VERDU BISSI Alexandre

  • Patients et numérique : France Assos Santé lance une enquête collaborative pour donner la parole aux usagers

    Une enquête qui fait partie du projet SafePAW

    C’est dans un contexte de modification des parcours de soins par le numérique et l’IA que France Assos Santé a lancé cette étude collaborative. Son objectif est clair : documenter l’expérience concrète des patients face aux outils numériques de santé, afin de mieux comprendre leurs effets sur les parcours de soins et alimenter les réflexions scientifiques et institutionnelles.

    Cette initiative s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche national plus large, SafePAW, qui vise à analyser les transformations du système de santé à l’ère du numérique. L’enquête portée par France Assos Santé constitue le volet “usagers” du projet SafePAW (Societal Assets For E-healthcare Patient pAthWays), qui est financé dans le cadre du programme national PEPR Santé Numérique, lui-même inscrit dans la stratégie d’investissement France 2030.

    L’ambition du projet SafePAW est d’explorer la manière dont les technologies numériques – en particulier l’IA et les outils d’aide à la décision – transforment les parcours de soins, dans un contexte marqué par :

    • les défis démographiques du système de santé ;

    • les contraintes économiques pesant sur l’organisation des soins ;

    • l’essor rapide des technologies numériques dans la pratique médicale.

    Au-delà de la dimension technologique, le projet accorde une place centrale aux dimensions sociales, éthiques et organisationnelles du numérique en santé. Le pilotage scientifique est assuré par Carine Milcent, directrice de recherche au Centre national de la recherche scientifique (CNRS), qui inscrit cette démarche dans le champ des sciences participatives, visant à associer les citoyens à la production de connaissances.

    Faire émerger la réalité des parcours vécus par les patients :

    Le volet « usagers » de l’étude a pour objectif de capturer l’expérience réelle des patients, au-delà des discours institutionnels ou des évaluations techniques des outils numériques. Trois objectifs structurent l’enquête :

    • Donner à entendre la réalité des parcours vécus, directement à partir de la parole des patients ;

    • Identifier les difficultés concrètes rencontrées sur le terrain, qu’il s’agisse de ruptures de prise en charge, d’inégalités territoriales ou d’enjeux liés au numérique ;

    • Repérer les usages du numérique et de l’IA qui fonctionnent réellement, du point de vue des usagers.

    Les organisateurs souhaitent notamment mieux comprendre les perceptions et les préoccupations des patients concernant la sécurité des données de santé, la confiance dans les outils numériques, ainsi que l’accessibilité des services numériques selon les territoires et les profils sociaux. Au-delà de sa dimension scientifique, l’enquête s’inscrit dans une logique de démocratie en santé, en cherchant à intégrer plus directement la parole des usagers dans les réflexions sur l’évolution du système de santé. Pour les porteurs du projet, l’écoute des expériences vécues constitue un levier essentiel pour favoriser l’adhésion aux transformations du système de soins. Comme l’a également souligné lors de l’annonce de l’ouverture de l’enquête la chercheuse Carine Milcent :« le fait d’écouter les acteurs du système de santé que nous sommes tous ne peut que contribuer à favoriser une meilleure adhésion au système de santé de demain. »

    France Assos Santé a aussi rappelé que l’étude bénéficie de toutes les autorisations réglementaires nécessaires et prévoit un traitement des données exclusivement à des fins scientifiques, dans le respect du consentement des participants et de l’anonymat.

    Une enquête participative ouverte jusqu’au 4 avril 2026

    L’enquête « Ma santé, Ma voix » repose sur un dispositif méthodologique conçu pour favoriser une expression libre et authentique des participants.

    Elle comporte deux volets : un questionnaire en ligne que les participants peuvent compléter à leur rythme et un recueil de témoignages audio et vidéo, qui est une étape facultative, qui va permettre aux participants de partager leur expérience sous forme de témoignages audio ou vidéo. Ce dispositif vise à mieux restituer la complexité des parcours de soins, souvent difficile à capturer à travers des questionnaires standardisés.

    Une enquête ouverte à toutes les situations de santé :

    L’étude adopte un périmètre volontairement inclusif.

    Toutes les situations de santé peuvent être concernées :

    • soins ponctuels ;

    • maladies chroniques ;

    • pathologies physiques ou mentales ;

    • situations de handicap.

    L’enquête prend également en compte la diversité des contextes socio-économiques et territoriaux, notamment les situations de précarité, les inégalités sociales et territoriales, mais aussi l’éloignement du numérique. Cela fin de mieux comprendre comment ces facteurs influencent l’expérience des patients face aux technologies de santé.

    Vous pouvez participer à cette enquête jusqu’au 4 avril 2024 en cliquant sur ce lien.

  • MaSanté : un “Mon espace santé” à la belge… mais avec une autre philosophie

    Une application qui agrège les données plutôt qu’un dossier centralisé

    L’application MaSanté ne constitue pas un dossier médical unique centralisé. Elle agit plutôt comme une porte d’entrée vers plusieurs sources de données déjà existantes dans l’écosystème belge.

    En pratique, la plateforme permet d’accéder à différents services :

    • schéma de médication et prescriptions ouvertes ;

    • vaccinations ;

    • résumé de santé du médecin généraliste ;

    • résultats d’examens ou rapports médicaux.

    Ces informations proviennent de multiples infrastructures régionales ou sectorielles (réseaux hospitaliers, laboratoires, pharmacies, plateformes régionales). L’application joue donc principalement un rôle d’agrégateur et d’interface citoyenne. Cette architecture reflète la structure institutionnelle du système de santé belge, historiquement fragmenté entre plusieurs niveaux de gouvernance. À l’inverse, la stratégie française repose davantage sur une logique de plateforme nationale centralisée. Lancé en 2022, Mon Espace Santé combine plusieurs briques : dossier médical numérique, messagerie sécurisée, catalogue d’applications et espace de stockage documentaire.

    La France VS la Belgique : deux stratégies différentes pour la donnée de santé citoyenne

    La comparaison entre les deux dispositifs met en lumière deux approches distinctes de la transformation numérique en santé.

    En France, Mon Espace Santé vise à constituer un véritable dossier médical numérique national, dans lequel les documents et données peuvent être stockés et partagés directement. La plateforme est conçue comme une infrastructure souveraine pilotée par l’État, destinée à devenir le point central du parcours numérique du patient.

    La Belgique adopte une approche plus fédérée et distribuée. Plutôt que de centraliser les données, MaSanté facilite l’accès aux informations existantes dans les systèmes déjà en place. Cette différence n’est pas seulement technique : elle traduit deux visions du rôle de l’État dans la gouvernance de la donnée de santé. Alors que la France privilégie une plateforme nationale structurante, la Belgique s’appuie davantage sur un écosystème interconnecté de services existants.

    Deux avancées qui permettent  de faire de l’accès citoyen aux données un standard européen :

    Le lancement de MaSanté confirme une tendance désormais claire : l’accès direct des citoyens à leurs données médicales devient un pilier des politiques de santé numérique en Europe. Dans la perspective du futur Espace européen des données de santé (EHDS), ces outils devraient jouer un rôle clé pour permettre aux patients de consulter, partager et potentiellement transférer leurs données entre États membres.

    La comparaison entre MaSanté et Mon Espace Santé illustre donc l’existence de deux modèles technologiques :

    • plateforme nationale centralisée (France)

    • agrégation fédérée de services existants (Belgique)

    Aucun de ces modèles ne s’impose encore comme standard européen. Le futur EHDS devra probablement composer avec cette diversité d’architectures nationales. Mais l’expérience française rappelle qu’un portail national ne garantit pas automatiquement l’adoption par les citoyens.

    Le succès réel de ces plateformes dépendra moins de leur architecture que de leur intégration dans les pratiques quotidiennes des professionnels et des patients : alimentation automatique des dossiers, utilité clinique réelle, simplicité d’usage et confiance dans la gestion des données. Sur ce terrain, la bataille européenne de la santé numérique ne fait probablement que commencer.

  • IA en contexte de soins : la Cnil et la HAS ouvrent une concertation sur un futur guide de référence

    Un guide pour encadrer l’usage de l’IA dans les soins

    Alors que le récent baromètre de la Fédération hospitalière de France (FHF),  indique que 65 % des établissements publics utilisent déjà des solutions d’intelligence artificielle et que cette une tendance est appelée à s’intensifier dans les prochaines années, un projet de guide de référence a été lancé par la HAS et la Cnil, réunissant des experts des domaines médical, juridique, éthique et technologique.

    Son objectif est double :

    • Clarifier le cadre réglementaire applicable aux systèmes d’IA utilisés dans les soins ;

    • Proposer des recommandations opérationnelles pour un déploiement éthique, sécurisé et conforme à la réglementation.

    Cette initiative fait directement écho aux évolutions du cadre d’évaluation des établissements de santé. Depuis le 6ᵉ cycle de certification, la HAS a introduit des critères spécifiques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle, marquant une reconnaissance institutionnelle du rôle croissant de ces technologies dans les organisations de soins.

    Un guide structuré autour du cycle de vie des systèmes d’IA

    Le projet de document s’organise autour de douze fiches thématiques. Dix fiches suivent les différentes étapes du cycle de vie d’un système d’IA dans un établissement de santé, depuis son acquisition jusqu’à sa désinstallation. Deux fiches supplémentaires abordent des enjeux transversaux, à savoir la gouvernance des systèmes d’IA, et les spécificités de l’IA générative, dont l’usage se développe rapidement dans les environnements cliniques.

    Pour chaque étape, les recommandations sont classées selon trois niveaux de maturité :

    1. les recommandations “standard” : intégrant les bonnes pratiques considérées comme consensuelles et applicables dans la majorité des situations ;

    2. les recommandations “avancées” : comportant les leviers d’amélioration ou d’anticipation qui peuvent être déployés en fonction des ressources et de la maturité numérique des établissements ;

    3.  et les “réflexes essentiels” qui sont des actions à adopter systématiquement afin d’éviter des usages non conformes, inappropriés ou potentiellement dangereux.

    Cette approche graduée vise à tenir compte de la diversité des capacités organisationnelles et technologiques des établissements de santé, tout en encourageant une progression vers des pratiques plus robustes.

    Un périmètre centré sur l’IA ayant un impact direct sur le patient :

    Le guide concerne les systèmes d’intelligence artificielle utilisés dans le cadre de la prise en charge des patients.

    Il couvre donc un périmètre large, incluant les systèmes relevant de différents cadres réglementaires européens :

    • le règlement européen sur l’intelligence artificielle (AI Act),

    • le règlement sur les dispositifs médicaux,

    • le règlement sur les dispositifs médicaux de diagnostic in vitro.

    En revanche, deux catégories d’usage sont exclues :

    • la phase de développement des systèmes d’IA, pour laquelle la CNIL a déjà publié plusieurs ressources et recommandations ;

    • les systèmes d’IA sans impact direct sur les soins, par exemple ceux utilisés pour la gestion administrative, les ressources humaines ou la facturation.

    Cette distinction traduit la volonté des autorités de concentrer leurs recommandations sur les situations où les enjeux de sécurité des patients et de responsabilité clinique sont les plus importants.

    Une consultation ouverte à l’ensemble de l’écosystème

    La consultation publique est ouverte à tous les acteurs du secteur sanitaire, qu’ils soient des établissements de santé, des professionnels de santé exerçant en libéral, des associations de patients, ou encore des fournisseurs de systèmes d’intelligence artificielle. Les autorités encouragent toutefois les réponses collectives, notamment via les fédérations professionnelles ou les organisations représentatives de l’écosystème. Les contributions seront recueillies à travers un formulaire structuré autour des douze fiches du guide. Certaines questions ciblent des enjeux spécifiques, comme l’information des patients sur l’usage de l’IA, ou encore le contrôle humain des systèmes algorithmiques.

    Les contributions auront une valeur consultative et ne seront pas nécessairement intégrées de manière exhaustive dans la version finale du guide. Vous pouvez d’ores et déjà participer à cette contribution, en cliquant sur ce lien et en remplissant le questionnaire avant le 16 avril 2026.

    Un jalon supplémentaire dans la régulation de l’IA en santé :

    Cette initiative s’inscrit dans un mouvement plus large de structuration du cadre de l’IA en santé en Europe et en France.

    Avec l’entrée en vigueur progressive du règlement européen sur l’intelligence artificielle et le renforcement des exigences de certification des établissements, les autorités cherchent désormais à traduire ces principes réglementaires en pratiques opérationnelles pour les acteurs de terrain. Le guide HAS-CNIL pourrait ainsi devenir un référentiel de bonnes pratiques pour les établissements de santé, à l’image de ce que représentent déjà certains cadres méthodologiques pour l’usage des données de santé ou la sécurité numérique.

    Au-delà de la conformité réglementaire, l’enjeu est aussi organisationnel : intégrer l’IA dans les processus de soins tout en préservant la responsabilité médicale, la sécurité des patients et la confiance dans les technologies numériques.

  • EHDS : signature du premier acte d’exécution pour la gouvernance de l’Espace

    Une première étape institutionnelle validée

    L’Espace européen des données de santé franchit un cap. Le premier acte d’exécution relatif au EHDS Board (article 92) a reçu le plein soutien des États membres. Cette adoption officialise la mise en place de l’organe de gouvernance chargé de coordonner l’application du règlement dans l’Union européenne. En parallèle, les discussions progressent sur deux sujets techniques majeurs : les spécifications du futur environnement numérique européen de test et les exigences applicables aux Secure Processing Environments, qui encadreront l’analyse sécurisée des données.

    La European halth data space regulation constitue l’un des piliers de la stratégie européenne des données. Il vise à harmoniser l’accès et l’usage des données de santé, à la fois pour la continuité des soins (usage primaire) et pour la recherche, l’innovation et les politiques publiques (usage secondaire). Le règlement prévoit notamment la création d’autorités nationales d’accès aux données, l’obligation de traiter les données sensibles dans des environnements sécurisés et le respect de standards communs d’interopérabilité.

    Plus que 13 mois avant les prochaines échéances :

    L’adoption de ce premier acte d’exécution marque le passage du cadre réglementaire à la mise en œuvre concrète. À treize mois des prochaines échéances, les États membres doivent désormais transformer les principes du texte en infrastructures opérationnelles et en dispositifs de gouvernance robustes. L’EHDS devient ainsi un chantier technique et politique majeur, qui structurera durablement l’écosystème européen de la donnée de santé.

  • Cyberattaque de Cegedim : quand les champs libres se transforment en réelles failles

    Un incident massif aux contours encore flous

    Selon une enquête diffusée dans le journal de France 2, une base accessible en ligne contiendrait entre 11 et 15 millions de fiches patients issues de cabinets médicaux utilisant le logiciel “MonLogicielMedical.com” de Cegedim. Les données évoquées comprennent des éléments d’identité et de contact, nom, prénom, téléphone, adresse, email, mais aussi des commentaires saisis librement par les praticiens.

    Dans son communiqué du 26 février 2026, Cegedim Santé indique avoir détecté fin 2025 un « comportement anormal de requêtes applicatives » sur des comptes médecins. Sur 3 800 utilisateurs du logiciel, 1 500 seraient concernés. L’entreprise affirme que seuls les dossiers administratifs ont été consultés ou extraits illégalement et que les dossiers médicaux structurés sont restés intègres. Mais la distinction entre administratif et médical s’efface dès lors que des informations de santé sont inscrites dans des champs libres.

    Une frontière entre dossier médical et dossier administratif :

    Dans les systèmes d’information en santé, les champs libres remplissent une fonction essentielle : permettre au médecin de contextualiser, annoter, préciser.

    Avec le temps, ces espaces sont devenus :

    • des zones d’expression clinique informelle,

    • des mémos internes,

    • parfois des annotations sensibles non structurées.

    Ce que révèle cette affaire, c’est que la frontière entre “dossier médical structuré” et “dossier administratif” est largement théorique lorsque des informations de santé figurent dans un champ texte libre. Techniquement, ces champs échappent souvent aux mécanismes fins de classification automatique, sont plus complexes à anonymiser, et sont rarement segmentés avec le même niveau d’exigence que les bases médicales codifiées. Ils deviennent alors des points de fragilité invisibles dans l’architecture globale.

    Un enjeu systémique pour la médecine de ville

    Contrairement aux hôpitaux, les cabinets libéraux ne disposent ni d’équipes internes dédiées à la cybersécurité, ni d’architectures SOC avancées capables de détecter et d’analyser en temps réel des comportements anormaux. Dans ce contexte, l’éditeur du logiciel métier devient de facto l’infrastructure critique sur laquelle repose la protection des données des patients. Cette dépendance structurelle soulève plusieurs enjeux majeurs : le niveau réel d’audit et de supervision continue des requêtes applicatives sur ces solutions, la robustesse des politiques de chiffrement et de cloisonnement appliquées aux champs non structurés, ainsi que la formation des praticiens à la minimisation des données dans les espaces libres. Autrement dit, la cybersécurité ambulatoire apparaît aujourd’hui comme le maillon le plus fragile de la chaîne numérique en santé, alors même qu’elle concentre une part considérable des données sensibles.

    Un contexte de défiance renforcée

    Cet épisode intervient dans un climat déjà particulièrement tendu autour de la protection des données de santé, marqué par la multiplication des cyberattaques visant les acteurs du secteur, par la hausse continue des notifications de violations adressées à la Cnil et par une sensibilité accrue du débat public sur les enjeux de souveraineté numérique. Dans ce contexte, même si le ministère rappelle qu’il s’agit d’un prestataire privé et non d’une infrastructure relevant directement de l’État, cette distinction demeure largement théorique pour les citoyens. Lorsqu’il s’agit de données médicales, la frontière entre public et privé s’efface dans la perception collective : la responsabilité est perçue comme globale. Or, en matière de données de santé, la confiance est systémique, ou elle n’est pas.

    Cette affaire ne doit donc pas être lue uniquement comme une cyberattaque supplémentaire. Elle révèle une faille structurelle :
    la donnée non structurée est devenue un angle mort de la gouvernance numérique en santé. À mesure que la France accélère la numérisation des parcours et l’interopérabilité des systèmes, la sécurisation des infrastructures visibles ne suffira plus. Il faudra intégrer une gouvernance spécifique des zones grises : champs libres, commentaires, métadonnées, historiques applicatifs.

    La donnée de santé n’est pas seulement un actif stratégique. Elle est désormais une surface d’attaque distribuée. Et dans cette configuration, les failles ne sont plus toujours là où on les attend.

  • Maladies rares : un écosystème interconnecté riche de plusieurs milliers d’acteurs

    La Plateforme maladies rares comme hub décisionnel

    Si la gouvernance des maladies rares s’articule autour de quelques instances nationales, sa réalité opérationnelle repose sur un maillage colossal. En effet, ce sont plusieurs milliers d’acteurs qui interagissent et collaborent au quotidien sur le territoire français. De la recherche fondamentale à la prise en charge au domicile, cette galaxie interconnectée rassemble plus de 240 associations de patients fédérées, près de 400 centres de référence (CRMR) et de quasiment 2 000 centres de compétence (CCMR) répartis dans les hôpitaux, ainsi que des centaines d’équipes de recherche académique. S’y ajoute un tissu privé en pleine expansion, comptant des dizaines de laboratoires pharmaceutiques, de biotechs et de start-ups numériques. Naviguer dans ce réseau foisonnant nécessite d’en comprendre les grands piliers stratégiques. Au centre de cette dynamique se trouve un lieu unique en Europe, situé à l’Hôpital Broussais à Paris : la plateforme Maladies Rares. Elle incarne la convergence entre le plaidoyer des patients, le financement de la recherche et l’information publique.

    Au sein de ce hub, l’AFM-Téléthon joue un rôle de locomotive historique et financière. Elle impulse la recherche de pointe, notamment dans les thérapies géniques via ses laboratoires dédiés, tout en finançant massivement la plateforme elle-même. À ses côtés, l’Alliance maladies rares fédère plus de deux cents associations de patients. Son rôle est éminemment politique et stratégique : elle porte la voix des malades auprès des pouvoirs publics pour orienter les plans nationaux et garantit que l’innovation reste centrée sur les besoins réels des patients. Cette représentativité s’étend à l’échelle continentale grâce à Eurordis, l’alliance européenne qui connecte la stratégie française aux directives et financements de l’Union Européenne.

    Pour assurer le lien direct avec le grand public et les professionnels en quête d’orientation, l’association Maladies rares info services opère comme la porte d’entrée informative, réduisant ainsi l’errance diagnostique dès les premières interrogations. De son côté, la Fondation maladies rares agit comme le bras armé du financement scientifique, facilitant les partenariats public-privé en soutenant des projets de recherche translationnelle et clinique.

    Enfin, cet écosystème ne saurait fonctionner sans un socle de connaissances et un langage commun : c’est le rôle d’Orphanet, le portail de référence mondial créé par l’Inserm, qui garantit l’interopérabilité des données de santé et des registres internationaux grâce à sa nomenclature standardisée (les codes ORPHA), une brique technologique indispensable à toute avancée épidémiologique et au déploiement de la médecine de précision.

    Un maillage territorial bien organisé autour des 23 FSMR :

    Le diagnostic et le soin reposent sur une organisation pyramidale et labellisée par l’État, conçue pour mailler l’ensemble du territoire national. Au sommet de cette organisation se trouvent les filières de santé maladies rares (FSMR), au nombre de vingt-trois. Des structures comme la filière AnDDI-Rares (dédiée aux anomalies du développement) ont pour mission d’animer et de coordonner leur domaine thérapeutique spécifique. Elles rédigent les protocoles nationaux de diagnostic et de soins, structurent la formation des professionnels et organisent la recherche clinique.

    Cartographie des 23 filières de santé maladies rares - @Health&Tech Intelligence
    Cartographie des 23 filières de santé maladies rares – @Health&Tech Intelligence

    Ces filières s’appuient sur un réseau opérationnel composé des centres de référence maladies rares (CRMR) et des centres de compétence (CCMR). Les CRMR, généralement situés dans les grands centres hospitaliers universitaires, concentrent l’hyper-expertise sur une pathologie donnée. Ils posent les diagnostics complexes et initient les traitements innovants. Les CCMR, répartis plus largement sur le territoire, assurent quant à eux le suivi de proximité, garantissant que l’expertise redescende au plus près du domicile du patient. Les liaisons sont constantes : un patient diagnostiqué dans un CRMR sera suivi en binôme avec son CCMR local, le tout sous l’égide des bonnes pratiques dictées par sa filière de rattachement.

    Des acteurs qui permettent le passage du standard international à la constitution de cohortes nationales

    L’interopérabilité est le nerf de la guerre dans le domaine des maladies rares, car les données sont par nature peu nombreuses et dispersées. C’est ici qu’intervient Orphanet, acteur majeur également hébergé par la plateforme maladies rares. Orphanet édite et maintient la nomenclature internationale des maladies rares (les codes ORPHA). Son rôle est fondamental : fournir le langage commun qui permet à tous les systèmes d’information hospitaliers et aux registres de recherche de parler la même langue, rendant ainsi les pathologies visibles dans les bases de données.

    Ces données codées alimentent ensuite la Banque nationale de données maladies rares (BNDMR), dont le maître d’oeuvre est l’AP-HP. Véritable pilier épidémiologique français, la BNDMR collecte les données cliniques pseudonymisées issues de tous les centres de référence et de compétence via l’application BaMaRa. La liaison entre le soin et la donnée est donc systématique : chaque consultation experte enrichit la BNDMR, qui à son tour fournit les cohortes nécessaires aux chercheurs de la Fondation maladies rares ou aux industriels développant de nouvelles thérapies. La BNDMR orchestre également des outils orientés vers les utilisateurs, comme les futures applications permettant de recueillir les données en vie réelle directement auprès des malades.

    Une industrialisation en fin de chaîne pour répondre concrètement aux besoins des patients

    L’écosystème ne serait pas complet sans les acteurs privés capables d’industrialiser et de mettre sur le marché les solutions issues de cette intelligence collective académique et clinique. D’un côté, les laboratoires pharmaceutiques et les biotechs jouent un rôle moteur dans le développement des traitements orphelins (thérapies géniques, cellulaires ou de substitution). Pour surmonter le défi du recrutement sur des pathologies ultra-ciblées, ils s’interfacent étroitement avec les centres de référence (CRMR) afin de mener leurs essais cliniques. De plus, ils collaborent dès les phases précoces de recherche et de développement avec les associations de patients pour comprendre l’histoire naturelle des maladies, une étape devenue indispensable pour définir des critères d’évaluation clinique pertinents aux yeux des autorités de santé.

    Parallèlement, la transformation du secteur s’accélère avec l’émergence d’un tissu dynamique de start-ups et d’acteurs de l’IA. Ces entreprises apportent des innovations de rupture sur l’ensemble du parcours de soin : algorithmes de phénotypage digital croisant données cliniques et génomiques pour réduire les années d’errance diagnostique, ou encore plateformes de télésurveillance permettant de maintenir le lien hôpital-domicile. Au-delà de l’amélioration de la qualité de vie, ces technologies numériques jouent aujourd’hui un rôle hautement stratégique : elles permettent de générer des données en vie réelle (Real-World Evidence), fournissant ainsi aux payeurs et aux institutions les preuves médico-économiques nécessaires pour soutenir et financer ces prises en charge de nouvelle génération.

    Cartographie des acteurs des maladies rares :

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    Interactions entre les acteurs :

    Interactions dans l'écosystème français des maladies rares - @H&TI
    Interactions dans l’écosystème français des maladies rares – @H&TI

  • Health data hub : un bilan 2025 sous le signe de la consolidation stratégique

    Une montée en charge qui crédibilise enfin l’outil

    Avec 73 nouveaux projets accompagnés en 2025 (plus de 230 au total depuis sa création en 2019), le Plateforme des données de santé (PDS, ex “HDH”) confirme une accélération tangible. Surtout, 169 projets mobilisent désormais directement sa plateforme technologique. Dans un contexte où certains observateurs questionnaient son utilité réelle, cette montée en charge constitue un signal important : la plateforme n’est plus un simple symbole institutionnel, elle est utilisée. La diversification des porteurs, hôpitaux, universités, industriels, start-ups, montre qu’elle s’est progressivement insérée dans les pratiques de recherche. Pour une structure dont la valeur économique avait été fortement réévaluée à la baisse dans un rapport public en 2025, cette intensification des usages est un enjeu de crédibilité.

    Une ambition continue et structurante de fédérer l’écosystèmeautour des données de santé - @H&TI
    Une ambition continue et structurante de fédérer l’écosystème autour des données de santé – @H&TI

    Un changement de logique passant de l’accès aux données à l’ingénierie de l’appariement :

    L’autre évolution majeure tient à l’élargissement de l’entrepôt de bases partenaires (22 bases chaînées au SNDS) et au déploiement d’outils comme “Mon interface d’appariement”. Ce point est stratégique. Le débat public s’est longtemps concentré sur l’accès au SNDS. Or la valeur scientifique réside désormais dans la capacité à croiser, enrichir et structurer les données.

    En renforçant l’ingénierie d’appariement, le HDH cherche à déplacer le centre de gravité : passer d’un rôle de guichet administratif à celui d’infrastructure méthodologique. C’est probablement là que se joue sa pérennité.

    Une européanisation qui change l’échelle du projet

    L’engagement renforcé dans l’Espace européen des données de santé (EEDS), notamment via des projets comme Tehdas ou Shaiped, repositionne la plateforme. Le HDH ne peut plus être analysé uniquement à l’échelle nationale. En devenant le point d’ancrage français dans l’architecture européenne des données de santé, il acquiert une dimension stratégique nouvelle. Cette intégration européenne constitue aussi un argument politique fort au moment où sa gouvernance et son modèle ont été contestés. Autrement dit : son avenir dépend désormais autant de Bruxelles que de Paris.

    Un hub national au sein de l’Espace européen des données desanté - @HDH
    Un hub national au sein de l’Espace européen des données de santé – @HDH

    Une année qui marque “la fin de l’ère Azure”

    Enfin, 2025 marque officiellement le lancement des travaux de migration vers un hébergement souverain. Cette annonce n’est pas anodine : elle intervient après des années de critiques sur l’hébergement sous droit américain et dans un contexte géopolitique tendu.

    Le renforcement des actions citoyennes (académie des données de santé, travaux sur l’adhésion) répond à la même logique : consolider la légitimité sociale du dispositif. Ces deux chantiers, souveraineté technologique et confiance publique, sont en réalité des réponses directes aux fragilités structurelles identifiées ces dernières années.

    Une plateforme en phase de stabilisation, pas encore de transformation :

    Ce bilan 2025 montre une plateforme plus utilisée, plus intégrée, plus outillée. Il ne signe pas un succès éclatant, mais une stabilisation.

    La question n’est plus celle de la survie du Health data hub. Elle devient celle de son impact mesurable : capacité à produire des résultats scientifiques majeurs, à soutenir l’innovation industrielle et à peser dans l’architecture européenne des données. 2025 apparaît ainsi comme une année charnière : celle où le HDH cesse d’être un projet contesté pour tenter de devenir une infrastructure incontournable. Reste à savoir si cette consolidation suffira à effacer les fragilités accumulées.

  • Essais cliniques : une maturité confirmée sur l’ensemble des cas d’usage numériques

    Répartition des cas d’usage numériques pour les essais cliniques :

    Alors que l’intelligence artificielle monopolise l’attention médiatique, la véritable colonne vertébrale des essais cliniques repose sur un ensemble de technologies numériques déterministes. Loin d’être au même stade de développement, ces solutions s’échelonnent d’une adoption universelle pour les infrastructures critiques à des phases de tests pour les innovations de traçabilité. Cette étude, signée Health & Tech Intelligence, montre que les 12 cas d’usages numériques existants pour les essais cliniques sont classées en 4 grandes catégories.

    L’an dernier, nous avions dressé un panorama des cas d’usage de l’intelligence artificielle pour les essais cliniques (pour plus d’informations, vous pouvez consulter ce panorama en cliquant sur ce lien). Cette année, nous avons choisi de structurer les cas d’usage numérique (hors IA) par degré de maturité :

     

    L’infrastructure réglementaire et logistique possèdent désormais une numérisation désormais totale et critique

    Le socle technologique des essais cliniques a atteint un stade de maturité absolue, où le retour au papier est devenu inconcevable pour l’industrie pharmaceutique internationale. Au cœur de cette infrastructure, la collecte centralisée des données cliniques (EDC) est omniprésente et s’impose comme le référentiel central des données de l’étude. Ce système a rendu obsolètes les cahiers d’observation papier en imposant une saisie web sécurisée, dont l’enjeu actuel n’est plus l’adoption, mais l’interopérabilité technique avec les dossiers patients hospitaliers.

    Dans cette même dynamique de standardisation massive, la gestion documentaire s’est entièrement dématérialisée via l’archivage réglementaire continu (eTMF). En imposant que le dossier maître soit « directement accessible » et que toute modification soit traçable (Articles 57 et 58), le règlement européen 536/2014 a fait de ce classeur numérique la réponse opérationnelle standard pour garantir l’état de préparation aux inspections (“Inspection Readiness”). Il s’accompagne systématiquement de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement (IRT/RTSM), validée par le même règlement (Annexe VI) sous la forme de « systèmes électroniques centralisés » pour gérer la randomisation et sécuriser l’aveugle sans intervention humaine.

    Plusieurs standards industriels devenus incontournables :

    Au-delà de l’infrastructure pure, plusieurs technologies se sont imposées comme des standards de qualité exigés par les payeurs et les régulateurs pour garantir l’intégrité des résultats. La capture des symptômes des patients a ainsi basculé vers la déclaration des symptômes en temps réel (eCOA/ePRO), délaissant les carnets papier jugés peu fiables à cause du biais de mémoire. L’utilisation d’applications mobiles horodatées pour saisir la douleur ou la qualité de vie est aujourd’hui une norme méthodologique pour prouver l’efficacité d’un médicament en vie réelle.

    Cette exigence de rigueur s’applique également au management global via le pilotage opérationnel des centres investigateurs (CTMS). Véritable ERP (ou PGI “progiciel de gestion intégré” en français) de la recherche, il automatise les flux financiers complexes et les paiements aux hôpitaux. En parallèle, la logistique des produits sensibles est sécurisée par la surveillance de l’intégrité de la chaîne du froid, imposée par les lignes directrices du 5 novembre 2013 sur les bonnes pratiques de distribution en gros des médicaments à usage humain, tandis que la standardisation de l’analyse d’images est devenue la norme en oncologie pour neutraliser les biais d’interprétation locaux grâce à une relecture centralisée et indépendante des scanners et IRM.

    L’expérience patient décentralisée en forte accélération

    Poussée par la pandémie et les recommandations de l’Agence européenne des médicaments sur les essais décentralisés, la numérisation de la relation patient connait une croissance explosive. La mesure continue des biomarqueurs en vie réelle (via wearables) transforme la preuve clinique : les capteurs connectés permettent désormais de collecter des données physiologiques au domicile du patient, remplaçant les évaluations ponctuelles à l’hôpital. Cette approche est soutenue par la généralisation du suivi médical à distance (telehealth ou “télévisite” en français), qui réduit le fardeau des déplacements pour les patients fragiles, et par la sécurisation du consentement éclairé (eConsent), qui utilise la vidéo et l’interactivité sur tablette pour améliorer la compréhension éthique et juridique de l’étude.

    En amont de l’inclusion, les méthodes de sourcing se modernisent également via l’identification numérique des populations cibles. L’utilisation du marketing web ciblé pour recruter des volontaires hors des circuits hospitaliers classiques permet d’améliorer significativement la diversité des cohortes, répondant à un impératif scientifique et sociétal de représentativité que les méthodes traditionnelles peinent à satisfaire.

    La traçabilité par Blockchain, un potentiel technologique encore sous-exploité

    Enfin, à la frontière de l’innovation, la traçabilité immuable de la chaîne logistique (blockchain) reste à un stade de pilote industriel ou de niche. Bien que prometteuse pour répondre aux directives anti-contrefaçon (FMD, DSCSA) en créant un registre distribué infalsifiable de la chaîne du médicament, son déploiement à grande échelle se heurte encore à la complexité de l’interconnexion entre les multiples acteurs mondiaux. Elle représente néanmoins l’avenir de la transparence pharmaceutique, au-delà des silos de données actuels.

    Cartographie des 12 cas d’usage numériques pour les essais cliniques :

     

  • Longévité : seulement un tiers des solutions numériques utilisées en France sont marquées CE

    Vers une modélisation du « capital santé » individuel

    La transition d’une médecine curative vers une médecine de longévité impose aux organismes de complémentaire santé de changer de paradigme : il ne s’agit plus seulement de financer des soins, mais d’objectiver l’état de santé réel des populations pour prolonger l’espérance de vie en bonne santé (healthspan). Dans cette équation, les biomarqueurs digitaux jouent un rôle pivot. Ils permettent de passer d’un âge chronologique (état civil) à un âge biologique (état fonctionnel des organes), en agrégeant des données hétérogènes : constantes physiologiques, signature locomotrice, imagerie ou réponse aux traitements. Ce marché, évalué à plusieurs centaines de milliards de dollars, voit émerger des solutions capables de modéliser le vieillissement et de prédire la survenue de pathologies invalidantes.

    Dans notre étude dédiée à la longévité, Health & Tech Intelligence propose un panorama de 15 solutions identifiées en France, sélectionnées pour leur capacité à mesurer, prédire et préserver le capital santé, hybridant dispositifs médicaux validés et plateformes de prévention avancées.

    L’importance de l’âge fonctionnel pour dépister la fragilité avant la dépendance

    Le premier levier de la longévité est la préservation des fonctions motrices, sensorielles et cognitives. 5 solutions se distinguent par leur capacité à capter les « signaux faibles » du vieillissement ou à intégrer la santé mentale et l’hygiène de vie dans le quotidien.

    Le standard institutionnel de la mesure de fragilité :

    Le programme Icope (porté par l’IHU HealthAge) digitalise l’évaluation gériatrique standardisée de l’OMS. Via une application classée “dispositif médical”, nommée Icope Monitor, il permet de mesurer simultanément les 6 capacités intrinsèques (vision, audition, cognition, mobilité, nutrition, psychologie) pour définir un profil de risque personnalisé.

    Sur le volet cognitif spécifique, l’application de Five Lives évalue le risque de démence et propose un coaching cérébral pour prolonger la santé cognitive. Pour la mobilité, a-gO analyse la « signature de marche » via smartphone, sans capteur porté, pour prédire le risque de chute, indicateur clé du déclin moteur.

    L’intelligence ambiante et l’hygiène prédictive :

    La prévention s’invite aussi dans la salle de bain avec Baracoda et son miroir connecté BMind qui utilise l’IA pour le suivi de la santé mentale par analyse du langage et des expressions. Enfin, Y-Brush transforme l’hygiène bucco-dentaire en geste de santé préventif, rappelant le lien avéré entre maladies parodontales et risques cardio-vasculaires.

    Le suivi physiologique continu comme nouveau standard de la prévention cardio-métabolique

    La longévité cardiovasculaire repose sur la détection précoce des anomalies silencieuses (arythmies, hypertension). 5 solutions françaises permettent aujourd’hui un suivi de grade clinique ou une analyse métabolique fine directement au domicile ou en mobilité.

    Withings a démocratisé l’accès aux biomarqueurs cliniques (Vitesse d’onde de pouls, ECG, SpO2) via des objets du quotidien (Station Body Scan, ScanWatch). Ces outils permettent une stratification du risque cardio-vasculaire à grande échelle. Sur un plan plus spécialisé, Axelife propose avec son pOpmètre une mesure de la vitesse d’onde de pouls (VOP). C’est le « Gold Standard » pour évaluer la rigidité artérielle, un biomarqueur direct de l’âge vasculaire et des risques d’AVC.

    Zoom sur laa santé métabolique et respiratoire :

    Le métabolisme est également exploré sous deux autres angles. U-Scan de Withings permet une analyse nutritionnelle et métabolique via l’urine, sans prise de sang. En parallèle, la deeptech Pairfs se concentre sur la santé mitochondriale en mesurant les seuils ventilatoires (VT1/VT2) par analyse de gaz portable, optimisant l’entraînement en « Zone 2 », pilier de la longévité métabolique.

    Des solutions qui réaliser des bilans de santé « 3.0 », avec génétique, épigénétique et métabolisme

    Cette dernière catégorie regroupe 5 solutions qui réinventent le parcours de prévention en intégrant une vision holistique : biologie, génétique, épigénétique et possession de la donnée.

    Le check-up augmenté :

    Zoī et Kor redéfinissent le bilan de santé. Ils agrègent biomarqueurs sanguins, physiques et imagerie pour calculer un âge biologique et définir des protocoles d’optimisation personnalisés.

    Les données et leur valorisation prisent en compte pour la longévité :

    L’approche s’élargit avec Genio, qui intègre génétique et épigénétique pour une nutrition de précision, et Lucis, qui structure des parcours de prévention lisibles pour le grand public. Enfin, DeHealth introduit une dimension Web3 avec son modèle « Prevention as a Service », permettant à l’utilisateur de sécuriser et valoriser ses propres données biologiques via une Health ID, préfigurant l’avenir du dossier médical universel et décentralisé.

    Seulement 6 solutions sur 15 sont marquées CE

    Pour les acteurs institutionnels et les payeurs, la distinction entre « gadget » et « dispositif médical » est critique pour garantir la sécurité des données et la validité des mesures. Sur les 15 solutions analysées, seule une minorité (un tiers) offre des garanties cliniques robustes. L’écosystème français de la longévité montre une hybridation intéressante entre dispositifs médicaux validés et services de prévention avancés.

    • Les dispositifs médicaux de classe IIa (Risque modéré – Diagnostic) : 2 solutions offrent ce niveau de garantie clinique pour des mesures critiques : Axelife (pOpmètre) et Withings (pour les fonctions ECG/SpO2 de ses produits).

    • Les dispositifs médicaux de classe I (Faible risque – Suivi/Prévention) : 4 solutions valident leur approche par ce marquage : Icope Monitor, a-gO, Five Lives et Kor.

    • Les services et technologies bien-être : Les 9 autres solutions (Zoī, Genio, Lucis, DeHealth, Baracoda, U-Scan, Y-Brush, ZoneX) se positionnent comme des outils d’accompagnement lifestyle ou des technologies de rupture (Deeptech), essentiels pour l’engagement quotidien et la prévention primaire, en complément des parcours de soins.

    Panorama des 15 solutions numériques pour la longévité utilisées en France :

    Logo Nom de la solution Entreprise Description de la solution Type de solution
    Icope Monitor – Applications sur Google Play Icope Monitor IHU HealthAge / OMS Application d’évaluation des 6 capacités intrinsèques (vue, audition, mémoire, mobilité, etc.) pour le dépistage de la fragilité. Dispositif médical (Classe I)
    Logo de a-gO a-gO a-gO Analyse de la marche sans capteur porté (via smartphone) pour prédire le risque de chute et le déclin cognitif. Dispositif médical
    Logo de Withings Body Scan Withings

    Body Scan transforme la simple pesée en un véritable check-up médical à domicile en moins d’une minute. La solution évalue l’âge vasculaire et mesure l’activité nerveuse pour détecter les signes précoces de neuropathies périphériques.

    		 Dispositif médical (Classe IIa – partiel*)
    Logo de Withings ScanWatch Withings ScanWatch assure un suivi continu des paramètres vitaux de grade médical sans l’aspect anxiogène d’un dispositif hospitalier. Elle détecte proactivement la fibrillation auriculaire via ECG, les perturbations respiratoires (SpO2) et les variations de température pour objectiver la santé cardiaque et la qualité du sommeil. Dispositif médical (Classe IIa – partiel*)
    Logo de Zoī Zoī Zoī Bilan de santé 360° (Biologie, Imagerie) couplé à une application de coaching lifestyle continu. Service
    Logo de Baracoda Group Baracoda Baracoda Objets de la salle de bain connectée (Miroir BMind, Tapis) pour le suivi de la santé mentale et physique. Service
    Logo de Withings U-Scan Withings Laboratoire d’analyse d’urine connecté (cartouche) placé dans les toilettes pour suivi nutritionnel et menstruel. Service
    Logo de Five Lives Five Lives Five Lives Évaluation du risque de démence et coaching cérébral pour prolonger la santé cognitive (Healthspan du cerveau). Dispositif médical (Classe I)
    Logo de AXELIFE pOpmètre Axelife Mesure de la Vitesse d’Onde de Pouls (VOP) pour évaluer la rigidité artérielle et l’âge vasculaire (Risque AVC/HTA). Dispositif médical (Classe IIa)
    Logo de Kor Kor Kor Bilan de santé complet mesurant l’âge biologique (biomarqueurs sanguins, physiques) pour définir un protocole de longévité. Dispositif médical (Classe I)
    Logo de Genio | Biology-Based Nutrition &amp; Habits Genio Genio Plateforme de “Précision Health” intégrant génétique, épigénétique et microbiote pour nutrition et lifestyle personnalisés. Service
    Logo de Lucis (YC X25) Lucis Lucis Plateforme de prévention santé globale rendant les parcours de soins préventifs accessibles et lisibles. Service
    Logo de DeHealth DeHealth
    		 DeHealth Plateforme DPaaS (Prevention as a Service) utilisant l’IA et le Web3 pour structurer les données biologiques et prédire les risques afin de maximiser la longévité en bonne santé. Service
    Logo de Y-Brush by Biotech Dental Y-Brush Y-Brush Brosse à dents technologique permettant un brossage efficace en 10s et le suivi de la santé bucco-dentaire Service
    Logo de PAIRFS ZoneX Pairfs Capteur respiratoire portable mesurant les seuils ventilatoires (VT1/VT2) par analyse de gaz pour optimiser la santé métabolique (Zone 2). Service

     

    15 solutions numériques pour la longévité - @Health & Tech Intelligence
    15 solutions numériques pour la longévité – @Health & Tech Intelligence

  • Données de vie réelle : Lifen structure un nouveau standard pour la recherche clinique en oncologie

    Quand la donnée hospitalière devient un actif scientifique structuré

    Lancée fin 2023 par Lifen et Gustave Roussy, la cohorte LUCC (Large & Unified Cancer Cohort) s’impose rapidement comme un socle de référence sur le cancer du poumon. En moins de deux ans, plus de 15 000 patients ont été inclus, grâce à un réseau de 28 établissements publics et privés. Ce rythme d’extension est révélateur d’un besoin longtemps resté insatisfait : disposer de bases de données cliniques multicentriques, homogènes et exploitables, sans faire reposer l’effort sur des collectes manuelles lourdes et peu reproductibles.

    La singularité de LUCC ne tient pas tant à son volume qu’à sa méthode. En s’appuyant sur Lifen DataLab, la plateforme automatise la structuration des données issues des comptes rendus médicaux, cœur informationnel encore largement sous-exploité des systèmes hospitaliers. Là où la recherche clinique traditionnelle peine à capter la complexité des trajectoires de soins, LUCC permet d’analyser profils de patients, pratiques réelles et efficacité des traitements à une échelle difficilement atteignable jusqu’ici.

    Une validation scientifique qui dépasse le cadre technologique :

    La publication, fin 2025, d’une étude issue de LUCC dans Annals of Oncology, présentée à l’ESMO, marque un tournant. Elle ne valide pas seulement la performance d’un algorithme, mais un modèle méthodologique. Les résultats montrent un taux d’erreurs deux fois inférieur à celui des collectes manuelles, et surtout une réduction significative de l’hétérogénéité inter-centres, un point critique pour toute recherche multicentrique.

    Les résultats de l’étude démontrent que :

    • L’IA seule surpasse systématiquement l’approche manuelle sur chacune des 31 variables cliniques étudiées et pour chacun des 10 centres participants ;
    • L’IA seule réduit notamment de moitié les erreurs par rapport à la saisie manuelle (taux d’erreur de 7,0% pour l’IA contre 14,2% pour la méthode manuelle). Étant dans le cadre d’une étude rétrospective, la vérification humaine par un ARC superviseur n’a pas été faite ;
    • L’IA réduit la variabilité entre centres participants par rapport à la structuration manuelle. Cela signifie qu’elle est capable de mieux systématiser la façon dont les données sont collectées et permet de répondre à l’enjeu d’homogénéité des données dans les études multicentriques ;
    • Et surtout, la méthode hybride IA/expertise humaine va encore plus loin : elle combine l’extraction par l’IA avec une révision manuelle ciblée par l’IA sur les 30 % des cas qu’elle juge les plus incertains, ce qui fait chuter le taux d’erreur à 4,4 %, tout en conservant une vitesse de traitement quatre fois supérieure à l’analyse strictement manuelle.

    Ce que cette étude met donc en lumière, c’est la pertinence d’un modèle hybride : automatisation par l’IA, combinée à une relecture humaine ciblée. Autrement dit, une IA pensée comme un outil d’industrialisation de la donnée clinique, et non comme un substitut à l’expertise médicale. Cette approche répond à une tension bien connue du champ : produire vite, à grande échelle, sans sacrifier la qualité scientifique ni la reproductibilité.

    Annonce du projet ALK-IA, avec Takeda et Heva 

    L’intérêt de LUCC ne se limite pas à la recherche académique. Le projet ALK-IA, mené avec Takeda Oncology et Heva, illustre le passage de la donnée structurée à l’impact clinique. En s’intéressant aux patients atteints de cancers bronchiques non à petites cellules ALK+, une population rare et spécifique, l’étude exploite la cohorte pour évaluer en vie réelle l’efficacité des inhibiteurs d’ALK et les schémas thérapeutiques associés.

    Ici, la valeur ajoutée tient à l’articulation des sources : données hospitalières structurées par IA, expertise d’analyse médico-économique, et chaînage avec le SNDS. Ce type de dispositif ouvre la voie à une compréhension longitudinale des parcours de soins, bien au-delà du cadre hospitalier, et répond directement aux attentes actuelles des industriels, des autorités de santé et des cliniciens en matière de preuves en conditions réelles.

    Vers un nouveau cadre de production de la preuve en oncologie :

    Au-delà de LUCC et d’ALK-IA, Lifen pose les jalons d’un modèle extensible. Des travaux sont déjà engagés en oncologie pédiatrique et dans le cancer de la prostate, avec le soutien de partenaires institutionnels comme la Filière intelligence artificielle & cancers (Fiac). Cette dynamique traduit une évolution plus large : la donnée de vie réelle n’est plus seulement un complément aux essais cliniques, mais devient un pilier structurant de la recherche et de l’évaluation en santé.

    L’enjeu est désormais moins technologique que systémique. Gouvernance des données, acceptabilité réglementaire, confiance des établissements et des patients, capacité à maintenir la qualité dans le temps : c’est sur ces dimensions que se jouera la généralisation de ce modèle. En ce sens, l’expérience de Lifen apporte un retour terrain précieux sur ce que peut être une recherche clinique réellement ancrée dans les pratiques de soin.

    Une inflexion stratégique pour l’écosystème santé

    Ce bilan met en évidence un glissement stratégique : la donnée hospitalière, longtemps perçue comme un sous-produit du soin, devient un actif scientifique à part entière, dès lors qu’elle est structurée, sécurisée et gouvernée. En s’inscrivant dans ce mouvement, Lifen contribue à faire émerger un cadre méthodologique capable de concilier exigences réglementaires, robustesse scientifique et rapidité d’exploitation.

    À l’heure où la recherche clinique est confrontée à des délais, des coûts et des contraintes de plus en plus élevés, ce type d’approche pourrait bien redessiner les équilibres entre essais traditionnels et données de vie réelle, non pas en opposition, mais en complémentarité structurée.