Nabil

  • Dedalus et Inovie : un partenariat de 5 ans pour industrialiser en SaaS la suite InVitro dans les laboratoires

    Dedalus et le groupe Inovie annoncent le renouvellement de leur partenariat pour une durée de cinq ans, avec pour objectif le déploiement à grande échelle de la suite Dedalus InVitro en mode SaaS.

    Positionné sur la numérisation des laboratoires de biologie médicale, Dedalus accompagne Inovie, acteur du diagnostic médical en France, dans la poursuite de sa transformation numérique.

    La suite Dedalus InVitro est un système d’information convergé, conçu pour répondre aux enjeux de performance, de standardisation et d’efficacité des laboratoires et plateaux techniques.

    Pensée comme une solution unifiée, modulaire et évolutive, elle couvre plusieurs domaines comme la biologie médicale, la génétique et l’anatomopathologie.

    Une plateforme couvrant l’ensemble des activités de laboratoire

    Le déploiement au sein des laboratoires d’Inovie repose sur un ensemble de briques fonctionnelles :

    • Serveurs de résultats (InVitro Results Server, InVitro Patient Portal).
    • Gestion de la qualité et des processus d’accréditation via KaliLab.
    • Gestion administrative patient, facturation et comptabilité.
    • Outils de pilotage décisionnel.

    Cette couverture est conçue pour s’adapter aux besoins spécifiques des différents sites.

    La solution s’appuie sur de nombreux connecteurs et intègre nativement le standard FHIR, pour faciliter son insertion dans les systèmes d’information de santé existants. Cette capacité d’intégration fluidifie les échanges de données entre les acteurs du parcours de soins.

    L’architecture d’InVitro repose sur un socle central, InVitro LIS, autour duquel s’articulent des modules autonomes. Cette organisation garantit :

    • Une cohérence globale du système.
    • Une sécurité des données.
    • Une adaptabilité aux configurations locales.

    Elle permet également d’envisager des déploiements homogènes à grande échelle en conservant une flexibilité opérationnelle.

    Ce partenariat s’inscrit dans une volonté de “renforcer la performance et la fluidité des systèmes d’information”.

    Guillem Pelissier, directeur général de Dedalus France, souligne que ce partenariat va “garantir des déploiements efficaces et des résultats optimisés sur tous les sites”

    Le déploiement de la suite InVitro montre la convergence des systèmes d’information de laboratoire vers des plateformes intégrées, interopérables et opérées en mode SaaS.

  • AI Act : Parlement et Conseil convergent vers un report des obligations et un durcissement ciblé 

     

    @Health & Tech Intelligence

    Report à décembre 2027 pour les systèmes à haut risque, watermarking avancé à 2026

    Le Parlement européen acte un report partiel de l’entrée en application du règlement sur l’IA, en réponse à l’absence de standards techniques finalisés (notamment concernant certaines obligations applicables aux systèmes à haut risque) à l’échéance initiale du 2 août 2026.

    Les eurodéputés proposent donc un calendrier stabilisé :

    • 2 décembre 2027 pour les systèmes à haut risque.
    • 2 août 2028 pour les systèmes relevant de législations sectorielles.

    En parallèle, ils réduisent le délai de mise en conformité pour les obligations de watermarking, fixé au 2 novembre 2026. Pour rappel, le watermarking consiste à intégrer une marque visible ou invisible dans un contenu pour indiquer qu’il a été généré ou modifié par une IA. Dans l’AI Act, il vise à garantir la transparence et à limiter les risques de désinformation ou de fraude liés aux contenus artificiels.

    Le texte introduit également une interdiction ciblée des systèmes dits de « nudification », capables de générer ou manipuler des contenus sexuels réalistes sans consentement, sauf en présence de garde-fous effectifs.

    Enfin, les mesures de soutien sont étendues aux entreprises de taille intermédiaire, au-delà des seules PME.

    Une position du Conseil alignée sur la Commission, et enrichie de plusieurs mesures

    Le Conseil de l’Union européenne a adopté sa propre position en reprenant l’architecture générale de la proposition de la Commission, mais en y ajoutant plusieurs dispositions, comme :

    • Interdiction des systèmes générant des contenus sexuels non consentis ou des contenus pédopornographiques.
    • Réintroduction de l’obligation d’enregistrement des fournisseurs dans la base de données européenne, y compris pour certains systèmes exemptés de la qualification « haut risque ».
    • Report à décembre 2027 de la mise en place des bacs à sable réglementaires.

    Le texte précise également les compétences du futur AI Office, notamment pour la supervision des systèmes fondés sur des modèles d’IA à usage général développés par un même acteur. La Commission est par ailleurs chargée de produire des lignes directrices pour accompagner les acteurs soumis à des réglementations sectorielles, afin de limiter la charge de conformité.

    Accord sur le calendrier, mais désaccords sur le niveau d’obligations et de simplification

    Le vote en séance plénière du Parlement ouvre la voie aux négociations avec le Conseil. Si les deux institutions convergent sur le calendrier, des divergences subsistent donc sur :

    • Le niveau de simplification.
    • Le périmètre des obligations.
    • L’équilibre entre innovation et protection.

    Des risques liés à l’IA autonome sont identifiés mais les États restent réticents à légiférer davantage

    En parallèle des négociations, plusieurs analyses pointent un décalage entre le texte et les évolutions technologiques récentes. Les systèmes d’IA dits « agents », capables d’agir de manière autonome sans interaction constante avec l’utilisateur, posent de nouvelles questions réglementaires.

    Certains cas ont illustré ces risques, notamment des agents ayant réalisé des actions non autorisées dans des environnements open source. Le cadre actuel, conçu avant l’émergence de ces usages, pourrait ne pas couvrir pleinement ces systèmes. Si la Commission estime qu’ils entrent dans le périmètre existant, des discussions émergent sur la nécessité de règles spécifiques.

    Toutefois, plusieurs États membres s’opposent à l’introduction de nouvelles obligations, évoquant une fatigue réglementaire et privilégiant des approches non contraignantes.

    Une gouvernance hybride encore incomplète

    L’application de l’AI Act repose sur un modèle de gouvernance partagé entre États membres et Commission européenne. Les systèmes à haut risque relèvent principalement d’une supervision nationale, tandis que les modèles d’IA à usage général sont encadrés au niveau européen. Chaque État doit désigner deux autorités :

    • Une autorité de notification.
    • Une autorité de surveillance du marché.

    Or, malgré une échéance fixée à août 2025, plusieurs États accusent des retards.

    Au niveau européen, quatre structures doivent soutenir la mise en œuvre :

    • Un AI Office chargé de l’application des règles relatives aux modèles généraux.
    • Un European AI Board pour coordonner les autorités nationales.
    • Un panel scientifique d’experts.
    • Un forum consultatif réunissant industriels, chercheurs et société civile

    Aussi, ce modèle décentralisé pourrait entraîner des disparités d’application entre pays.

  • US : la santé numérique en gastroentérologie génère jusqu’à 2 901 $ d’économies par patient

    Deux modèles de solutions numériques évalués

    Selon le Peterson Health Technology Institute, les dispositifs numériques en gastroentérologie réduisent les dépenses annuelles de 1 889 à 2 901 $ par patient aux US, tout en améliorant les symptômes des patients atteints de syndrome de l’intestin irritable et de maladies inflammatoires chroniques.

    L’institut a analysé l’impact clinique et économique des solutions digitales en gastroentérologie, en s’appuyant sur des entretiens patients et une revue des données disponibles. Deux catégories ont été étudiées :

    • Solutions “wraparound” : programmes complémentaires intégrant conseils nutritionnels, accompagnement comportemental et suivi des symptômes.
    • Solutions pilotées par des cliniciens : dispositifs intégrant gastroentérologues et équipes pluridisciplinaires.

    L’évaluation a été menée avec des experts en gastroentérologie, en économie de la santé et en évaluation des technologies de santé.

    Des résultats qui varient fortement selon les approches

    Les résultats montrent une efficacité différenciée selon les cas :

    • Les solutions wraparound améliorent les symptômes et la qualité de vie des patients atteints de syndrome de l’intestin irritable (IBS), mais sans bénéfice démontré pour les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (IBD) seules.
    • Les solutions pilotées par des cliniciens améliorent les résultats pour les patients IBS et IBD.

    Les pathologies digestives concernent environ un adulte sur cinq aux États-Unis et représentent 112 milliards de dollars de dépenses annuelles.

    Jusqu’à 2 900 $ économisés par patient

    L’analyse met en évidence des économies nettes :

    • 1 889 $ par patient et par an pour les solutions wraparound chez les patients IBS.
    • 2 901 $ en moyenne par utilisateur pour les solutions intégrées avec cliniciens, notamment pour les cas modérés à sévères d’IBD et les IBS.

    Il s’agit du premier cas où des solutions numériques combinent amélioration clinique et économies de plusieurs milliers de dollars, dépassant les gains observés dans d’autres domaines comme l’hypertension ou les troubles musculosquelettiques.

    Le rapport met en lumière plusieurs implications selon les acteurs. Pour les acheteurs, l’enjeu est d’arbitrer entre des solutions plus accessibles mais limitées, comme les approches “wraparound” ou IBS, et des dispositifs plus complets, souvent plus coûteux, qui intègrent davantage de supervision clinique (notamment pour IBS et IBD).

    Pour les entreprises de santé numérique, le défi est de renforcer le niveau de preuve, à la fois clinique et économique, et faire évoluer leurs modèles vers une tarification davantage alignée sur les résultats à long terme plutôt que sur une logique d’engagement ponctuel.

    Des limites sur les données à long terme

    Le PHTI souligne toutefois plusieurs limites :

    • Durée de suivi encore courte dans les études disponibles.
    • Manque de données sur les populations diverses.
    • Incertitudes sur l’efficacité selon les stades de la maladie.

    L’institut appelle à produire des données en conditions réelles et à démontrer des résultats durables.

    Cette évaluation marque une évolution dans l’analyse des solutions digitales : la démonstration d’un impact simultané sur les résultats cliniques et les coûts devient un critère déterminant. Elle s’inscrit dans une tendance plus large où la preuve d’efficacité et la mesure de la valeur économique sont nécessaires.

  • Étude : apprendre à douter améliore la fiabilité des IA médicales (BMJ)

    Publiés dans BMJ Health & Care Informatics le 23 mars 2026, ces travaux* ouvrent la voie à des IA plus collaboratives avec les soignants.

    Une IA médicale peut se tromper… mais avec assurance. Et c’est bien là le problème.

    Une recommandation erronée, mais formulée avec aplomb, peut facilement orienter la décision d’un médecin.

    Ce biais est déjà documenté. Face à un outil perçu comme performant, les cliniciens ont tendance à faire confiance à la machine, parfois plus qu’à leur propre jugement, même quand leur intuition diverge. Dans des situations d’urgence notamment, certaines études montrent qu’une recommandation affichée avec un haut niveau de confiance est plus souvent suivie… même lorsqu’elle est fausse.

    Le problème vient en partie de la conception même des modèles. Aujourd’hui, une IA est entraînée à répondre. Pas à dire qu’elle ne sait pas. Elle ne distingue pas clairement 2 situations pourtant essentielles en médecine : quand il manque des informations et quand les données sont là, mais incertaines. Résultat : les réponses apportées sont propres, structurées… mais parfois inappropriées voire erronées.

    Une IA capable d’évaluer son niveau de certitude

    Face à ce constat, des chercheurs du MIT ont voulu changer d’approche. Leur objectif n’est plus seulement d’améliorer la performance brute, mais de rendre l’IA capable d’évaluer son propre niveau de certitude et d’adapter sa réponse. Autrement dit, transformer l’outil en véritable partenaire du clinicien. Pour cela, ils n’ont pas développé un nouveau modèle d’IA mais ont conçu une couche supplémentaire, baptisée BODHI, qui vient se greffer sur un système existant pour en modifier le comportement.

    Concrètement, le dispositif repose sur une étape intermédiaire, ajoutée avant la réponse. L’IA ne répond plus immédiatement. Elle commence par évaluer son propre niveau de certitude face au cas qui lui est soumis. Elle analyse notamment si les données sont suffisantes, si la situation est complexe ou atypique, ou si plusieurs interprétations sont possibles. Le système distingue alors deux situations clés :

    • Un manque d’informations, qui empêche de conclure.
    • Une incertitude persistante malgré des données disponibles.

    Dans le premier cas, l’IA est incitée à poser des questions ou à demander des éléments complémentaires. Dans le second, elle peut formuler une réponse, mais en signalant explicitement ses limites et les hypothèses alternatives.

    Un modèle « humble »

    Pour générer de tels comportements, les chercheurs ont intégré ce qu’ils appellent une “matrice d’activation des vertus”. Autrement dit un système qui déclenche différents comportements selon le niveau d’incertitude. Elle repose sur deux principes complémentaires :

    • La curiosité, qui pousse le modèle à chercher des informations supplémentaires.
    • L’humilité, qui l’incite à reconnaître ses zones d’incertitude.

    Le système a été testé sur 200 cas cliniques simulés, à partir de scénarios médicaux standardisés. Les chercheurs ont comparé les réponses d’un modèle classique et celles du même modèle avec BODHI, en évaluant leur qualité sur une échelle de 0 à 100. Cette évaluation repose sur une grille standardisée, appliquée par des évaluateurs humains, qui prend en compte plusieurs critères : exactitude médicale, pertinence du raisonnement et gestion de l’incertitude.

    Les résultats de cette étude ont été publiés le 23 mars 2026 dans BMJ Health & Care Informatics.

    Résultats : dans 97 % des cas, l’IA demande des informations complémentaires

    • Une amélioration nette de la qualité des réponses +17,3 points sur 100 pour un modèle, +7,4 points pour un autre, selon un score combinant exactitude médicale, raisonnement et gestion de l’incertitude.
    • Un recours massif aux questions en cas d’incertitude 97,3 % avec le système doté e BODHI contre 0 à 7 % des cas sans BODHI.
    • Des réponses plus prudentes et mieux cadrées augmentation significative des formulations nuancées : réserves explicites, hypothèses alternatives, signalement des limites.
    • Moins de réponses erronées exprimées avec assurance baisse significative des situations où le modèle se trompe tout en affichant un haut niveau de confiance.

    Quand l’IA se transforme en « co-pilote »

    Cette étude ouvre une piste : rendre les IA médicales plus utiles ne passe pas seulement par de meilleures performances, mais par une meilleure interaction avec les soignants. « Nous utilisons aujourd’hui l’IA comme un oracle, mais nous pouvons l’utiliser comme un coach. Nous pourrions en faire un véritable copilote », explique Leo Anthony Celi, chercheur au MIT, médecin au Beth Israel Deaconess Medical Center et dernier auteur de l’étude.

    L’enjeu est aussi organisationnel. Introduire ce type de système suppose d’accepter une IA qui ralentit parfois la décision pour la sécuriser, et qui incite à reconsidérer certaines situations. « C’est comme avoir un copilote qui vous dirait qu’il faut un regard neuf pour mieux comprendre un patient complexe », ajoute-t-il.

    En outre, cette approche rappelle une limite déjà souvent soulevée : une IA ne peut être aussi fiable que les données sur lesquelles elle est entraînée. Les chercheurs appellent ainsi à plus de rigueur dans leur conception. « Nous ne pouvons pas arrêter ni même ralentir le développement de l’IA, mais nous devons être plus réfléchis et plus rigoureux dans la manière dont nous la développons », souligne Leo Anthony Celi.

    Ces résultats restent toutefois préliminaires. Le système a été testé sur des cas simulés, et non en conditions réelles. Son impact devra encore être évalué en situation clinique, notamment sur la prise de décision et la charge de travail des soignants.

    *Engineering framework for curiosity-driven and humble AI in clinical decision support.

    Arslan J, Benke K, Cajas Ordones SA, Castro R, Celi LA, Cruz Suarez GA, et al. BMJ Health & Care Informatics. 2026;33:e101877. https://doi.org/10.1136/bmjhci-2025-101877

    https://informatics.bmj.com/content/33/1/e101877

     

  • L’IA expérimentée dans 11 MDPH pilotes pour l’instruction des dossiers

    L’utilisation de l’IA apparaît comme une possible solution aux problèmes rencontrés par les MDPH. Elle pourrait permettre de « gagner du temps pour mieux accompagner », conformément au premier pilier de la feuille de route IA 2025-2026 de la branche Autonomie publiée en juillet 2025. L’usage de l’IA sera donc expérimenté dans des MDPH volontaires. 

    Une recherche de solution pour désengorger les MDPH 

    Face à l’afflux de dossiers et aux délais de traitement jugés trop longs, la CNSA a lancé en mars une « task force de transformation des MDPH », associant les administrations concernées, des directeurs de MDPH, l’Association nationale des directeurs de l’action sociale et de santé (ANDASS) et le Conseil national consultatif des personnes handicapées (CNCPH).  

    Elle avait pour mission d’« améliorer les parcours des personnes en situation de handicap et de leurs aidants en recueillant parallèlement leur parole, pour faciliter l’accès aux droits et raccourcir les délais de traitement des dossiers, ainsi qu’harmoniser les pratiques sur le territoire ». Un plan d’action comportant 18 propositions a été présenté, parmi lesquelles l’usage de l’intelligence artificielle (IA) : Le déploiement de l’IA permettra d’automatiser des tâches répétitives et de sécuriser l’étape de recevabilité des dossiers, réduisant ainsi les délais de traitement. Une phase d’expérimentation est prévue. 

    Dans ce contexte, la CNSA a lancé en novembre 2025 un appel à manifestation d’intérêt ouvert à l’ensemble des MDPH et aux départements portant leurs missions. Il a recueilli 27 candidatures. 

    Tester 2 cas d’usages de l’IA  

    La CNSA demandait aux candidats de se positionner sur l’un ou les deux cas d’usage suivants : 

    • La mise en place d’un agent conversationnel (chatbot) juridique capable de répondre en langage naturel aux questions des professionnels ; 
    • L’automatisation des premières phases d’instruction des demandes MDPH (classement, contrôle de recevabilité…) grâce à une gestion documentaire assistée par l’IA. 

    Chaque candidat pouvait choisir de candidater à un seul de ces cas d’usage. S’il souhaitait se positionner sur les deux, il devait alors indiquer lequel constituait sa priorité. Chaque candidat devait proposer au moins un et jusqu’à trois systèmes d’IA (solution éditeur) par cas d’usage.  

    11 MDPH retenues  

    À l’issue d’un jury composé de la CNSA, de la Direction Interministérielle du Numérique (DINUM), de la Direction générale de la cohésion sociale (DGCS) et de la Délégation au numérique en santé (DNS), 11 MDPH ont été retenues :

    Sur le cas d’usage n°1 (chatbot) : 

    Côte-d’Or (21), Indre-et-Loire (37), Isère (38), Hautes-Pyrénées (65)

    Sur le cas d’usage n°2 (gestion documentaire) : 

    Alpes-Maritimes (06), Eure (27), Finistère (29), Meurthe-et-Moselle (54), Morbihan (56), Paris (75), Somme (80).

    Ces MDPH recevront une dotation de 10 000 euros ou 35 000 d’euros, selon le cas d’usage. Cette subvention est destinée à couvrir les surcoûts générés par l’expérimentation, en personnel et en équipement.

    Le lancement officiel de l’expérimentation aura lieu courant mars pour un démarrage effectif des tests au second trimestre 2026.

    Feuille de route stratégique IA 2025-2026 de la branche Autonomie 

    https://www.cnsa.fr/actualites/handicap-18-mesures-pour-simplifier-le-parcours-usagers-et-soutenir-les-agents-des-mdph 

    https://www.cnsa.fr/actualites/la-cnsa-lance-une-experimentation-avec-11-mdph-pour-tester-des-solutions-dintelligence 

     

  • Prévention et santé au travail : AXESS annonce la création d’un OPP doté d’un financement annuel de 13 millions d’euros

    Un accord pour structurer la prévention à l’échelle de la branche

    Après deux années de négociations, la confédération AXESS annonce la mise en signature d’un accord qui vise à créer un Organisme Paritaire de Prévention (OPP) dans le secteur sanitaire, social et médico-social privé non lucratif.

    L’objectif est de doter la branche d’un dispositif durable et opérationnel centré sur la santé des professionnels, les conditions de travail et l’attractivité des métiers.

    L’initiative intervient dans un contexte marqué par une sinistralité élevée, plus de 17 millions de journées d’absence par an, un taux d’absentéisme supérieur à 9 % et près de 70 000 postes non pourvus.

    AXESS entend faire évoluer le dialogue social, en plaçant la prévention au cœur des priorités sectorielles.

    Un organisme paritaire doté d’un plan d’action sur cinq ans

    L’OPP reposerait sur une gouvernance paritaire qui associe les organisations syndicales et disposerait de capacités d’intervention opérationnelles au plus près des établissements.

    Son action s’inscrirait dans un plan couvrant la période 2026-2030, en articulation avec les priorités nationales de santé au travail. L’un des axes annoncés consiste à développer une culture de prévention primaire, aujourd’hui jugée insuffisamment déployée dans le secteur.

    Parmi ses missions :

    • améliorer les conditions de travail des salariés,
    • renforcer l’observation des enjeux de santé au travail,
    • accompagner les structures dans leurs démarches de prévention,
    • promouvoir des solutions adaptées aux réalités métiers,
    • favoriser le maintien dans l’emploi, notamment pour les salariés en situation de handicap.

    Un financement dédié de 13 millions d’euros par an

    L’accord prévoit la création d’une contribution spécifique équivalente à 0,05 % de la masse salariale, soit environ 13 millions d’euros annuels à l’échelle du secteur. AXESS présente ce financement comme un investissement pour :

    • réduire les accidents du travail et l’absentéisme,
    • améliorer durablement la santé des professionnels,
    • renforcer l’attractivité des métiers,
    • limiter les dépenses publiques liées à la sinistralité.

    Le dispositif pourrait être complété par d’autres financements, notamment via le Fonds d’investissement pour la prévention de l’usure professionnelle (FIPU) et des partenariats institutionnels.

    Un appel à la mobilisation des partenaires sociaux

    AXESS appelle les organisations syndicales à soutenir cet accord, présenté comme une réponse à une situation qui fragilise le secteur. Au-delà de la signature, la confédération insiste sur la nécessité d’un engagement collectif pour améliorer les conditions de travail dans un champ considéré comme essentiel à la cohésion sociale.

    Créée pour représenter les employeurs du secteur privé non lucratif, AXESS regroupe la FEHAP et Nexem et porte une stratégie de structuration du secteur auprès des pouvoirs publics et des instances nationales.

  • Fitbit ouvre son coach IA aux dossiers médicaux

    @Health & Tech Intelligence

    Intégration des dossiers patients et CGM en preview aux États-Unis

    Google annonce une évolution de Fitbit. Intégrer les dossiers médicaux directement dans l’application associée à ses dispositifs.

    Cette fonctionnalité permettra d’afficher, aux côtés des données collectées par les capteurs (activité, sommeil), des informations cliniques telles que résultats d’analyses, prescriptions et historique de consultations.

    L’intégration sera accessible dès le mois prochain aux utilisateurs américains inscrits au programme Public Preview.

    Le programme inclut un coach santé basé sur l’IA, conçu pour accompagner les utilisateurs dans leurs objectifs santé, sportifs, de sommeil et de bien-être. L’accès aux données médicales élargit le périmètre d’analyse du coach.

    Cette évolution permet de répondre à des problématiques complexes, comme “l’amélioration du cholestérol”, en s’appuyant sur des données cliniques individuelles.

    Vers une plateforme unifiée des données médicales

    Pour permettre la connexion aux dossiers médicaux, Google s’appuie sur des partenariats avec b.well Connected Health et CLEAR. Deux options sont proposées aux utilisateurs :

    • Connecter directement leur portail patient.
    • Ou vérifier leur identité via CLEAR pour permettre à l’application de rechercher automatiquement leurs données.

    Le système repose sur des standards certifiés IAL2 afin de synchroniser les informations issues de plusieurs établissements de santé.

    Cette évolution s’inscrit dans le cadre de l’initiative CMS Health Tech Ecosystem, qui vise à améliorer l’interopérabilité et l’accès des patients à leurs données de santé. Google, b.well Connected Health et CLEAR font partie des organisations engagées dans ce programme.

    Les signataires se sont notamment engagés à développer des assistants conversationnels capables d’aider les patients à accéder, comprendre et partager leurs informations médicales.

    Fitbit permettra aussi la connexion avec des capteurs de glucose en continu via Health Connect. Les utilisateurs pourront interroger le coach IA sur l’impact de leurs activités ou de leur alimentation sur leur glycémie.

    Google annonce également des améliorations du suivi du sommeil, avec une meilleure précision des phases de sommeil et une meilleure détection des interruptions. Ces évolutions visent à fournir un score de sommeil plus lisible et exploitable.

    Fitbit devient donc plus personnalisée

    En intégrant les dossiers médicaux aux données issues des capteurs, Google cherche à transformer un outil de suivi du bien-être en interface de santé personnelle. Elle permet de relier des données fragmentées (activité, sommeil, analyses cliniques, prescriptions) pour produire une lecture plus globale de l’état de santé.

    Le coach IA gagne en pertinence, en s’appuyant sur des informations individualisées (plutôt que sur des recommandations génériques) pour faire émerger des outils capables de mesurer, mais aussi de contextualiser et d’exploiter les données de santé.

  • UK : 91 % des hôpitaux équipés en DPI, mais un marché numérique structuré en quatre modèles NHS (rapport)

    • Le Royaume-Uni ne peut plus être appréhendé comme un marché homogène, mais comme un ensemble de quatre écosystèmes quasi autonomes (Angleterre, Écosse, Pays de Galles et Irlande du Nord ) chacun avec ses propres logiques de gouvernance, d’achat et de déploiement. Cette fragmentation casse les approches centralisées traditionnelles et oblige les industriels à repenser leur accès au marché, faisant émerger un “mini-continent” de la santé numérique.
    • Dans le même temps, le marché bascule d’une logique d’équipement vers une logique d’exécution : avec 91 % des établissements déjà dotés d’un EPR, l’enjeu n’est plus de s’équiper, mais de réussir le déploiement réel, l’adoption par les équipes et la démonstration de gains mesurables, ouvrant une nouvelle phase où la valeur se joue dans l’usage.
    • Cette bascule est amplifiée par la montée en puissance de la NHS App, qui, avec ses dizaines de millions d’utilisateurs, s’impose comme le point d’entrée du système de santé.
    • Parallèlement, les critères de décision évoluent : le logiciel hospitalier n’est plus un sujet purement IT, mais un investissement évalué à l’aune de son impact business  (productivité, résilience, cybersécurité, retour sur investissement) avec une implication des directions générales et financières.

     

    Avec 39 millions d’utilisateurs pour la NHS App et un objectif de 96 % de couverture EPR en Angleterre dès mars 2026, la transformation numérique des soins s’accélère, mais selon des logiques d’achat et de déploiement désormais différenciées entre les nations du Royaume-Uni.

    Un marché fragmenté en quatre systèmes

    Le rapport United Kingdom: State of Acute Care EHR and Digital Healthcare 2026 publié par Black Book Research décrit une mutation du marché britannique des systèmes d’information hospitaliers.

    Le Royaume-Uni n’apparaît plus comme un acheteur homogène, mais comme un ensemble de quatre environnements distincts (Angleterre, Écosse, Pays de Galles et Irlande du Nord) caractérisés par des modèles de gouvernance, des architectures numériques et des stratégies de déploiement propres.

    Cette fragmentation se traduit par des différences dans les comportements d’achat, les priorités d’interopérabilité et le positionnement des fournisseurs.

    Une numérisation inscrite dans l’opérationnel

    Selon Black Book, la santé numérique est désormais considérée comme une exigence opérationnelle et de gouvernance. En Angleterre, cette dynamique repose sur plusieurs évolutions :

    • Une accélération de la numérisation des soins de première ligne.
    • Une pression vers une couverture quasi universelle des dossiers patients électroniques (EPR).
    • Le rôle de la NHS App comme point d’entrée numérique national.

    Dans les autres nations, les trajectoires diffèrent :

    • L’Écosse s’appuie sur 14 NHS Boards territoriaux.
    • Le Pays de Galles structure son système autour de WelshPAS, avec plus de 2,6 milliards de transactions annuelles.
    • L’Irlande du Nord déploie un système centralisé via le programme Encompass.

    Des indicateurs qui changent la lecture du marché

    Plusieurs données illustrent l’ampleur de la transformation :

    • 91 % des établissements de soins secondaires en Angleterre disposent d’un EPR (187 sur 206), avec un objectif de 96 % en mars 2026
    • 39 millions d’utilisateurs pour la NHS App
    • 67,8 millions de prescriptions renouvelées en un an
    • 62,3 millions de connexions en novembre 2025
    • 42 Integrated Care Systems en Angleterre

    Ces indicateurs traduisent une maturité, mais aussi un changement dans les critères d’évaluation des projets.

    De nouveaux critères de décision

    Les acheteurs ne se limitent plus aux fonctionnalités des dossiers patients électroniques. Ils intègrent désormais :

    • L’intégration de l’accès patient.
    • La productivité opérationnelle.
    • La maturité en matière d’interopérabilité.
    • La capacité de migration.
    • La cybersécurité.
    • La résilience des infrastructures.
    • La capacité à démontrer des résultats mesurables.

    Black Book identifie sept dynamiques qui orienteront le marché :

    • L’accélération des échéances de couverture EPR.
    • L’intégration de la NHS App comme exigence stratégique.
    • L’impact croissant des modèles décentralisés.
    • La dissociation entre coût logiciel et coût réel de transformation.
    • Le passage de l’interopérabilité technique à une capacité opérationnelle.
    • L’intégration de la cybersécurité dans les arbitrages d’investissement.
    • L’importance de la performance post-déploiement.

  • HDH : le Conseil d’État valide l’autorisation CNIL de trois ans pour des études menées avec l’EMA sur les pathologies en France

    Saisi par des associations et des particuliers, le Conseil d’État a rejeté les recours dirigés contre la délibération de la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) du 13 février 2025. Cette autorisation permet à l’Agence européenne des médicaments de mettre en œuvre, pour une durée de trois ans, des traitements automatisés de données personnelles de santé issues d’un échantillon de la population française.

    Ces traitements s’inscrivent dans le cadre de DARWIN EU, un réseau mis en place par l’EMA associant des institutions publiques et privées. Son objectif est de recueillir des données destinées à étudier l’usage, la sécurité et l’efficacité des médicaments et vaccins à usage humain. En France, les études autorisées portent sur la prévalence et l’incidence des pathologies au sein de la population.

    L’hébergement des données extraites repose sur Microsoft Ireland Operations, Ltd, filiale de droit irlandais du groupe Microsoft. C’est ce point qui était au cœur de la contestation portée devant le Conseil d’État : les requérants soutenaient qu’un risque de transfert de données personnelles vers les États-Unis existait du fait du rattachement de cette société au groupe américain.

    Une autorisation limitée au traitement automatisé

    Dans sa décision, le Conseil d’État rappelle d’abord que l’autorisation délivrée par la CNIL ne porte que sur le traitement de données de santé hébergées dans des centres de données situés en France. Elle n’a pas pour objet d’autoriser un transfert de ces données vers les États-Unis.

    La haute juridiction en déduit que cette autorisation ne relève pas du champ de la décision d’adéquation adoptée par la Commission européenne le 10 juillet 2023 pour encadrer certains transferts de données vers les États-Unis. En conséquence, l’argument des requérants contestant la légalité de cette décision européenne est écarté.

    Des transferts possibles pour les seuls utilisateurs de la plateforme

    Le Conseil d’État relève toutefois qu’en raison des modalités d’exécution du contrat conclu avec Microsoft, certaines données personnelles relatives aux utilisateurs de la plateforme Health Data Hub pourraient, le cas échéant, être transférées vers des administrateurs de la société situés aux États-Unis.

    Il précise néanmoins que ces transferts éventuels ne concernent pas les personnes incluses dans le champ des études. Il ajoute que le contrat d’hébergement prévoit, pour ces données liées aux utilisateurs de la plateforme, des garanties conformes au règlement général sur la protection des données (RGPD).

    Des garanties jugées suffisantes sur les données de santé

    La décision mentionne aussi qu’un accès aux données par les autorités américaines, sur le fondement de leur propre législation, ne peut être totalement exclu. Pour autant, le Conseil d’État estime que l’autorisation contestée comporte des garanties de nature à assurer la sécurité des données de santé traitées.

    Parmi ces garanties figurent la pseudonymisation des données et la limitation de leur durée de conservation. Au regard de ces éléments, la juridiction considère que la CNIL n’a pas commis d’erreur d’appréciation en délivrant cette autorisation.

    Le recours rejeté

    Le Conseil d’État rejette donc la demande d’annulation introduite par les associations et particuliers requérants. La décision confirme le cadre juridique retenu pour permettre au Health Data Hub de traiter, pour le compte de l’EMA dans le cadre de DARWIN EU, des données issues du SNDS afin de produire des études sur la prévalence et sur l’incidence de nouveaux cas observés sur une période.

  • Quel système de santé en 2050 ? DGOS, AIS et HCL lancent un programme national de prospective

    @Health & Tech Intelligence

    OSE 2050 s’inscrit dans une logique de planification prospective qui vise à structurer les politiques publiques.

    Organisation des soins, priorités collectives, acceptabilité des transformations, autant de questions que la démarche entend rendre plus concrètes. À travers des scénarios prospectifs, elle vise moins à prédire l’avenir qu’à rendre visibles les arbitrages qui attendent les acteurs du système de santé.

    Une méthode hybride associant experts, soignants et citoyens

    Face aux mutations du système de santé, les Hospices Civils de Lyon, la Direction Générale de l’Offre de Soins et l’Agence de l’Innovation en Santé lancent le programme OSE 2050.

    Ce dispositif de prospective a pour objectif d’explorer les futurs possibles de l’offre de soins à horizon 2050, d’identifier des scénarios plausibles pour éclairer les décisions à prendre dès aujourd’hui.

    OSE 2050 s’appuie sur une démarche de prospective par le design combinant plusieurs approches :

    • des travaux d’experts issus de plusieurs discipline.
    • l’implication de professionnels de santé de terrain.
    • une consultation citoyenne ouverte à tous.
    • et même la production de récits prospectifs par des auteurs de science-fiction.

    Cette méthodologie vise à confronter les points de vue, mettre en discussion des hypothèses de transformation et rendre tangibles des enjeux complexes via des scénarios immersifs. Le programme doit aboutir à plusieurs scénarios d’anticipation : issus de groupes de travail pluridisciplinaires, et enrichis par les contributions citoyennes.

    Ces travaux permettront d’identifier les tensions, les conditions de transformation et les arbitrages pour l’évolution du système de santé.

    Une consultation citoyenne en deux phases au printemps 2026

    Le programme intègre une consultation citoyenne accessible en ligne organisée en deux séquences :

    • du 23 mars au 5 avril 2026 : recueil des attentes, besoins et craintes concernant l’impact du numérique sur l’organisation des soins.
    • du 27 avril au 13 mai 2026 : identification des priorités devant guider l’usage du numérique en santé.

    Les contributions recueillies alimenteront les scénarios prospectifs, avec une restitution publique annoncée à Lyon en octobre 2026.

    Des livrables destinés aux décideurs publics

    Conçu par la DGOS et l’AIS et porté par les HCL pour cette première édition, le programme produira :

    • des scénarios d’anticipation immersifs
    • des hypothèses de transformation
    • des contributions issues des parties prenantes

    Ces éléments feront l’objet de restitutions à destination des pouvoirs publics et du grand public.

    Une réflexion sur le numérique sans réduction technologique

    Pour Marie Daudé, directrice générale de la DGOS, l’enjeu est de projeter un système de santé plus fonctionnel sans réduire sa transformation à la seule dimension technologique, tout en donnant de la visibilité sur les outils numériques en développement.

    De son côté, Charles-Edouard Escurat souligne la nécessité d’anticiper l’innovation pour mieux l’intégrer dans le système de santé, dans une logique de long terme.