements d’enseignement et de recherche scientifique, ou encore les établissements culturels publics et qui ne fournissent pas leurs services d’intelligence artificielle générative au public national. Seule l’IA générative accessible au grand public est concernée par ces mesures. Ensuite, aucune sanction pécuniaire n’est prévue en cas de non respect de ces mesures, alors qu’un premier projet de mesures avaient instaurés une amende de 100 000 yuans (12 600 euros). Cette mesure a été abandonnée pour ne pas décourager l’innovation des entreprises chinoises développant ces systèmes d’IA générative.

    Sur les 24 articles, seuls quelques uns établissent des règles à direction des fournisseurs des systèmes d’IA générative. Parmi ces règles, on retrouve :

    • l’obligation pour les AI génératives d’adhérer aux valeurs fondamentales du socialisme, de ne pas inciter à la subversion du pouvoir de l’état chinois, de renverser le système socialiste, de mettre en danger la sécurité et les intérêts nationaux, de nuire à l’image du pays, et de promouvoir le terrorisme, l’extrémisme ou la haine raciale ;
    • l’obligation pour les fournisseurs des systèmes d’utiliser des données obtenues que légalement et veiller à ce que leur utilisation respecte les droits de propriété intellectuelle et l’éthique commerciale
    • l’obligation pour les systèmes de ne pas créer des informations fausses et nuisibles et puissent être discriminatoires sur plusieurs plans dont l’origine ethnique, les croyances, le pays, la région, le sexe, l’âge, la profession, ou encore la santé ;
    • l’obligation pour les fournisseurs de prendre des mesures efficaces pour empêcher les utilisateurs mineurs de se fier ou de se livrer de manière excessive à l’utilisation des services d’intelligence artificielle générative ;
    • l’obligation pour les fournisseurs des systèmes d’IA génératives de prendre toutes les mesures qui lui seront possibles – comme l’arrêt de la production, de la transmission d’un contenu généré ou la mise en place d’une optimisation du modèle – dans le cas où son modèle d’IA générative produit un contenu illégal ;
    • la permission pour les utilisateurs de porter plainte contre le fournisseur du système d’IAG lorsqu’il constate que le service qu’il utilise n’est pas conforme aux dispositions des lois, des règlements administratifs et des mesures mises en place par ces articles.

  • Panorama international des recommandations émises sur la GenAI en santé

    Des recommandations émises aux 4 coins du globe

    Cabinets de conseil, organisations mondiales, groupes de travail, académies… aux 4 coins du globe des acteurs ont émis des recommandations pour palier le manque de réglementation sur l’IA générative et permettre à toutes les parties prenantes de tirer le meilleur de cette technologie, que ce soit dans le secteur de la santé ou de manière plus générale.

    Dans le cadre de son indicateur sur l’intelligence artificielle générative, Health & Tech Intelligence dresse un état des lieux des principales recommandations formulées depuis l’émergence de cette technologie en fin d’année 2022. Dans ce panorama, les recommandations pour l’usage de l’IA générative en santé sont traitées avant celles plus générales sur la GenAI. Elles sont également divisées en fonction de leur portée et de leur périmètre : France, Europe, Etats-Unis et monde.

    I – Les recommandations pour l’usage de l’IA générative en santé :

    France et Europe :

    Les recommandations de l’Académie nationale de médecine pour tous les acteurs du système de santé, publics ou privés, aux citoyens et aux pouvoirs publics (mars 2024):

    • Tous les professionnels de santé doivent être formés à l’usage des Systèmes d’Intelligence Artificielle Générative (SIAGen) ;
    • L’usage des Systèmes d’Intelligence Artificielle Générative par les professionnels de santé doit se généraliser : il serait contraire à l’éthique de se passer de l’aide de ces outils ;
    • Il faut absolument éviter de communiquer les données personnelles des patients et des professionnels de santé à des SIAgen dont la maîtrise en France ou en Europe n’est pas clairement établie : il n’y a pas de « petites » données ;
    • Toute utilisation des SIAGen doit faire l’objet d’une supervision humaine et le temps consacré au colloque singulier patient/soignant doit être préservé voire renforcé quels que soient les systèmes numériques utilisés ;
    • La responsabilité des différents acteurs, concepteurs, utilisateurs, doit être clairement déterminée par une réglementation prenant rapidement en compte le règlement européen sur l’IA pour les systèmes numériques en santé ;
    • La cyber sécurité des établissements de santé et des plateformes de données de santé doit être traitée comme une priorité première et absolue ;
    • La propriété intellectuelle des données servant à l’apprentissage des modèles doit être garantie et notamment celle des publications scientifiques ;
    • Les recherches sur les applications en santé des SIAGen doivent être fortement soutenues au niveau national et européen afin de réduire la dépendance aux entreprises étrangères et de progresser vers une souveraineté numérique européenne ;
    • L’utilisation des SIAgen doit se faire dans le respect des principes éthiques, notamment développés dans les avis 3 et 7 du Comité National Pilote d’Ethique du Numérique ;
    • Les impacts environnementaux et énergétique de la conception, la mise en œuvre et l’utilisation des SIAgen en santé doivent être précisément mesurés et pris en compte dans l’évaluation de l’impact environnemental du système de santé.

    Les recommandations du Health Data Institute pour l’IA générative en santé (mars 2024) :

    • Le Healthcare Data Institute recommande, lors de la mise en place de projets (appels d’offres, entrepôts de données, etc.), d’imposer des normes techniques, avec des spécifications fonctionnelles, afin d’assurer la robustesse, l’interopérabilité, la transparence et l’explicabilité pour accroître la confiance.
    • Introduire des modèles spécifiques au monde médical car la complexité du langage médical et des pratiques/contextes cliniques à prendre en compte expose les limites de cette approche et impose l’introduction de modèles spécifiques ;
    • Appliquer absolument les stratégies existantes d’anonymisation et d’identification des risques de données ;
    • Trouver des moyens d’effectuer un audit des données d’entraînement – alors que leur volume excède ce que les capacités humaines peuvent appréhender – pour une meilleure interprétabilité des modèles ;
    • Contrôler la qualité des données utilisées dans une phase de « raffinage ».

    États-Unis :

    Les 4 recommandations de l’American hospital association pour l’IA générative en santé (juin 2023) :

    • Adopter une approche axée sur les personnes et non sur la technologie en recrutant des talents qui pourront à la fois créer et utiliser l’IA et former les personnes de toute l’organisation à travailler efficacement avec les processus infusés par l’IA ;
    • Adopter une approche stratégique et disciplinée pour acquérir, affiner, protéger et déployer les données avant de les utiliser dans les modèles d’IA générative ;
    • Investir dans des bases de données technologiques et durables ;
    • Déployer des systèmes d’IA générative responsable et évaluer les risques éthiques avant même le déploiement.

    Les 5 clés de l’American Academy of Family Physicians pour choisir le bon fournisseur d’IAG pour les hôpitaux (octobre 2023) :

    • Choisir des systèmes d’IA générative adaptés aux flux de travail des établissements de santé qui peuvent fournir des solutions technologiques fiables sur lesquelles les cliniciens peuvent s’appuyer dans leurs flux de travail quotidiens ;
    • Choisir un partenaire qui a une approche responsable de l’IA et demander aux fournisseurs potentiels de partager les détails de leur cadre éthique d’IA pour s’assurer qu’ils prennent leurs responsabilités au sérieux ;
    • Choisir des partenaires qui possèdent une expertise en déploiement et en optimisation et qui peuvent des applications dans le monde réel et les intégrer étroitement aux systèmes de DSE, de planification et de facturation ;
    • S’assurer que les fournisseurs d’IA disposent d’une infrastructure mondiale fiable, surtout en matière de sécurité et de gouvernance ;
    • Choisir un partenaire qui possède une expérience approfondie dans le domaine de la santé et qui peut plus facilement comprendre les défis et les priorités des cliniciens.

    Les principes pour le développement, le déploiement et l’utilisation de l’IA générative en santé par l’American medical association (novembre 2023) :

    • S’il n’existe pas de politique nationale ou de structure de gouvernance pour guider le développement et l’adoption de l’IA non liée aux dispositifs médicaux, l’AMA encourage une approche globale du gouvernement pour mettre en place des politiques de gouvernance qui atténuent les risques pour les consommateurs et les patients ;
    • Déterminer quand et quoi divulguer pour garantir la transparence de l’IA et permettre aux professionnels de la santé et aux patients de comprendre comment l’IA est utilisée dans les soins ;
    • Encourager le développement de politiques et de directives pour l’adoption de l’IA générative, qui peut créer de nouvelles informations à partir de données existantes ;
    • Faire prendre conscience aux médecins de leur responsabilité lorsqu’ils utilisent des technologies basées sur l’IA : ils doivent s’assurer que l’IA répond à des normes rigoureuses pour atteindre les objectifs du quadruple objectif, promouvoir l’équité en santé, prioriser la sécurité des patients et limiter les risques pour les médecins et les patients ;
    • Protéger les données de l’IA et garantir la cybersécurité pour prévenir les violations de la vie privée et les atteintes à la sécurité des patients.

    4 recommandations de McKinsey pour réussir l’intégration de l’IA générative dans le secteur des soins (juillet 2023) :

    • Évaluer le paysage des solutions disponibles pour voir quelles technologies pourraient le mieux servir aux soins et mettre en place des groupes dans les établissements de santé pour voir quelles solutions sont les plus pertinentes pour chaque service ;
    • S’assurer de la fidélité et l’exactitude des données de santé récoltées grâce à des partenariats stratégiques (avec des prestataires, des payeurs ou des fournisseurs de technologies) et des investissements dans l’interopérabilité ;
    • Mettre en place des cadres juridiques qui régissent l’utilisation de l’IA générative dans les établissements de santé afin que garantir la sécurité des données, ainsi que leur partialité et leur équité ;
    • Mettre l’accent sur les personnes et les former en vue de la transformation de leur métier par l’IA générative.

    Monde :

    Les lignes directrices sur l’éthique et la gouvernance de l’IA pour les grands modèles multimodaux (LMM) de l’OMS (janvier 2024) :

    Les gouvernements devraient :

    • Investir dans les infrastructures à but non lucratif ou publiques auxquelles les développeurs des secteurs public, privé ou à but non lucratif ont accès – notamment la puissance de calcul et les bases de données publiques – ou les mettre à disposition, en veillant à ce que les utilisateurs qui y accèdent adhèrent à certains principes et valeurs éthiques ;
    • S’appuyer sur la législation, les politiques et la réglementation pour garantir que les LMM et les applications utilisées en santé et en médecine, indépendamment des risques ou des avantages associés à la technologie d’IA en question, respectent des obligations éthiques et des normes en matière de droits humains, notamment sur la dignité et l’autonomie des personnes ou le respect de la vie privée ;
    • Confier à un organisme de réglementation, nouveau ou existant, la responsabilité d’évaluer et d’approuver les LMM et les applications destinées à un usage en santé ou en médecine, en fonction des ressources disponibles ;
    • Mettre en place des dispositifs obligatoires d’audit et d’évaluation d’impact par des tiers indépendants, notamment en matière de protection des données et de droits humains, lorsqu’un LMM est déployé à grande échelle. Ces audits et études d’impact doivent être publiés et présenter les résultats et les impacts en les ventilant par type d’utilisateur (par exemple selon l’âge, la race ou le handicap).

    Les développeurs de LMM doivent veiller à ce que :

    • Les LMM ne soient pas conçus uniquement par des scientifiques et des ingénieurs. Les utilisateurs potentiels ainsi que l’ensemble des parties prenantes directes et indirectes (y compris les prestataires médicaux, les chercheurs scientifiques, les professionnels de la santé et les patients) doivent prendre part à la mise au point des IA dès les premiers stades, selon des modalités structurées, inclusives et transparentes, et avoir la possibilité de soulever des questions éthiques, de faire part de leurs préoccupations et à faire des observations sur l’application d’IA en question ;
    • Les LMM soient conçus pour exécuter des tâches bien précises avec le niveau de précision et de fiabilité requis pour améliorer la capacité des systèmes de santé et promouvoir les intérêts des patients. Les développeurs doivent également être en mesure de prévoir et de comprendre les conséquences indirectes potentielles de ces systèmes.

    II – Les recommandations générales :

    France et Europe :

    Les recommandations sur l’IA générative dans le rapport au Président de la république (mars 2024) :

    • Repenser la gouvernance des données en facilitant « l’accès aux données à caractère personnel pour permettre leur utilisation dans des innovations thérapeutiques, notamment en supprimant certaines procédures d’autorisation préalable d’accès aux données de santé et en réduisant les délais de réponse de la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil) » ;
    • Faire de la France un pôle majeur de la puissance de calcul – « ingrédient incontournable de l’IA générative » – en sécurisant sans délai « l’approvisionnement de l’écosystème français par le biais d’une commande européenne de puissance de calcul privée » et en mettant en place un crédit d’impôt IA qui « soutiendrait les projets de recherche et de développement dans la location de la puissance de calcul, sous la condition d’utiliser un centre de calcul établi sur le territoire » ;
    • Mettre en place une infrastructure technique favorisant la mise en relation entre les développeurs d’IA générative et les détenteurs de données culturelles patrimoniales ;
    • Assumer le principe d’une « Exception IA » sous la forme d’une expérimentation dans la recherche publique pour en renforcer l’attractivité ;
    • Investir dans l’observation, les études et la recherche sur les impacts des systèmes d’IA – notamment générative – sur la quantité et la qualité de l’emploi ;
    • Généraliser le déploiement de l’IA – notamment générative – dans toutes les formations d’enseignement supérieur et acculturer les élèves dans l’enseignement secondaire pour rendre accessibles et attractives les formations spécialisées ;
    • Accélérer l’émergence d’une filière européenne de composants semi-conducteurs adaptés aux systèmes d’IA, notamment générative.

    Les 40 mesures du Hub France IA pour la France et l’Europe (février 2024) :

    Pour l’entraînement des modèles :

    • Adresser les difficultés rencontrées par les start-ups pour accéder aux capacités de calcul de l’EuroHPC ;
    • Tirer les leçons de cette expérience pour optimiser les choix d’architecture ainsi que les accès à Jean Zay et d’ici 2025 Jules Verne ;
    • A court-terme, encourager un environnement plus compétitif pour optimiser le coût et les délais d’accès aux GPUs ;
    • A moyen-terme, investir de façon ambitieuse pour établir un écosystème de champions industriels européen pour traiter l’amont de la chaîne de valeur (équipements pour la gravure, gravure, fabrication et commercialisation des cartes graphiques) ;
    • Préparer Jules Verne pour répondre aux évolutions de l’IA anticipées pour 2025-2030, notamment l’hybridation entre simulation physique, apprentissage et génération.

    Pour l’inférence :

    • Inciter les travaux de recherche sur la performance des modèles réduisant le besoin de CPU pour optimiser l’équilibre performance – robustesse – coût d’inférence ;
    • Optimiser l’inférence en capitalisant sur des offres européennes de CPUs présentant le double avantage de la souveraineté et de la frugalité énergétique ;
    • Mettre en place des dispositifs incitatifs pour permettre aux fournisseurs de cloud souverain de mettre à niveau les offres PaaS et GPU et de mettre à disposition des capacités pour l’entrainement et l’inférence à des coûts contrôlés et avec une empreinte écologique maitrisée ;
    • Simplifier les processus d’accès à l’EuroHPC pour les besoins de finetuning/transfer learning.

    Pour l’intégration des IA génératives :

    • Proposer des bacs à sable pour expérimenter et stimuler l’innovation, comme par exemple les « Regulatory Sandboxes » dans le cadre de l’AI Act ou les TEF (Testing and Experimentation Facility), de la Commission Européenne6, et mettre en place les ressources et relais pour encourager les entreprises françaises à utiliser ces dispositifs, qui doivent intégrer ou donner accès à des capacités de calcul importantes ;
    • Favoriser l’émergence de briques d’intégration européennes (LLM Ops, Systèmes d’IA) via une double démarche d’achats publics et d’accessibilité dans les places de marché des hyperscalers et des intégrateurs 2. Stimuler et soutenir la croissance de l’écosystème ;
    • Lancer un « EU foundation model challenge » et accélérer l’initiative « IEC Scale-up Europe » ;
    • Favoriser l’« open source » pour garantir l’indépendance, la souveraineté et baisser les barrières à l’entrée pour les acteurs européens ;
    • Favoriser la concurrence en rendant obligatoire l’accès aux modèles des hyperscalers en dehors de leurs environnements cloud ;
    • Sécuriser un quota fixe de marchés publics pour les startups françaises et adapter les processus de référencement en conséquence (« small business act » dédié à l’IA) ;
    • Favoriser l’achat par les acteurs privés de solutions européennes, en incitant par exemple le fléchage de 10% du budget IT des entreprises sur CAC 40 ou du SBF 120 vers ces solutions, soit environ 10Md par an via une incitation fiscale type CIR ;
    • Développer des places de marché performantes chez les fournisseurs de cloud et les ESN français/européens ;
    • Adresser les problématiques de concurrence et de règles équitables en sécurisant pour les fournisseurs français une présence dans les places de marché des « hyperscalers » ;
    • Adapter le programme IA Booster France 2030 pour accompagner les PME et les ETI dans l’adoption de l’IAG en intégrant les problématiques de coût de développement (ou de licence) ;
    • Flécher le support public vers le développement d’offres B2B pour développer avec les bons talents et les bons outils des produits d’IAG respectueux des règles éthiques et des réglementations européennes, basés sur des modèles plus petits, moins chers à produire, plus frugaux et plus pertinents pour les usages des entreprises 3. Faciliter l’accès aux données dans un cadre de confiance ;
    • Créer des fédérations de bases de données européennes (texte, audio, vidéo) normées et qualifiées pour diversifier et améliorer les modèles de langage et les sécuriser dans un cloud européen souverain et mettre en place des bacs à sable pour l’entrainement hébergés sur ces bases données au GENCI (et autres équivalents européens) ;
    • Mettre en œuvre la proposition du ministère de l’Économie et des Finances d’un marché unique de la donnée avec une place de marché fondée sur un modèle économique permettant d’éviter une spéculation effrénée à l’avantage des acteurs en situation de monopole ;
    • Lancer un chantier transverse sur la gestion des droits d’auteur permettant l’émergence des modèles européens tout en préservant le marché des médias et de la culture, avec un cadre clair et transparent de monétisation de la donnée et des moyens concrets pour le mettre en œuvre.

    Pour accompagner les entreprises dans la gestion des risques et la régulation :

    • Garantir une mise en place équilibrée et progressive de l’AI Act permettant d’associer innovation et protection pour les fournisseurs de modèles ou de systèmes d’IA générative ;
    • Déployer un dispositif d’accompagnement opérationnel des fournisseurs et des consommateurs de solutions pour implémenter l’AI Act et organiser une boucle de retours terrains vers les autorités compétentes afin de faire évoluer le texte sur les mesures les plus problématiques à travers le dispositif d’actes délégués ;
    • Faciliter l’accès à des outils de mise en conformité pour la donnée, les modèles et l’inférence ;
    • Intégrer la taxonomie et les recommandations NIST7 pour se prémunir des risques cyber ;
    • Promouvoir la recherche sur la « trustworthiness » en s’appuyant sur les dispositifs européens existants.

    Pour piloter et optimiser l’empreinte environnementale :

    • Déployer un cadre normalisé pour l’analyse du cycle de vie de l’IA générative intégrant le hardware (serveurs, cartes graphiques, …), l’entrainement et l’inférence ;
    • Valoriser la frugalité des solutions souveraines européennes et l’énergie décarbonée française à un prix accessible comme un atout compétitif ;
    • Acculturer et éduquer les utilisateurs (entreprises et individus) sur les enjeux environnementaux afin d’appuyer l’utilisation de l’IAG uniquement vers les usages qui le nécessitent vraiment (ex. il n’est pas nécessaire d’utiliser des LLM pour faire une simple recherche. Souvent des briques de NLP classiques ou un modèle de classification fine-tuné suffisent largement) ;
    • Accompagner les développeurs de solutions dans l’adoption d’approches plus frugales en fonction des cas d’usage (techniques de « few shot learning », choix de modèles de petite taille…) ;
    • Inciter les fournisseurs de solutions à mettre en place des systèmes automatiques pour orienter vers des modèles pertinents et frugaux par opposition aux modèles les plus puissants ;
    • Limiter la multiplication des solutions et favoriser les solutions open source et partagées afin d’éviter le gaspillage de ressources et la redondance ;
    • Mesurer et piloter l’effet rebond et les incidences sur l’environnement.

    Pour accélérer la montée en compétence afin de favoriser l’adoption de l’IA générative :

    • Favoriser l’enseignement de l’informatique et de l’IA dès l’école primaire ;
    • Établir une cartographie des besoins en compétences IAG au sein des entreprises en fonction de leur typologie et de la typologie des métiers impactés, notamment la transformation des métiers au-delà des métiers IA et IT ;
    • Accélérer le processus de labellisation de nouvelles formations, certifiantes de préférence : parcours d’acculturation, certification de compétence sur les outils d’IA générative, re-skilling à l’échelle (stratégie de massification) ;
    • Promouvoir la transparence des solutions intégrant de l’IAG pour faciliter l’acceptabilité par les utilisateurs ;
    • Mettre en place un observatoire de l’IAG afin de piloter dans le temps l’évolution de l’adoption, des usages, de la prise en main des métiers, des risques et des impacts (productivité, emploi, effets rebonds, environnement) en s’appuyant par exemple sur le projet européen « DeployAI ».

    Les recommandations du Comité national pilote d’éthique du numérique (juillet 2023) :

    1) Sur les enjeux éthiques

    Les transformations technologiques, notamment celles liées à l’IAG, suscitent à la fois espoirs et craintes dans la société. Cependant, la société a du mal à anticiper pleinement les conséquences de ces avancées, soulevant ainsi des questions éthiques et sociales dans les débats sur leur réglementation.

    Le CNPEN recommande :

    • d’analyser éthiquement les choix technologiques lors de la conception des systèmes d’IA générative. Si des tensions éthiques sont détectées, envisager méthodiquement des solutions techniques pour les résoudre, puis évaluer ces solutions dans des contextes d’utilisation réels ;
    • d’éviter les excès de contrôle (overpolicing) des modèles par les concepteurs ;
    • de créer une entité souveraine dédiée à la recherche et à la formation sur « IA, science et société » ;
    • et faire preuve de prudence dans la vitesse d’adoption des systèmes d’IA générative et prévoir des évaluations préalables et continues.

    Par ailleurs, le CNPEN identifie 7 problématiques éthiques pour lesquels il élabore 12 préconisations :

    Rapport à la vérité et absence de signification :

    • Utiliser des sources de qualité pour l’apprentissage des systèmes d’IAG.
    • Tenir compte des effets des choix des hyperparamètres des modèles.

    Manipulation de l’utilisateur sans responsabilité :

    • Évaluer les biais connus des modèles à base de jeux d’essais standardisés.
    • Mutualiser les pratiques d’utilisation des systèmes d’IAG.

    Maintien des distinctions :

    • Implémenter une solution technique, comme un code en filigrane (« watermark« ), pour permettre à l’utilisateur de distinguer le résultat d’un modèle d’une production humaine.
    • Amplifier les recherches sur les codes en filigrane.

    Projection de qualités humaines :

    • Mettre en œuvre des mécanismes de contrôle et de filtrage spécifiques pour réduire la projection des qualités humaines sur les systèmes d’IAG.
    • Informer l’utilisateur des biais potentiels de l’anthropomorphisation.

    Comportements émergents :

    • Étudier les comportements émergents et les effets inconnus des modèles.

    Multilinguisme et dominance d’une langue :

    • Concevoir les systèmes d’IAG dans différentes langues reflétant la diversité des cultures.

    Éducation et conséquences sur l’apprentissage humain :

    • Faciliter la prise en main du système grâce au paramétrage des systèmes d’IA par les utilisateurs.
    • Utiliser les systèmes d’IAG pour l’éducation.

    Question de libre accès et de logiciel ouvert :

    • Conditionner le libre accès des modèles de fondation à la prise de conscience par leurs concepteurs des enjeux d’ouverture et des risques de mésusage.
    • Expliciter et appliquer des critères de transparence et d’évaluation.

    2) Sur les enjeux juridiques

    Les règles juridiques imposées aux systèmes d’IAG et aux modèles de fondation :

    • Considérer les modèles de fondation mis sur le marché et les systèmes d’IAG comme des systèmes à haut risque.
    • Attribuer la responsabilité légale aux fournisseurs des modèles de fondation et aux déployeurs d’applications spécifiques d’IAG à partir de ces modèles, avec une extension de la responsabilité morale aux concepteurs et développeurs.

    Le RGPD en lien avec les systèmes d’IAG :

    • Produire des lignes directrices par le Comité européen de protection des données pour articuler le règlement sur l’IA avec le RGPD, afin de préciser l’interprétation de ce dernier dans le contexte du développement de l’IAG en Europe.

    Le droit d’auteur en lien avec les systèmes d’IAG :

    • Élaborer des règles juridiques et un questionnement éthique sur la collecte, le stockage et la réutilisation des traces linguistiques des interactions entre les modèles de langue et les êtres humains, similaire à l’encadrement des données à caractère personnel.
    • Engager des recherches scientifiques, des réflexions pluridisciplinaires et des discussions entre États sur l’adaptation du droit existant en matière de droit d’auteur aux techniques d’IAG.

    3) Sur les enjeux écologiques et environnementaux

    Impact environnemental de l’IAG :

    • Développer une métrique de l’empreinte environnementale des systèmes d’IAG et des modèles de fondation.
    • Exiger plus de transparence sur les effets sur l’environnement de la part des concepteurs.

    États-Unis

    Les recommandations de l’Information Technology Industry Council (ITI) en réponse aux questions du Comité présidentiel des conseillers en science et technologie pour une meilleure utilisation de l’IA générative aux USA (août 2023) :

    • Mettre en place une politique de transparence de la part des entreprises pour renforcer la confiance des utilisateurs et leur permettre de mieux évaluer les informations générées par l’IA générative ;
    • Utiliser l’IA pour lutter contre la désinformation, notamment en mettant en place des évaluations de la fiabilité des contenus générés ou des approches collaboratives entre différents acteurs pour permettre la traçabilité du contenu numérique grâce à l’utilisation de technologies de détection.

    Monde

    Les lignes directrices de la Commission européenne pour l’utilisation de l’IA générative dans la recherche (mars 2024) :

    Recommandations pour les chercheurs :

    • Rester responsable en dernier ressort de la production scientifique ;
    • Utiliser l’IA générative de manière transparente ;
    • Porter une attention particulière aux questions liées à la vie privée, à la confidentialité et aux droits de propriété intellectuelle lors du partage d’informations sensibles ou protégées avec des outils d’IA ;
    • Lors de l’utilisation de l’IA générative, respecter la législation nationale, européenne et internationale applicable, comme dans le cadre des activités de recherche régulières ;
    • Apprendre en permanence à utiliser correctement les outils d’IA générative pour maximiser leurs avantages, notamment en suivant une formation ;
    • S’abstenir d’utiliser de manière substantielle des outils d’IA générative dans des activités sensibles qui pourraient avoir un impact sur d’autres chercheurs ou organisations.

    Recommandations pour les organismes de recherche

    • Promouvoir, guider et soutenir l’utilisation responsable de l’IA générative dans les activités de recherche ;
    • Surveiller activement le développement et l’utilisation de systèmes d’IA générative au sein de leurs organisations ;
    • Référencer ou intégrer ces lignes directrices sur l’IA générative dans leurs lignes directrices générales de recherche pour les bonnes pratiques et l’éthique de la recherche ;
    • Dans la mesure du possible et nécessaire, développer des outils d’IA générative hébergés localement ou basés sur un cloud géré par les organismes de recherche eux-mêmes.

    Recommandations aux organismes de financement de la recherche

    • Promouvoir et soutenir l’utilisation responsable de l’IA générative dans la recherche ;
    • Examiner l’utilisation de l’IA générative dans leurs processus internes, en s’assurant qu’ils l’utilisent de manière transparente et responsable ;
    • Demander de la transparence aux candidats sur leur utilisation de l’IA générative, facilitant ainsi les moyens de signaler une mauvaise utilisation ;
    • S’impliquer activement dans le paysage de l’IA générative qui évolue très rapidement.

     

  • DM : Clayens et Linxens s’allient pour créer un moulage du tag NFC dans les dispositifs

    Lutter contre la falsification et le vol des DM

    Alors que les dispositifs médicaux, comme les seringues ou les sondes, peuvent être sujets à des vols à l’hôpital ou à des falsifications qui entraîneraient un mauvais traitement des patients, les deux sociétés françaises Linxens et Clayens ont décidé de s’associer pour mettre au point un tag NFC qui va être incorporé directement à la matière du dispositif médical pour éviter d’utiliser tout DM falsifié ou qui serait périmé.

    Le plus souvent, les informations critiques du dispositifs médicales telles que la date de péremption, le numéro de lot et les informations de dosage, sont contenues dans des tag NFC qui sont directement apposés par adhésif ou assemblage sur des éléments extérieurs au DM, tels que des étiquettes. Une façon de faire qui ne garantit pas la bonne traçabilité des produits. Les étiquettes peuvent être jetées ou se dégrader à cause de l’humidité, de la chaleur ou en réaction aux produits chimiques, des phénomènes assez fréquents dans un environnement médical.

    De plus, il arrive que certains fournisseurs vendent aux hôpitaux ou laboratoires des lots de dispositifs médicaux qui comporte une quantité de faux DM. Ce qui n’est pas facilement vérifiable lorsque les tags NFC sont apposés en dehors du dispositif. Leur intégration dans la matrice même du produit permet aux professionnels d’avoir à portée de mains toutes les informations nécessaires et de s’assurer que leur DM n’a pas été falsifié.

    Un double surmoulage pour maintenir le tag au DM

    Clayens et Linxens, qui sont respectivement pionnières dans la transformation de polymères, composites et pièces métalliques de précision et dans la conception et la fabrication de composants électroniques, ont le projet de mettre au point un double surmoulage pour permettre un maintien du tag NFC à l’intérieur du dispositif médical, peu importe l’environnement extérieur. Il s’agit d’une encapsulation : le tag NFC est d’abord recouvert par un moulage qui est lui-même moulé à l’intérieur du DM.

    Une technique compatible avec les systèmes d’inventaire ou de traçabilité existants :

    Les deux entreprises partenaires ont indiqué que cette nouvelle technique “est strictement conforme aux normes réglementaires relatives aux dispositifs médicaux et aux seringues, notamment à la directive européenne sur la contrefaçon de médicaments, garantissant une parfaite compatibilité avec les systèmes d’inventaire ou de traçabilité existants”.

    Elles ont par ailleurs expliqué que cette manière de lier les dispositifs médicaux à leur tag NFC utilise les avancées technologiques de pointe, garantissant ainsi “une fiabilité, une sécurité renforcée et une traçabilité inégalée dans l’administration des traitements”.

     

  • IA : l’OCDE recommande de mettre en place des actions collectives pour augmenter la confiance en l’IA

    Pour une IA en santé responsable

    L’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) est l’un des organismes européens ayant à cœur de créer un environnement sain pour l’utilisation de l’IA en général, et dans le secteur de la santé en particulier. Son objectif est de faire profiter ce dernier de tous les bienfaits de cette technologie. Avant ce rapport publié en janvier 2024, l’OCDE avait déjà publié ses principes sur l’IA en 2019, créé en 2020 le Réseau d’experts en IA de l’OCDE (ONE.AI), et mis au point un cadre pour la classification des systèmes d’IA en 2022. En 2023, elle a créé la base de données AI Incidents Monitor (AIM) pour “aider les décideurs politiques, les praticiens de l’IA et les parties prenantes du monde entier à obtenir des informations précieuses sur les dangers qui concrétisent les risques liés à l’IA”.

    Dans ce nouveau rapport, l’OCDE explique que la santé est très en retard sur l’adoption de l’IA par rapport à d’autres secteurs économiques critiques, comme l’aéronautique ou la finance. Pourtant, le premier dispositif médical  (DM) alimenté par l’IA approuvé par la Food & Drug Administration (FDA), aux Etats-Unis, l’a été en 1995 et a été utilisé pour aider les pathologistes dans la reconnaissance de cellules anormales lors de frottis cervicaux.

    De nombreuses barrières empêchent un usage responsable de l’IA en santé :

    Malgré cette présence en santé depuis plus de 30 ans, l’IA n’arrive pour autant pas à tirer son plein potentiel. L’OCDE explique que ce retard est dû au manque d’environnement permettant d’utiliser et de développer une intelligence artificielle responsable et que ce manque représente un réel frein pour l’utilisation du plein potentiel actuel de l’IA. En effet, les promesses de l’IA sont actuellement entravées par de nombreuse barrières telles que “la faiblesse des bases numériques et des données, caractérisées par une gouvernance inégale des données de santé, un manque de preuves, une adoption incohérente des normes technologiques et des ressources limitées pour concevoir, mettre en œuvre, maintenir et surveiller de nouvelles solutions”.

    De plus, l’OCDE a relevé plusieurs risques de l’IA sur le secteur de la santé et qui renforcent la nécessité de la mise en place d’actions collectives pour créer un environnement permettant un usage responsable de l’IA en santé. Si l’OCDE n’invente là rien de nouveau, elle étaye son propos en expliquant que l’IA peut être dangereuse pour le secteur de la santé parce que :

    • les solutions qui en sont dotées risquent d’être construites sur des données biaisées ou à partir de fausses informations ;
    • elles pourraient être alimentées par de nombreuses données sans veiller à respecter la vie privée des patients ou sans sécuriser ces données ;
    • elles pourraient aussi parfois être difficiles à comprendre ;
    • enfin, leur utilisation pourrait conduire à une dé-personnalisation des soins.

     

    4 types d’actions recommandés

    Dans son rapport, l’OCDE préconise 4 types d’actions pour permettre un usage responsable de l’IA en santé :

    1️⃣ Des actions pour augmenter la confiance en l’IA dans le secteur de la santé :

    L’un des principaux freins à l’utilisation de l’IA en santé est le manque de confiance qui est présent, tant du côté des professionnels de santé que du côté des patients : plusieurs sondages ont montré que près de deux tiers des patients ne sont pas à l’aise avec le fait d’être traité grâce à des outils dotés d’intelligence artificielle.

    L’OCDE propose donc plusieurs actions pour augmenter la confiance en l’IA dans le secteur de la santé, notamment :

    • prendre en compte les préoccupations du public et des praticiens et impliquer les parties prenantes de l’IA dans le débat pour rappeler les opportunités, les risques et les contrôles opérés ;
    • informer publiquement et superviser les performances de l’IA ;
    • mettre en place des règles pour le contrôle des données de santé ;
    • et mettre en place pratiques responsables en matière d’IA et contrôler leur respect par un organe.

     

    2️⃣ Des actions pour renforcer les capacités des personnes utilisant l’IA :

    L’OCDE explique que pour que l’utilisation de l’IA soit centrée sur l’humain, il est nécessaire de renforcer les capacités du personnel de santé à participer à la conception et à l’utilisation de l’IA, aux décideurs politiques de guider et de superviser leur mise en œuvre, et aux professionnels de développer, déployer, exploiter et faire évoluer les solutions d’IA.

    L’organisation propose donc plusieurs actions pour renforcer les capacités des personnes utilisant l’IA, notamment :

    • développer une culture basée sur l’IA et les données et cela pour toutes les parties prenantes ;
    • former les étudiants du secteur de la santé, ainsi que les praticiens déjà en poste et continuer à les former à mesure que l’IA évolue ; 
    • et mettre en oeuvre des moyens suffisants soutenir le développement de solutions d’IA responsables, tel qu’un investissement à hauteur de 10 % dans le technologie de la part du secteur de la santé, alors qu’actuellement les dépenses pour la technologie avoisinent les 5 %.

     

    3️⃣ Des actions pour évaluer, valider et faire évoluer les solutions d’IA :

    L’OCDE explique qu’il est important pour les patients, les cliniciens et les décideurs politiques de santé de “comprendre comment évaluer et mettre à jour au mieux les solutions d’IA sur la base de nouvelles informations et du progrès techniques et qu’il est préférable de coordonner ces activités d’évaluation au-delà des frontières pour partager des informations et les méthodes pour déployer à l’échelle des innovations responsables en matière d’IA.

    Parmi les actions que l’OCDE propose dans cette partie :

    • évaluer l’impact des investissements dans l’IA et dans le numérique en santé en mesurant par exemple la disponibilité de données de qualité pour les innovations en IA ou l’ampleur des déploiements d’IA ;
    • évaluer les capacités de l’IA, au travers par exemple de l’impact qu’il pourrait avoir dans le productivité des soignants ;
    • et faire évoluer les solutions d’IA pour de nouvelles populations et facteurs environnementaux et ne pas garder une base statique qu’on utiliserait pour chaque populations.

     

    4️⃣ Des actions collectives pour accélérer l’intégration de l’IA en santé :

    Pour l’OCDE, la mise en place d’actions collectives qui intègrent toutes les parties prenantes permettra d’atténuer le risque d’élargissement de la fracture numérique qui peut être causée par le développement de “solutions d’IA sur mesure des établissements de santé et uniquement disponibles pour des clients fortunés sans plan ni capacité de s’étendre à des populations plus larges à l’intérieur et au-delà des frontières”.

    L’OCDE propose donc plusieurs actions collectives :

    • adopter une approche “agile” en matière de réglementation et de surveillance de l’IA en santé ;
    • mettre en place des partenariats public-privé-personne-prestataire ;
    • améliorer la gouvernance des données de santé ;
    • et mettre en place un leadership et des collaborations pour un impact collectif.

     

  • Santé mentale : moins d’un quart de la population mondiale se considère épanouie (étude Axa)

    Le nombre de personnes en difficulté mentale en nette progression

    Priorité de l’Organisation mondiale de la santé (OMS) depuis sa première conférence ministérielle européenne sur le sujet en 2005, la santé mentale est en danger et son niveau mondial se dégrade d’année en année. C’est ce que montre la dernière édition 2023 de l’étude réalisée par Axa en partenariat avec Ipsos sur 16 000 participants interrogés dans 16 pays différents (1 000 participants par pays), dont la France, les États-Unis, le Mexique, le Japon, la Turquie et l’Espagne.

    Un constat plus alarmant que celui fait en 2023 :

    Au cours de la dernière année, que la santé mentale s’est globalement détériorée, et ce sur la quasi-totalité de ces composantes : une baisse des personnes épanouies, une augmentation du nombre de personnes souffrant d’au moins un problème de santé mentale, une augmentation du nombre de personnes actives qui rencontrent des problèmes psychologiques en raison de leur travail…

    Cette étude s’est appuyée sur l’indice Mind Health Index (MHI) qui est un outil proactif d’évaluation et de promotion du bien-être mental. Il consiste en un questionnaire (50 questions) qui permet de classer l’individu dans l’une des quatre catégories suivantes : “en difficulté mentale”, “en langueur” (languishing en anglais), “qui s’en sort”, et “épanoui”. L’étude d’Axa montre ainsi que, dans le monde, la part des personnes “en langueur” est restée au même niveau en 2023 qu’en 2022 (28 %), mais que les parts des personnes qui s’en sortent et qui sont épanouis ont baissé (respectivement de 35 % à 33 % et de 25 % à 24 %) , alors que celles des personnes en difficulté mentale a progressé de 3 points en un an (de 12 % à 15 %). En France, la proportion des personnes en difficulté mentale progresse de 6 points, passant de 10 à 16 %.

    Détérioration de la santé mentale en 2023 par rapport à 2020 - @ Ipsos, AXA
    Détérioration de la santé mentale en 2023 par rapport à 2020 – @ Ipsos, Axa

    Au travail, des difficultés mentales qui peuvent pousser jusqu’à la démission :

    Dans le détail, cette augmentation du nombre de personnes en difficulté mentale se caractérise par une évolution du nombre de personnes qui souffrent d’anxiété et de dépression sévères, voire très sévères, ainsi que par la baisse de 7 points des personnes qui déclarent n’avoir aucun problème de santé mentale (de 70 % à 63 %). En outre, plus de 3/4 de la population active (76 %) déclarent endurer des difficultés mentales ou psychologiques sur le lieu de travail (fatigue, troubles du sommeil, perte d’intérêt et stress), et 61 % envisagent une ou plusieurs actions de désengagement à l’égard de leur travail pouvant aller jusqu’à la démission.

    L’un des rares points positifs du rapport est la baisse du niveau global de stress, passant de 67 % à 62 % des personnes interrogées.

    Signes de désengagement au travail liés à des difficultés mentales - @ Ipsos, AXA
    Signes de désengagement au travail liés à des difficultés mentales – @ Ipsos, AXA

    A l’origine, une mauvaise prise en charge et une surévaluation de la santé mentale

    Le questionnaire du MHI investigue également les moyens et méthodes de traitement adoptées par les personnes sondées, ainsi que leur propre perception de leur santé mentale. Ces questions permettent de constater une tendance à la surévaluation de la santé mentale, ainsi qu’une mauvaise prise en charge des personnes qui se plaignent de détérioration de leur état ou qui indiquent souffrir de difficultés mentales.

    En effet, l’étude montre que seulement 11 % des participants qualifie leur santé mentale de “mauvaise”, alors que 23 % déclarent souffrir d’anxiété, de stress ou de dépression à des niveaux sévères. Ces réponses illustrent une surévaluation du niveau de santé mentale, qui entraîne un mauvais traitement des difficultés mentales, ce qui peut expliquer leur aggravation par la suite.

    Par ailleurs, 40 % des participants expliquent qu’ils gèrent leurs difficultés mentales tout seuls et seulement 43 % d’entre eux déclarent avoir recours à une aide professionnelle, contre 50 % en 2022.

    En France, ces niveaux sont encore plus alarmants : 43 % des personnes interrogées indiquent gérer leur problèmes de santé mentale seules (14 points de plus par rapport à l’année 2022), et seulement 42 % indiquent avoir recours à une aide professionnelle (contre 56 % en 2022).

    La proportion des personnes gérant elles-mêmes leurs problèmes de santé mentale augmente - @ Ipsos, Axa
    La proportion des personnes gérant elles-mêmes leurs problèmes de santé mentale augmente – @ Ipsos, Axa

  • Ségur du numérique en santé : prépublication du dispositif DPI Vague 2 du « Couloir Hôpital »

    Une vague 2 pour une meilleure modernisation des SIH

    Le dispositif DPI du Couloir Hôpital du Ségur du numérique en santé a pour objectif de réguler les DPI français. Il vise également à créer un cadre afin que chaque DPI référencés Ségur obéisse à certaines règles qui permettent la sécurité des données des patients et une interopérabilité avec les différents services qui utilisent les données du dossier, que ce soit Pro Santé Connect ou MSSanté.

    L’Agence du numérique en santé (ANS) décrit le DPI comme “la fonction d’un système d’informations hospitalier (SIH) qui a vocation à stocker l’ensemble des documents liés au parcours de soins du patient au sein de l’établissement”. Dans le Ségur du numérique en santé, le ministère en charge de la Santé et l’ANS y consacrent un volet distinct.

    Continuer de moderniser les SIH grâce au partage des données :

    Lors de la vague 1, plusieurs règles ont été édictées pour venir mettre en place un périmètre logiciel et fonctionnel du dispositif DPI. La vague 2 a pour but de moderniser davantage les SIH en généralisant le partage fluide et sécurisé des données de santé. Notamment grâce à des solutions qui respectent certaines exigences techniques, fonctionnelles et ergonomiques.

    La prépublication du dispositif DPI Vague 2 permet de voir dès maintenant les nouvelles règles qui régiront les DPI à l’avenir.

    Seul le périmètre fonctionnel a été modifié

    Les règles de la vague 1 du dispositif DPI sont conservées et cette prépublication semble indiquer que les nouvelles exigences du référencement Ségur ne concernent que le périmètre fonctionnel du DPI :

    Toujours 4 exigences logicielles :

    Le périmètre logiciel devrait donc rester le même à l’issue de la vague 2 et avoir l’obligation pour les DPI :

    • de gérer les informations nécessaires à la prise en charge et au suivi du patient, à la traçabilité des soins et actions entreprises ;
    • de gérer les diverses informations médicales concernant le patient, antérieures à l’hospitalisation ou produites au cours du séjour en établissement, telles que des observations, comptes-rendus opératoires, comptes-rendus d’examens, lettre de liaison de sortie, etc. ;
    • de faciliter la production de documents médicaux ;
    • et d’implémenter des profils IHE et des transactions HL7 afin d’être interopérables avec le reste du système d’information hospitalier.

     

    6 nouveaux groupes d’exigences fonctionnelles :

    Du côté du périmètre fonctionnel, 6 nouveaux groupes d’exigences ont été ajoutés :

    • la gestion et le partage des documents de santé : notamment grâce à la mise au format CDA (clinical document architecture) des documents de santé qui peuvent être consultés sur le DMP et qui peuvent être reçus dans la messagerie sécurisée de santé pour faciliter leur visualisation, mais aussi à la facilitation du partage de documents par l’utilisateur ; 
    • la consultation et l’alimentation du DMP et de Mon espace santé, notamment au travers de la mise en place d’une garantie du consentement du patient (pour autoriser l’accès à son DMP et permettre au médecin de consulter son profil Mon espace santé directement depuis son logiciel), du renforcement du caractère systématique de l’alimentation du DMP et de la mise en place d’une fonctionnalité permettant au professionnel qui réalise la consultation d’annonce de remettre “manuellement” en visibilité le document, directement dans son logiciel habituel ; 
    • la gestion de la messagerie sécurisée de santé (MSSanté), notamment par le biais de l’automatisation au maximum de l’intégration des documents de santé reçus en établissement par MSSanté via la “plateforme d’intermédiation” (PFI) des établissements, ou encore au travers de la mise en place de la gestions des remplacements et de la suppression des documents reçus par MSSanté ;
    • l’identification électronique & Pro Santé Connect : afin de permettre l’identification électronique et sécurisée des professionnels de santé, les DPI référencés Ségur devront proposer aux praticiens une identification simple, sécurisée et unifiée qui ne nécessite pas une multitude de connexions qui lui feraient perdre du temps ; 
    • la sécurité des systèmes d’information, notamment à travers la mise en place d’un socle commun qui prend en compte les incidents de cybersécurité survenus en 2022 et en 2023. Ce socle prévoit, entre autres, de réaliser des tests d’intrusion sur chaque solution logicielle, de mettre en place une gestion sécurisée des comptes et des autorisations des utilisateurs et des administrateurs, ainsi qu’une gestion des sauvegardes et une fonction de restauration ; 
    • et, enfin, la production d’indicateurs, qui passe par la fourniture de statistiques concernant l’alimentation des documents au DMP, la consultation et l’intégration des documents du DMP, l’envoi des documents par MSSanté, l’intégration des documents reçus depuis MSSanté, l’information et la non-opposition ou l’opposition du patient à l’utilisation de son DMP… Le tout réparti par période temporelle, situation géographique et types de document.

  • IA : investir (27 Mds€), miser sur la puissance de calcul… 25 recommandations remises au président de la République

    De multiples freins identifiés

    Pour la Commission sur l’IA, le retard de la France s’explique notamment par :

    • le frein de la méconnaissance des enjeux technologiques sous-jacents à l’IA ;
    • le frein de notre aversion collective au risque ;
    • le frein de la bureaucratie.

     

    Pour lever ces freins, la commission a été créée en septembre 2023 avec pour mission de “contribuer à faire de la France un pays à la pointe de la révolution de l’IA”. Elle a réuni 30 personnes aux compétences variées (expertise internationale, connaissances dans la formation, recherche et technologie, connaissance du service public et de la fonction publique…) qui ont mené plus de 600 auditions auprès d’experts et de parties prenantes de l’écosystème de l’IA, et tenu 23 séances de travail plénières. Lors de leur audition au Sénat le 26 mars 2024, les deux co-présidents de la Commission, Phillipe Aghion et Anne Bouverot, ont insisté sur la richesse de la France en talents malgré son retard.

    Investir massivement pour rattraper les retards

    La Commission de l’IA indique qu’il est nécessaire de mettre en place un plan pour faire de la France et de l’Europe des acteurs majeurs du succès de l’intelligence artificielle (IA), déjà en retard par rapport à la Chine et aux États-Unis. Actuellement, les entreprises majeures du numérique sont américaines et l’un des marchés le plus important est le marché européen : la Commission craint donc qu’un plus grand retard dans le secteur de l’IA entraîne entérine cet écart.

    La part du financement de plusieurs pays dans les start-ups françaises, américaines, allemandes et britanniques en 2022.
    La part du financement de plusieurs pays dans les start-ups françaises, américaines, allemandes et britanniques en 2022. Ce graphique montre que les États-Unis est le plus grand investisseur des start-ups européennes. // Source : OCDE

     

    27 Mds€ nécessaires sur 5 ans :

    La commission estime le coût des investissements nécessaires à plus de 5 milliards d’euros par an sur 5 ans, soit 27 milliards d’euros au total. Un investissement qu’elle appelle “Plan IA” et qui ne représenterait que 0,3 % des dépenses publiques totales. Il permettrait, selon ce rapport, un retour sur investissement à moyen terme, puisque le déploiement et la maîtrise de l’IA “devrait augmenter la prospérité collective contribuer à l’amélioration de la qualité du travail et à la réduction des inégalités” et favoriserait la croissance économique annuelle de la France, grâce à l’automatisation de certaines tâches. Au bout de dix ans, “la hausse de PIB serait comprise entre 250 et 420 milliards d’euros”, mais cette hausse serait temporaire : “une fois l’IA adoptée par l’ensemble du tissu économique, il n’y aurait plus de gains de productivité à attendre”.

    A plus long terme, la Commission explique qu’il y aurait probablement un lien entre l’IA et l’accélération de l’innovation qui pourrait permettre à la France de continuer à profiter de cet investissement sur plusieurs dizaines d’années, grâce à la potentielle émergence de nouvelles innovations, de nouveaux produits, ou de nouvelles formes d’organisation.

    Dans ce sens, un cercle vertueux dans le rapport montre que des éléments tels que les usages de l’IA, les ressources qui leur sont allouées, le développement technologique, la confiance, et les bénéfices économiques et sociaux s’alimentent les uns les autres.

    Le cercle vertueux de l'IA entre ressources, développement technologique, confiance, et bénéfices économiques et sociaux
    Le cercle vertueux de l’IA entre ressources, développement technologique, confiance, et bénéfices économiques et sociaux

    IA générative : faire de la France un leader de la puissance de calcul

    Depuis l’avènement des outils d’IA générative, de nombreux acteurs, français comme internationaux, ont mis au point des solutions basées sur ses modèles. La Commission y consacre une partie de son rapport. Elle souligne, là encore, que la France et l’Europe accusent un retard important sur les États-Unis, et formule deux recommandations pour réussir à exploiter au mieux cette technologie :

    • repenser la gouvernance des données en facilitant “l’accès aux données à caractère personnel pour permettre leur utilisation dans des innovations thérapeutiques, notamment en supprimant certaines procédures d’autorisation préalable d’accès aux données de santé et en réduisant les délais de réponse de la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil)” ;
    • et faire de la France un pôle majeur de la puissance de calcul – “ingrédient incontournable de l’IA générative” – en sécurisant sans délai “l’approvisionnement de l’écosystème français par le biais d’une commande européenne de puissance de calcul privée” et en mettant en place un crédit d’impôt IA qui “soutiendrait les projets de recherche et de développement dans la location de la puissance de calcul, sous la condition d’utiliser un centre de calcul établi sur le territoire”.

     

    Une étape pour anticiper les avancées à venir :

    La Commission de l’IA souligne aussi que l’IA générative n’est pas la dernière étape de l’histoire de l’intelligence artificielle, mais que dans les mois et années à venir, le monde devrait connaître de “nouvelles avancées rapides et de grande ampleur”. Selon elle, les modèles d’IA générative seront “progressivement capables d’être factuels, de mener des raisonnements, de comprendre le monde physique” et accompagneront les personnes “en continu et dans toutes leurs tâches”.

    Les 25 recommandations de la Commission de l’IA

    Dans son rapport remis au président de la République, la Commission de l’IA a formulé 25 recommandations pour les pouvoirs publics dans le but de faire de la France un leader en matière d’intelligence artificielle et de rattraper son retard sur les grandes puissances numériques. Ces recommandations se divisent en 5 grandes catégories  :

    1. appropriation collective, formation, recherche ;
    2. déploiement de l’IA au service des citoyens ;
    3. investissements technologiques et industriels ;
    4. diffusion de l’IA dans l’économie ;
    5. et gouvernance française, européenne, mondiale.

     

    La part de chacune des 5 grandes catégories de recommandations de la Commission sur l'IA
    La part de chacune des 5 grandes catégories de recommandations de la Commission sur l’IA

    Parmi ces 25 recommandations, 7 sont considérées comme prioritaires. Par ailleurs, certaines d’entre elles nécessitent un budget allant jusqu’à plus de 5 milliards d’euros sur 5 ans. C’est le cas notamment du renforcement de la capacité technique et l’infrastructure du numérique public (5,5 Mds€), ou encore de l’accélération de l’émergence d’une filière européenne de composants semi-conducteurs adaptés aux systèmes d’IA (7,7 Mds€).

    Les 7 recommandations considérées comme prioritaires :

    • 1️⃣ créer les conditions d’une appropriation collective de l’IA et de ses enjeux en lançant un plan de sensibilisation et de formation de la nation ; 
    • 2️⃣ investir massivement dans les entreprises du numérique et la transformation des entreprises pour soutenir l’écosystème français de l’IA et en faire l’un des premiers mondiaux ;
    • 3️⃣ faire de la France et de l’Europe un pôle majeur de la puissance de calcul, à court comme à moyen terme ;
    • 4️⃣ transformer l’approche française de la donnée personnelle pour continuer à protéger tout en facilitant l’innovation au service des besoins du pays ;
    • 5️⃣ assurer le rayonnement de la culture française en permettant l’accès aux contenus culturels dans le respect des droits de propriété intellectuelle ;
    • 6️⃣ assumer le principe d’une expérimentation dans la recherche publique en IA pour en renforcer l’attractivité ;
    • 7️⃣ structurer une initiative diplomatique cohérente et concrète visant la fondation d’une gouvernance mondiale de l’IA.

     

    Les autres recommandations de la Commission :

    • investir dans l’observation, les études et la recherche sur les impacts des systèmes d’IA sur la quantité et la qualité de l’emploi ;
    • faire du dialogue social et professionnel un outil de co-construction des usages et de régulation des risques des systèmes d’IA ;
    • porter une stratégie de soutien à l’écosystème d’IA ouverte au niveau international en soutenant l’utilisation et le développement de systèmes d’IA ouverts et les capacités d’inspection et d’évaluation par des tiers ;
    • faire de la France un pionnier de l’IA pour la planète en renforçant la transparence environnementale, la recherche dans des modèles à faible impact, et l’utilisation de l’IA au service des transitions énergétique et environnementales ;
    • généraliser le déploiement de l’IA dans toutes les formations d’enseignement supérieur et acculturer les élèves dans l’enseignement secondaire pour rendre accessibles et attractives les formations spécialisées ;
    • investir dans la formation professionnelle continue des travailleurs et dans les dispositifs de formation autour de l’IA ;
    • former les professions créatives à l’IA, dès les premières années de l’enseignement supérieur et en continu ;
    • renforcer la capacité technique et l’infrastructure du numérique public afin de définir et de passer à l’échelle une réelle transformation des services publics grâce au numérique et à l’IA, pour les agents et au service des usagers ;
    • faciliter la circulation des données et le partage de pratiques pour tirer les bénéfices de l’IA dans les soins, améliorer l’offre et le quotidien des soignants ;
    • encourager l’utilisation individuelle, l’expérimentation à grande échelle et l’évaluation des outils d’IA pour renforcer le service public de l’éducation et améliorer le quotidien des équipes ;
    • accélérer l’émergence d’une filière européenne de composants semi-conducteurs adaptés aux systèmes d’IA ;
    • mettre en œuvre et évaluer les obligations de transparence prévues par le règlement européen sur l’IA en encourageant le développement de standards et d’une infrastructure adaptée ;
    • attirer et retenir des talents de stature internationale avec des compétences scientifiques ou entrepreneuriales et managériales dans le domaine de l’IA ;
    • inciter, faciliter et amplifier le recours aux outils d’IA dans l’économie française en favorisant l’usage de solutions européennes ;
    • faciliter l’appropriation et l’accélération des usages de l’IA dans la culture et les médias pour limiter la polarisation entre grands groupes et petits acteurs et lutter contre la désinformation ;
    • structurer dès maintenant un puissant écosystème national de gouvernance de l’IA ;
    • doter la France et l’Europe d’un écosystème d’évaluation public et privé des systèmes d’IA au plus proche des usages et des derniers développements technologiques ;
    • anticiper les concentrations de marché sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle.

     

  • IA et Handicap : que sont devenus les 3 lauréats de l’AAP du Fonds Handicap et Société ?

    L’IA pour améliorer la vie des personnes à domicile

    Dans son dernier observatoire consacré aux applications et solutions numériques au service des personnes en situation de handicap, Health & Tech Intelligence faisait annonce d’un AAP lancé par le fonds Handicap & Société sur l’IA au service de l’autonomie. Depuis, les lauréats ont été nommés et certains projets ont bien évolués. Dans le cadre de la mise à jour de cet observatoire, H&TI revient sur les 3 lauréats de cet AAP.

    Soutenir les projets les plus pertinents en matière de nouvelles technologies d’intelligence artificielle (IA) qui permettent l’accompagnement et l’amélioration de la vie de la personne à domicile, leurs aidants ou les professionnels : tel était l’objectif de la deuxième édition de l’AAP lancé en 2022 par le fonds Handicap & Société sur le thème “Maintien à domicile : l’IA au service de l’autonomie”.

    Pour l’occasion, le fonds Handicap & Société avait étudié des projets basés en France métropolitaines et dans les départements et régions d’outre-mer (Drom) portés par des organismes à but non lucratif et les organismes publics : association, collectif d’usagers, établissement médico-social, établissement public, coopérative, organisme d’habitat, organisme de recherche scientifique, collectivité locale ou territoriale. Si le budget maximal de cet AAP était de 60 000 euros à se partager entre les différents lauréats, le financement final n’a été que de 50 000 euros répartis entre 3 lauréats : 20 000 euros pour les deux premiers lauréats et 10 000 euros pour le troisième.

    Les 3 lauréats de cet AAP sont :

    • le projet Emobot porté par CentraleSupélec ;
    • le projet Marcel porté par Familles Solidaires ;
    • le projet de développement de neuroprothèses innovantes porté par le CNRS.

     

    Les 3 projets en détail

    Marcel, le miroir connecté pour les personnes atteintes de troubles cognitifs :

    Dans le cadre de cet AAP, Familles Solidaires a été financé à hauteur de 10 000 euros pour son projet Marcel, qui est, lui aussi, devenu une entreprise à part entière (SAS) depuis 2023. L’entreprise Familles Solidaires a développé le dispositif Marcel, “le miroir connecté” qui se présente sous la forme d’une tablette géante qui peut être installée “dans n’importe quel domicile, individuel ou partagé” et qui va permettre aux personnes atteintes de troubles cognitifs de répondre “à tous les besoins rencontrés dans des habitats : gestion des objets connectés (domotique), partage d’informations entre habitants et aidants (particuliers et professionnels) et assistance personnalisée (communication adaptée, prévention des risques, pédagogie pour les gestes éco citoyens…)”.

    Depuis l’obtention de ce lauréat, le projet Marcel est donc devenu une SAS dont le principal produit est ce miroir connecté. La nouvelle start-up a intégré l’incubateur Semia en janvier 2023, afin de perfectionner son produit et renforcer son modèle économique : elle a bénéficié, dans le cadre de cette accompagnement, du soutien de BNP Paribas et Malakoff Humanis grâce au programme « Place de l’émergence ». Ce soutien financier va permettre à l’entreprise de “mettre en œuvre des expérimentations en habitats inclusifs et en ehpad” afin de “collaborer étroitement avec les utilisateurs finaux pour perfectionner [la] solution, en tenant compte de leurs besoins spécifiques et en construisant une solution qui répond véritablement à leurs attentes”.

    En décembre 2023, elle a aussi été choisie comme lauréate de la bourse French Tech et a obtenu un financement de plusieurs dizaines de milliers d’euros (jusqu’à 90 000 €) pour continuer “de poursuivre son développement au service des personnes vulnérables”, a-t-elle déclaré sur son site internet à l’annonce de cette consécration.

    Un projet de développement de neuroprothèses innovantes :

    Le deuxième lauréat a avoir obtenu 20 000 euros est un projet de développement de neuroprothèses innovantes porté par le CNRS, qui est soutenu entres autres par la Fondation pour la recherche médicale. Ce projet a permis le développement d’une interface cerveau-machine (ICM) ou neuroprothèse, chez la souris : connectée à une prothèse virtuelle, cette ICM permet de décoder “l’activité du cerveau pour contrôler la prothèse” et permettre aux patients amputés ou tétraplégiques de restaurer leur autonomie “en connectant une interface cerveau-machine à une prothèse de bras dotée de moteurs et de capteurs”.

    Le financement a été utilisée pour poursuivre cette étude qui vise à étudier “l’impact de la latence entre le contrôle moteur et ce retour sensoriel, sur l’apprentissage du contrôle de cette prothèse”. Dans une publication scientifique publiée en septembre 2023, les derniers résultats de cette étude ont montré que l’apprentissage de l’interface cerveau-machine est facilité par une structuration spécifique du feedback cortical distribué.

    Les souris ont contrôlé un curseur virtuel en utilisant l'activité neuronale (extrait de l'étude de A. Abbasi, H. Lassagne, L. Estebanez et al. | @ ScienceAdvances
    Les souris ont contrôlé un curseur virtuel en utilisant l’activité neuronale (extrait de l’étude de A. Abbasi, H. Lassagne, L. Estebanez et al. | @ ScienceAdvances

    Emobot, un robot pour détecter la dépression :

    Le premier lauréat à avoir bénéficié d’un financement de 20 000 euros de la part du fonds Handicap & Société est le projet Emobot, porté par CentraleSupélec. Bien qu’il ait pour objectif d’aider les personnes à leur domicile en détectant les signes avant-coureurs de la dépression chez les patients grâce à l’intelligence artificielle, il n’a pas vocation à être utilisé de manière directe par les personnes atteintes de handicap. Nous nous contenterons donc de décrire le projet et la solution qui en a découlé.

    Emobot, le robot qui lutte contre la dépression | @ Région Île-de-France
    Emobot, le robot qui lutte contre la dépression | @ Région Île-de-France

    Depuis l’AAP, Emobot est devenue une start-up de CentraleSupélec et développe un robot connecté qui porte son nom. Ce robot a “la capacité de détecter les signes avant-coureurs de dépression” en analysant “l’évolution du tonus émotionnel de la personne. Il est capable de détecter des évolutions imperceptibles liées à la perte de dynamisme, au changement de comportement et à la diminution d’intérêt que la personne manifeste” lorsqu’elle est assise sur son canapé.

  • Quels sont les chiffres clés du handicap en France ? (patients, médecins, aidants)

    1️⃣ Les chiffres clés des personnes en situation de handicap

    En fonction de la définition retenue pour considérer une personne comme étant atteinte d’un handicap, il y a en France entre 2,6 et 8 millions de personnes de 5 ans et plus qui sont handicapées ou dépendantes à domicile. Parmi ces personnes, on retrouvait en 2021, 6,8 millions de personnes de 15 ans ou plus (13 %) déclarent avoir au moins une limitation sévère dans une fonction physique, sensorielle ou cognitive et 3,4 millions (6 %) déclarent être fortement restreintes dans des activités habituelles, en raison d’un problème de santé indique la Drees dans son panorama “le handicap en chiffres” publié en 2023. Ces chiffres peuvent être complétés par les 140 000 personnes de 16 ans ou plus hébergées en établissement spécialisé dans la prise en charge du handicap.

    Pour les personnes de plus de 15 ans, le handicap se caractérise plus par une limitation fonctionnelle sévère que par une forte restriction globale dans les activités que les gens font habituellement, même si la part de cette restriction augmente avec l’âge. Ainsi, pour les 15-59 ans, le principal handicap constaté en 2021 était la difficulté à marcher 500 mètres sur un terrain plat ou monter un étage d’escalier, suivi de la limitation concernant la vue, même après correction. Pour les personnes âgées de plus de 60 ans, le principal handicap reste le même, mais il est cette fois-ci suivi de la difficulté à entendre même après correction. Alors qu’avant 59 ans, les Français n’ont quasiment pas besoin d’une aide technique ou d’un aménagement de logement à cause d’un handicap (seulement 3,1 % des Français de cette tranche d’âge), ces besoins bondissent avec le vieillissement, puisque 18,5 % des plus de 60 ans en ont besoin.

    Situation familiale, statut d’occupation du logement et diplômedes personnes handicapées en 2018 - @ Drees
    Situation familiale, statut d’occupation du logement et diplôme des personnes handicapées en 2018 – @ Drees

    Les enfants, aussi fortement touchés par le handicap :

    Au-delà des personnes de plus de 15 ans, de nombreux enfants français sont aussi touchés par le handicap. Le rapport de la Drees montre qu’en France, 4,8 % des enfants de 5 à 14 ans vivant à domicile sont handicapés, soit 400 000 personnes. Parmi ces enfants, la majorité (4,2 % des 5-14 ans) reçoit une aide à domicile de la part d’un professionnel ou d’une personne de son entourage, pour l’assister dans sa limitation sensorielle, physique ou cognitive sévère, ou pour soulager sa forte restriction dans les activités de la vie quotidienne.

    Les restrictions cognitives sensorielles sont les handicaps les plus courants chez les enfants puisque 3,4 % des 5-14 ans sont atteints d’au moins une limitation cognitive sensorielle : la plus courante d’entre elle est la difficulté à se concentrer plus de 10 minutes à cause de son handicap (2,4 %), suivie de l’impossibilité à prendre des décisions adaptées dans la vie de tous les jours (1,7 %), puis de la difficulté à comprendre les autres ou se faire comprendre des autres (1,2 %).

    Part des 5-14 ans ayant des difficultés par type de difficulté en 2021 - @ Drees
    Part des 5-14 ans ayant des difficultés par type de difficulté en 2021 – @ Drees

    Si le handicap peut avoir un impact sur la scolarisation des enfants, on remarque que lors de l’année scolaire 2021-2022, 75 % des 212 400 élèves en situation de handicap scolarisés dans les établissements du premier degré étaient en classe ordinaire, même si 141 600 élèves, bénéficiaient d’une aide humaine, conformément à leur projet personnalisé de scolarisation (PPS). Pour ce qui est des 197 000 élèves scolarisés dans le second degré, 72 % l’étaient eux-aussi dans une classe ordinaire.

    Cependant, les chiffres de la Drees montrent que 8 % des enfants handicapés âgés de 6 à 15 ans n’étaient pas scolarisés et la majorité d’entre eux étaient des enfants atteints d’une déficience intellectuelle (9 % des enfants atteints) ou les polyhandicapés (70 % d’entres eux).

    Scolarisation des enfants âgés de 6 à 15 ans selon leur déficience principale - @ Drees
    Scolarisation des enfants âgés de 6 à 15 ans selon leur déficience principale – @ Drees

    Typologies des personnes en situation de handicap :

    Si le pourcentage de la population atteinte d’au moins une limitation fonctionnelle, qu’elle soit physique, sensorielle ou cognitive, augmente avec l’âge des Français, les limitations physiques sont celles qui augmentent le plus et le plus rapidement. En effet, pour les plus de 85 ans, près de 50 % sont atteints d’au moins une limitation physique, alors que les limitations cognitives ne représentent qu’environ 20 % de cette tranche d’âge et 30 % de cette même tranche sont atteint d’une limitation sensorielle. 20 % de la partie de la population qui a entre 75 et 84 ans est concerné par ce type de limitation alors qu’à peine 5 % sont atteints par une limitation cognitive.

    Part des personnes ayant une limitation physique, sensorielle ou cognitive selon l’âge et le sexe - @ Drees
    Part des personnes ayant une limitation physique, sensorielle ou cognitive selon l’âge et le sexe – @ Drees

    Ce graphique montre aussi que les femmes sont plus souvent concernées par une limitation physique sévère que les hommes, mais qu’elles sont moins concernées par une limitation sensorielle.

    Chose aussi importante à constater : le handicap a un impact sur la situation conjugale et professionnelle. Le rapport de la Drees montre que 19 % des personnes handicapées de plus de 16 ans vivent seuls contre 15 % dans l’ensemble de la population. De même, les personnes atteintes d’un handicap sont moins diplômées que l’ensemble des Français : seulement 7,8 % sont titulaires d’un diplôme d’un niveau supérieur à bac+2 contre 19,8 % pour l’ensemble de la population. De par leur handicap, il est parfois difficile pour eux de travailler, ce qui vient modifier la composition de leur revenu disponible : les revenus d’activité ne représentent que 76 % du revenu disponible, alors qu’ils constituent 95 % de l’ensemble des ménages. Cet écart est comblé par les prestations sociales (16 % de leurs revenus disponibles contre 7 % pour l’ensemble des ménages).

    La composition du revenu disponible n’est pas la seule chose impactée par la difficulté à travailler des personnes en situation de handicap, puisque leur niveau de vie est aussi nettement inférieur à l’ensemble de la population : les derniers chiffres montrent que 28,9 % des personnes handicapées vivent dans un ménage pauvre en conditions de vie, contre 12 % dans l’ensemble de la population. Pour exemple, près de la moitié des personnes en situation de handicap (43 %) ne peuvent pas se payer une semaine de vacances une fois par an, ni remplacer les meubles hors d’usage (contre 22 % pour l’ensemble de la population pour ces deux restrictions).

    Répartition des personnes de 15 à 59 ans selon leur niveau de vie - @ Drees
    Répartition des personnes de 15 à 59 ans selon leur niveau de vie – @ Drees

    2️⃣ État des lieux de la prise en charge du handicap

    Un nombre de places encore insuffisant dans les établissements pour adultes handicapés :

    Les derniers chiffres de la Drees montrent que le nombre d’établissements pour adultes handicapés a augmenté depuis 2006 (près de 30 % de nouveaux établissements), mais que le nombres de places n’est toujours pas suffisant puisque le nombre de personnes en situation de handicap à lui aussi augmenté dû au vieillissement de la population. Le rapport montre qu’il y a 293 980 adultes handicapés accompagnés dans des établissements pour 290 280 places.

    Si l’on regarde en détails, on remarque cependant que parmi ces 293 980 adultes handicapés, seules 3 catégories d’établissements accueillent plus de personnes qu’ils n’ont de places : 125 650 personnes sont accompagnées dans des établissements et services d’aide pour le travail (Esat) qui ne comptent que 119 830 places, 29 310 personnes sont hebergées dans des maisons d’accueil spécialisées qui ne comptent que 29 300 places, et 55 820 personnes occupent des foyers occupationnels et foyers de vie pour adultes handicapé qui ne comptent que 53 710 places. Pour les foyers d’hébergement pour adultes handicapés, par exemple, il y a plus de places qu’il n’y a de personnes accompagnées.

    Répartition des professionnels par type de handicap (visuel, auditif et cognitif) :

    Les professionnels pour les handicaps visuels :

    L’atlas de la démographie médicale en France publié par le Conseil national de l’ordre des médecins (Cnom) montre qu’il y a 4 704 médecins ophtalmologues, soit 5,7 médecins pour 100 000 habitants. Les chiffres du Cnom montrent une baisse du nombre d’ophtalmologues pour la quasi totalité des départements français depuis 2010. Certains départements comme la Creuse ont même subi une baisse de 100 % de leur médecins, ce qui fait qu’aucun ophtalmologues n’est disponible dans le département.

    Les professionnels pour les handicaps auditifs :

    Les médecins ORL sont, eux, beaucoup moins nombreux que les ophtalmologues, car il n’y en a que 3 pour 100 000 habitants en France. S’il y a 2441 médecins aujourd’hui, ce nombre est dû à une baisse du nombre d’ORL depuis 2010, là aussi, dans la grande majorité des départements, même si pour ce cas, il n’y a pas d’aussi grande disparité que pour les ophtalmologues et le nombre moyen de médecins pour 100 000 habitants dans chaque département varie souvent entre 2 et 4 ORL.

    Les professionnels pour les handicaps cognitifs :

    Pour les handicaps cognitifs, il y a plusieurs spécialités médicales qui sont réunis : les psychiatres, les psychiatres de l’enfant et de l’adolescent, les neuro-psychiatres, les neurologues, et enfin les pédiatres pour les enfants. Si l’on réuni toutes ces spécialités, il y a 23 453 professionnels de santé qui s’occupent des personnes souffrants de handicaps cognitifs dont la majorité sont des psychiatres (12 626) et des pédiatres (7 693).

    Contrairement aux professionnels pour les handicaps visuels et auditifs, le nombre des professionnels pour les handicaps cognitifs a augmenté depuis 2010, notamment les neurologues dont le nombre a explosé et a même été parfois multiplié par 2 dans certains départements (notamment la Meuse, le Morbihan et les Vosges). Leur nombre a été publié par presque 4 dans deux départements : la Guyane et la Nièvre.

    Alors que la majorité des médecins ORL et ophtalmologues sont libéraux, les médecins spécialisés dans les handicaps cognitifs sont à majorité salariés, notamment les psychiatres avec 8 080.

    9,3 millions d’aidants en France :

    La dernière étude “vie quotidienne et santé”, publiée par la Drees, indique que 9,3 millions de personnes déclarent apporter une aide régulière à un proche en situation de handicap ou de perte d’autonomie. Parmi ces 9,3 millions de personnes, on retrouve 8,8 millions d’adultes et 0,5 million de mineurs âgés de 5 ans ou plus qui sont proches aidants, ce qui représentent tout de même 1 personne sur 6 pour les adultes.

    Un des principaux constats tirés de cette étude est que les aides sont de 3 types :

    • le soutien moral (6,4 millions de personnes âgées de 5 ans ou plus, dont 368 000 mineurs) ;
    • l’aide à la vie quotidienne (5,7 millions de personnes, dont 308 000 mineurs) ;
    • et l’aide financière (1,3 million d’adultes).

     

    Peu importe les âges (sauf la tranche 75 ans et plus), les femmes sont celles qui apportent le plus d’aide régulière à un proche, même si les hommes sont plus nombreux à déclarer apporter une aide financière.