Entrants : Fanny Boucehaba et Frédéric Bernard, participants au comité citoyen associé à la gouvernance du numérique en santé, remplacent Anne‑Claire Montaner et Henri Debise.
Entrant : Nicolas Bonnet, nommé par le secrétariat général pour l’investissement (SGPI) pour ses compétences en développement économique du secteur numérique, remplace Julien Mercier.
Membres reconduits : Margo Bernelin, personnalité qualifiée CNIL pour l’éthique du numérique et la protection des données ; Claude Chaumeil, représentant des usagers désigné par l’Unass; Philippe Szidon, personnalité qualifiée du collège de médecine générale ; Eric Poiseau, personnalité qualifiée pour ses compétences techniques.
Rôle et cadre réglementaire
La commission évalue les dossiers de référencement des services candidats au catalogue de Mon espace santé sur la base d’exigences de sécurité, d’interopérabilité, d’urbanisation, d’éthique, de qualité de contenu médical et de conformité RGPD, puis émet un avis transmis au ministre pour décision finale. Le cadre a été actualisé en juin 2025 avec un référentiel V3, ce qui simplifie le parcours. La doctrine 2025 précise que la commission statue sur l’inclusion des services au catalogue, après un processus de conformité et d’évaluation piloté par l’État.
Le renouvellement soutient une gouvernance pluraliste associant citoyens, usagers, professionnels de santé, experts techniques et protection des données, afin d’assurer un catalogue cohérent et de confiance pour les usagers.
Légifrance. Arrêté du 2 octobre 2025 portant nomination des membres de la commission de référencement des services et outils numériques au catalogue de service de l’espace numérique de santé. 2025 Oct 26.
Les essais randomisés constituent la référence pour évaluer l’efficacité d’un traitement, mais leur réalisation se heurte souvent à des difficultés de recrutement et à des coûts croissants. Pour accélérer ces études, certaines équipes explorent l’idée d’ajouter des « patients virtuels » générés par intelligence artificielle afin de compléter les groupes témoins. Ces modèles d’intelligence artificielle, capables de créer des profils de patients à partir de données réelles promettent de créer des jumeaux numériques mais la fiabilité scientifique de ces approches n’avait encore jamais été testée de manière empirique.
Alex Fernandes, Raphaël Porcher, Viet-Thi Tran et François Petit (Université Paris Cité, Inserm, AP-HP, CRESS) ont évalué la robustesse de cette méthode à partir de deux essais historiques sur l’accident vasculaire cérébral : l’International Stroke Trial (IST, 19 435 patients) et IST3 (3 035 patients).
Les chercheurs ont simulé des essais dans lesquels le recrutement du groupe témoin était interrompu après 10 % ou 50 % des inclusions, le reste des patients étant généré artificiellement à l’aide de deux modèles d’intelligence artificielle (CTGAN et TVAE). Ces algorithmes, entraînés sur les données des premiers participants, ont permis de créer des profils synthétiques censés reproduire l’évolution clinique des malades réels. Les effets mesurés dans ces essais « augmentés » ont ensuite été comparés à ceux observés dans les études réelles.
Les résultats de leurs travaux ont été publiés en juillet 2025 sur la plateforme arXiv.
Résultats : Plus de 60% d’erreurs
– Dans les deux essais (IST et IST3), les traitements testés n’avaient montré aucun effet significatif dans les études originales.
– Lorsqu’une partie du groupe témoin a été remplacée par des patients virtuels, les conclusions ont radicalement changé :
Avec seulement 10 % de vrais témoins, les modèles d’IA faisaient apparaître un effet bénéfique artificiel.
Avec 50 % de vrais témoins, ils produisaient parfois un effet inverse, laissant croire à une toxicité du traitement.
Dans près de deux tiers des essais simulés (64 %), le résultat devenait faussement « significatif ».
Dans un cas sur cinq (22 %), les estimations issues de l’IA étaient incompatibles avec celles obtenues dans les essais réels.
Les chercheurs montrent que ces écarts ne proviennent pas d’un modèle en particulier, mais d’un biais de conception : les algorithmes reproduisent surtout les caractéristiques du petit groupe de patients utilisés pour leur apprentissage, sans tenir compte de la diversité réelle des malades.
Ils avertissent qu’un essai complété par des patients virtuels n’évalue plus l’effet réel d’un traitement, mais celui appris par le modèle.
A la recherche de garde-fous
Pour rendre ces approches plus fiables, ils évoquent deux pistes : d’une part, entraîner les IA sur des données extérieures à la cohorte, issues par exemple de registres ou de dossiers médicaux, afin d’élargir la variété des profils ; d’autre part, ajouter des garde-fous mathématiques qui obligeraient les algorithmes à rester cohérents avec les connaissances médicales existantes (par exemple, qu’un traitement efficace ne peut pas devenir délétère sans raison).
En attendant, rappellent-ils, les essais cliniques menés sur des patients réels restent la seule méthode solide pour mesurer l’efficacité d’un traitement.
* Evaluating virtual-control-augmented trials for reproducing treatment effect from original RCTs
Vitality AI, nouvelle plateforme fondée sur Vertex AI et les modèles Gemini, analysera plus de 2 800 paramètres anonymisés pour des recommandations santé individualisées.
Déploiement prévu à l’été 2026 au Royaume‑Uni et en Afrique du Sud, avant une extension à 13 millions de clients dans les marchés partenaires et aux US.
Priorité affichée : la prévention des maladies non transmissibles responsables de la majorité de la mortalité mondiale (OMS).
Les recommandations personnalisées entraînent +19 % de détection précoce et un dépistage multiplié par 5,5 selon les analyses internes de Vitality.
Les partenariats avec Fitbit et Health Connect renforcent l’écosystème devices et le partage sécurisé des données de santé.
Une collaboration avec YouTube Health vise à diffuser à l’échelle mondiale des contenus fiables et validés médicalement.
2 800 paramètres et un socle de personnalisation
Lancement au UK et Afrique du sud d’abord
La plateforme Vitality AI repose sur Vertex AI et les modèles Gemini intégrés aux données anonymisées de Vitality, avec un objectif de recommandations santé individualisées à grande échelle pour prévention et longévité. Les jeux de données couvrent plus de 2 800 paramètres incluant comportements de vie, risques cliniques et propension aux incitations, afin d’ajuster l’intensité et le contenu des conseils. Le lancement opérationnel interviendra en 2026, avec un démarrage à l’été 2026 au Royaume‑Uni et en Afrique du Sud, avant une extension aux marchés partenaires puis aux États‑Unis pour atteindre 13 millions de clients.
Priorité de prévention populationnelle, surtout pour les + 50 ans
L’initiative cible la réduction des maladies non transmissibles, qui contribuent à la mortalité mondiale, en agissant sur des comportements modifiables responsables d’une part significative de morbidité au Royaume‑Uni. La stratégie associe prévention individualisée et incitations comportementales pour prolonger les années de vie en bonne santé, optimiser les coûts opérationnels et améliorer les ratios de sinistres dans un cadre de Shared Value Insurance. Les bénéfices attendus sont renforcés chez les plus de 50 ans et les personnes atteintes de maladies chroniques, avec des gains documentés sur le sommeil et l’utilisation des services.
Recommandations personnalisées : +19% de détection précoce et dépistage multiplié par 5,5
Les recommandations personnalisées s’accompagnent d’une hausse des dépistages par 5,5 et d’une amélioration de 19% de la détection précoce des cancers selon les analyses internes de Vitality. En Afrique du Sud, une comparaison 2024 vs 2025 sur 220 000 membres montre des hausses des taux de Vitality Health Check de 5% à 27%, des dépistages de la prostate de 5% à 25%, et des mammographies de 10% à 21% sur les populations éligibles. Une modélisation d’inférence causale 2012–2025 indique une réduction de 18,7% du risque de diagnostic à un stade avancé avec l’adhésion aux dépistages, et rappelle des écarts de survie à 5 ans pour le cancer colorectal de 91% au stade localisé contre 53% au stade avancé.
Écosystème devices : partenariat Fitbit et YouTube Health pour les utilisateurs
Google Cloud confirme des contrôles stricts de sécurité et de confidentialité, avec la maîtrise des données par les clients et des accès via l’infrastructure de Cloud certifiée pour la santé. Le partenariat prévoit une intégration renforcée avec Health Connect pour le partage sécurisé des données des membres, un renforcement du partenariat avec Fitbit et une collaboration avec YouTube Health pour une chaîne mondiale de contenus fiables. Google est positionné comme partenaire stratégique pour l’industrialisation internationale de Vitality AI et la génération de trafic vers les contenus santé.
Maureen Costello, vice‑présidente UK, Irlande et Afrique subsaharienne chez Google Cloud, met en avant des soins “hyper‑pertinents” à grande échelle, de la détection précoce à l’optimisation des traitements, via Gemini et les données Vitality. Adrian Gore, fondateur et PDG du groupe Discovery, présente une capacité augmentée de compréhension individuelle de la santé grâce à la combinaison des technologies IA et de l’expertise en changement comportemental, avec un recentrage sur la prévention. Vitality opère dans plus de 40 pays et touche plus de 49 millions de personnes, avec une disponibilité de Vitality AI annoncée en 2026 dans plusieurs pays avant extension progressive.
EHDS : une réponse partielle à l’interopérabilité en UE
Les systèmes de santé sont sous tension budgétaire avec une pénurie mondiale de professionnels et une hausse des maladies non transmissibles, responsables de 41 millions de décès par an, soit 74% de la mortalité mondiale, ce qui renforce l’intérêt pour des technologies numériques et d’IA qui améliorent l’accessibilité, l’efficience et la qualité des soins. Les barrières d’adoption persistent : compétences numériques insuffisantes, infrastructures hétérogènes, absence de standards communs d’accès et de gouvernance des données, interopérabilité limitée entre systèmes, tandis que l’European Health Data Space vise une harmonisation au sein de l’UE. Les modèles d’évaluation hérités du médicament et des dispositifs peinent à capter la valeur d’outils numériques utilisés par les professionnels, d’où une prolifération d’innovations de faible impact et peu pérennes.
Héritage pharma/DM inadapté aux outils itératifs
Le rapport propose une taxonomie pour technologies HCP-facing structurée sur sept dimensions :
Interopérabilité (5 niveaux, du «view-only» à l’interopérabilité sémantique),
Plateforme d’accès,
Technologie motrice (règles ou IA/ML),
Sources de données (monde réel ou recherche),
Impact visé (professionnel, patient, système),
Cas d’usage (diagnostic, gestion, monitoring, traitement, pronostic, prévention),
Bénéficiaires professionnels.
Un exemple illustre un modèle de deep learning (HeadXNet) en imagerie cérébrale avec accès navigateur, données d’imagerie réelles et impacts attendus multi-niveaux, montrant la combinatoire des blocs selon contexte.
7 dimensions pour décrire les IA destinées aux HCP
Les exigences d’évaluation sont proportionnées au risque et à l’usage : les solutions à faible risque s’appuient sur des tests d’utilisabilité et de performance, les IA de diagnostic et d’aide à la décision exigent des comparaisons d’efficacité, les systèmes autonomes requièrent des essais prospectifs, des données en vie réelle et des sandboxes réglementaires. Les essais randomisés contrôlés demeurent la référence dans les six pays étudiés, avec une ouverture croissante à des plans alternatifs : NICE intègre essais pragmatiques et observationnels, la HAS accepte la randomisation par consentement et l’émulation d’essai cible, le dispositif DiGA admet des données du monde réel pour une évaluation continue.
L’analyse coût‑utilité fondée sur les années de vie ajustées par la qualité reste dominante, bien qu’elle décrive mal les technologies destinées aux professionnels qui produisent surtout des effets indirects ; le Royaume‑Uni et la France admettent une analyse de minimisation des coûts en cas d’équivalence clinique et une analyse coût‑conséquences pour objectiver les gains de flux de travail et d’efficience. Le rapport recommande d’étendre les indicateurs d’évaluation aux effets sur les professionnels et sur l’organisation des soins, en cohérence avec la taxonomie proposée, afin de ne pas sous‑estimer la valeur des outils d’aide à la décision clinique et des solutions de diagnostic qui soutiennent la décision médicale.
AI Act: haut risque et suivi post-marché
Les États-Unis et la Corée du Sud recourent à l’«équivalence substantielle» pour certains dispositifs IA, quand l’Europe évolue avec l’AI Act classant haut risque les systèmes IA des dispositifs réglementés et imposant surveillance post-marché. Les FDA PCCP permettent des mises à jour pré-approuvées d’algorithmes, approche convergente avec les dispositions de l’AI Act sur modifications substantielles, tandis que Canada et Corée s’appuient sur la surveillance post-marché et autorisations conditionnelles.
Le rapport formule huit recommandations :
Classification fonctionnelle alignée sur le risque : La première recommandation consiste à classer les technologies destinées aux professionnels selon leur finalité et leur niveau de risque, clinique comme organisationnel. Le cadre distingue notamment l’aide au diagnostic, le soutien à la décision, la surveillance, la gestion des parcours et l’optimisation des processus, avec une attention au degré d’autonomie du système. Cette structuration doit rendre les voies d’accès lisibles, proportionner les exigences d’évaluation et concentrer l’effort public sur les cas d’usage à fort impact.
Standards de preuve reliés aux classes : La deuxième recommandation prévoit d’adosser chaque catégorie fonctionnelle à des standards d’évidence et à des métriques spécifiques. Pour chaque combinaison finalité/risque, il s’agit de définir les plans d’étude recevables, les comparateurs, les critères de jugement cliniques, professionnels et système, ainsi que les exigences d’interopérabilité et de sécurité. L’objectif est d’abaisser l’incertitude, d’accélérer l’évaluation et d’harmoniser les décisions de financement et d’achat.
Méthodes bayésiennes en priorité : La troisième recommandation appelle à privilégier les approches bayésiennes pour intégrer des sources de données hétérogènes, actualiser les estimations au fil des versions logicielles et statuer sous incertitude. Ces méthodes conviennent aux itérations rapides, aux effectifs limités et aux contextes où la randomisation est difficile. Elles soutiennent des évaluations vivantes alignées sur les cycles produits et facilitent des décisions conditionnelles.
Plans de contrôle des changements prédéterminés : La quatrième recommandation impose des plans formalisés de contrôle des mises à jour algorithmiques, décrivant périmètre, limites, validations, critères de sécurité et modalités de surveillance post‑déploiement. Cette approche sécurise l’évolution continue des modèles, réduit les délais d’approbation des versions et garantit la conformité durable des performances en routine.
Alignement précoce régulation‑évaluation‑financement : La cinquième recommandation vise un alignement en amont entre régulateurs, évaluateurs et payeurs grâce à des parcours d’avis conjoints. Ce dialogue cadre jeux de données, comparateurs, critères de jugement, modalités de collecte en vie réelle et schémas de financement progressif. Il limite les itérations de dossiers, accélère l’accès et oriente la production de preuves vers les besoins décisionnels réels.
Métriques élargies aux effets professionnels et système : La sixième recommandation élargit les indicateurs au‑delà des seuls résultats patients. Elle intègre charge de travail, qualité de la décision, sécurité des traitements, efficience des parcours, coûts de coordination et interopérabilité. Cette extension évite de sous‑valoriser les bénéfices indirects des outils destinés aux professionnels, reflète mieux la valeur organisationnelle et améliore l’acceptabilité par les équipes.
Co‑conception et pilotes itératifs : La septième recommandation promeut la co‑conception avec professionnels, directions des systèmes d’information, chercheurs et représentants de patients, suivie de pilotes encadrés. Ces expérimentations fixent des critères de succès, structurent la collecte de données en vie réelle et instaurent des revues périodiques. Elles détectent tôt les risques, ajustent les usages et sécurisent le passage à l’échelle.
Convergence via réseaux internationaux : Enfin, la huitième recommandation encourage l’appui sur les réseaux internationaux de régulation et d’évaluation pour converger sur définitions, taxonomies, formats d’interopérabilité et registres de preuves. La mutualisation des retours d’expérience et la reconnaissance croisée réduisent les redondances, améliorent la comparabilité et raccourcissent les délais d’accès.
Plus de cinq ministères utilisent encore des clouds extra-européens pour héberger des données sensibles, selon la Cour des comptes.
La plateforme nationale des données de santé est hébergée depuis plus de cinq ans chez un fournisseur américain, illustrant une dépendance persistante.
La Cour recommande une convergence des clouds ministériels pour renforcer mutualisation, sécurité et maîtrise financière.
L’ANSSI est appelée à superviser et certifier les dispositifs numériques critiques, notamment via la norme SecNumCloud.
La coordination interadministrative reste fragmentée, le rapport insiste sur la gouvernance souveraine des données de santé.
Une utilisation prolongée de clouds extra-européens pour les données sensibles
La Cour des comptes met en évidence une fragilité de la souveraineté numérique de l’État. Plusieurs ministères utilisent encore des solutions informatiques extra-européennes pour héberger des données sensibles. L’exemple de la plateforme des données de santé, hébergée depuis plus de cinq ans chez un fournisseur américain, illustre cette dépendance. La situation expose les systèmes d’information publics à un double risque : perte de contrôle sur les données et dépendance technique aux acteurs non européens.
Cartographier les données critiques : une priorité fixée à 2026
Le rapport pointe l’absence d’un référentiel exhaustif des données sensibles détenues par les administrations. Cette lacune empêche de prioriser les missions relevant d’une protection souveraine et d’adapter les moyens d’hébergement. La Cour recommande à la Direction interministérielle du numérique (DINUM) de réaliser cette cartographie complète dès 2026. Cet outil constituerait la base d’une politique coordonnée de sécurité et de gestion de l’information. L’adoption du cloud souverain reste marginale dans l’appareil d’État. Les infrastructures internes peinent à atteindre une masse critique et à rivaliser sur le plan des services, notamment dans l’intégration de l’intelligence artificielle. La Cour appelle à la convergence des clouds ministériels afin d’améliorer la performance, la mutualisation et la compétitivité tarifaire.
Une coordination ministérielle encore fragmentée
La DINUM pilote deux dispositifs clés : le réseau interministériel de l’État (RIE) et FranceConnect, plateforme d’identité numérique. Ces outils progressent en couverture et en robustesse mais nécessitent un renforcement de la résilience et de la sécurité. La Cour préconise une meilleure coordination interadministrative et un renforcement des certifications sous la supervision de l’Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information (ANSSI). Enfin, le rapport souligne la nécessité d’une gouvernance souveraine pour les données de santé. Il invite à une coordination entre établissements hospitaliers et administrations afin de garantir la confidentialité, la disponibilité et l’intégrité des informations médicales. La mise en conformité des hébergeurs avec la norme SecNumCloud est recommandée, tout comme le développement d’une stratégie de mutualisation entre acteurs publics et hospitaliers.
Essai randomisé de phase 3 conduit à Baltimore et Reading sur 368 adultes en surpoids ou obèses atteints de prédiabète
152 jours de suivi moyen pour l’ensemble des participants ; durée totale d’intervention : 12 mois.
Résultats primaires : 31,7% de réussite dans le groupe IA contre 31,9% dans le groupe humain, différence de ‑0,2% conforme à la borne de non‑infériorité (IC 95% unilatéral ‑8,2%).
Adhésion initiale supérieure avec l’IA : 93,4% des participants ont débuté le programme automatisé contre 82,7% dans le groupe humain.
Le modèle IA ajuste en temps réel ses recommandations selon le profil clinique et comportemental, grâce à l’apprentissage automatique des données pondérales et d’activité.
Comparaison directe entre suivi automatisé et coaching à distance
L’étude « An AI-Powered Lifestyle Intervention vs Human Coaching in the Diabetes Prevention Program », publiée en octobre 2025 dans JAMA, compare deux approches du programme DPP (Diabetes Prevention Program). Mené à Baltimore (Maryland) et Reading (Pennsylvanie), cet essai de phase 3 a inclus 368 adultes en surpoids ou obèses présentant un prédiabète. Les participants ont été répartis aléatoirement entre deux groupes : un programme DPP numérique animé par une intelligence artificielle via application mobile et balance connectée, ou un DPP conduit à distance par des coachs humains. Les deux interventions se sont déroulées indépendamment de l’équipe de recherche sur une durée de douze mois.
152 jours de suivi moyen pour 368 participants : l’IA reproduit l’efficacité humaine
31,7% de réussite dans le groupe IA contre 31,9% dans le groupe humain
Le critère principal combinait une réduction durable de l’HbA1c sous 6,5%, une perte de poids d’au moins 5%, ou une amélioration de l’activité physique hebdomadaire d’au moins 150 minutes. Les résultats montrent que 31,7% des participants du groupe IA et 31,9% de ceux du groupe humain ont atteint l’objectif combiné. La différence de -0,2% respecte la borne préétablie de non-infériorité (IC à 95% unilatéral -8,2%). Les performances ont été confirmées dans les analyses de sensibilité pour chacun des critères individuels.
Une adhésion plus élevée au programme automatisé
L’observance initiale s’est révélée supérieure dans le groupe IA : 93,4% des patients ont commencé le programme automatisé contre 82,7% dans le groupe animé par coach. Cette meilleure adhésion pourrait refléter une accessibilité renforcée et une expérience utilisateur plus flexible. Le docteur Nestoras Mathioudakis, auteur principal de l’étude à la Johns Hopkins University School of Medicine, souligne que ces résultats ouvrent la voie à une diffusion élargie du DPP, actuellement sous-utilisé aux États-Unis malgré la forte prévalence du prédiabète.
Une solution numérique scalable pour la santé publique
Le modèle IA du DPP repose sur des modules comportementaux interactifs et un suivi automatisé des données pondérales et d’activité physique. Ces outils s’appuient sur des algorithmes d’apprentissage permettant d’adapter en temps réel les recommandations au profil clinique et psychologique des participants. Pour les systèmes de santé, la reproductibilité de cette approche sans intervention humaine directe constitue un levier de massification des programmes de prévention. Elle permettrait de réduire les coûts de personnel en conservant un niveau d’efficacité clinique équivalent.
Nécessité d’un suivi supérieur à 12 mois
Les auteurs recommandent de poursuivre l’évaluation du DPP automatisé dans des populations plus diversifiées et sur des périodes au-delà de douze mois. Les perspectives de déploiement incluent son intégration dans les dispositifs de santé publique, par exemple via les couvertures Medicare ou Medicaid. Selon le Dr Nisa M. Maruthur (Johns Hopkins University), coautrice de l’étude, cette expérimentation valide le potentiel d’une santé numérique fondée sur une approche comportementale dynamique et personnalisée fondée sur IA.
4 630 événements indésirables graves associés aux soins (EIGS) ont été déclarés en 2024, soit une hausse de 13% par rapport à 2023 (HAS).
Malgré cette progression, la sous-déclaration reste importante selon l’étude ENEIS 3.
Trois Français sur quatre font confiance au système de santé, mais 49% jugent l’accès aux soins inéquitable sur le territoire (Ifop).
512 EIGS impliquant du personnel non permanent mettent en évidence des failles d’intégration, de coordination et de traçabilité (HAS).
La HAS formule 21 recommandations autour de trois volets : la période infantile, le personnel non permanent et les systèmes d’information en santé.
Les erreurs liées aux logiciels métiers et à la rupture de traçabilité numérique font partie des risques prioritaires à corriger (HAS).
70% des établissements de santé ont été certifiés selon le référentiel qualité 2021 de la HAS, garantissant un suivi homogène des pratiques.
Les entrepôts de données de santé (EDSH) constituent des leviers prometteurs pour la diffusion rapide des bonnes pratiques cliniques, même si l’hétérogénéité actuelle des données freine encore la généralisation des calculs automatisés d’indicateurs (HAS).
Une responsabilité partagée, au-delà du geste médical
La qualité des soins est définie par l’Organisation mondiale de la santé (OMS) comme : « la mesure dans laquelle les services de santé fournis aux personnes et aux populations augmentent la probabilité d’obtenir les résultats sanitaires souhaités et sont conformes aux connaissances professionnelles fondées sur des données probantes. » Elle inclut la performance des processus, la gestion des risques et la pertinence des actes, au-delà des seules pratiques cliniques. La qualité recouvre plusieurs dimensions comme les pratiques médicales mais aussi la performance des organisations, les processus internes, et plus globalement l’impact sur l’état de santé des individus et des populations. Dans cette approche élargie, elle devient une responsabilité partagée entre les professionnels, les structures de soins et les systèmes de gouvernance. Plusieurs champs structurent l’évaluation de la qualité au sein des établissements et des parcours de soins.
La qualité des pratiques, tout d’abord, repose sur le respect des droits et de l’engagement des patients, sur la coordination des équipes dans la prise en charge, et sur l’évaluation des résultats.
La sécurité des soins constitue un second plan. Elle implique la capacité des structures à identifier, signaler et gérer les événements indésirables afin de limiter leur fréquence et leur gravité, par exemple ; les systèmes d’alerte dédiés aux erreurs médicamenteuses.
Enfin, la pertinence des soins vise à garantir que chaque acte ou prescription réponde à un besoin réel, évitant les interventions superflues ou inadaptées.
Pour qu’une politique qualité s’inscrive dans la durée, plusieurs conditions doivent être réunies : une stratégie organisationnelle claire, l’engagement des professionnels, une culture partagée de la sécurité, et des outils de pilotage adaptés.
Les Français font confiance à leur système de santé, mais le manque de soignants inquiète
Selon un sondage Ifop, trois Français sur quatre déclarent faire confiance au système de santé. Cette confiance repose avant tout sur la qualité perçue des soins (82 %), la diversité des spécialités médicales (80 %) et la capacité du système à protéger la population (73 %). En revanche, l’autonomie sanitaire — c’est-à-dire la capacité du pays à répondre seul à ses besoins — est jugée plus faiblement (62 %), un écho à la crise du Covid-19. Mais cette appréciation globale masque des fragilités : seuls 49 % des répondants estiment que l’accès aux soins est équitable sur tout le territoire. Les femmes, les 18-24 ans, les cadres et les habitants de l’agglomération parisienne sont les plus critiques. En zones rurales, 42 % des habitants considèrent que l’accès aux soins est un problème majeur. Le manque de personnel soignant arrive en tête des préoccupations (47 %), suivi des difficultés d’accès géographique (35 %). Interrogés sur les leviers d’un système plus performant, 64 % des Français privilégient une collaboration entre acteurs publics et privés, contre 36 % qui préfèrent une régulation centralisée par l’État. Enfin, 71 % souhaitent être plus autonomes dans la gestion de leur parcours de santé. Pour y parvenir, ils demandent en priorité une meilleure coordination entre professionnels (44 %), un remboursement adapté aux méthodes individualisées (42 %) et des démarches simplifiées pour les rendez-vous (41 %).
Autre inquiétude : seuls 32 % des Français estiment que la qualité ne dépend pas du revenu
En revanche, selon le dernier Baromètre de la DREES, seuls 32 % des Français estiment que la qualité des soins est identique quel que soit le revenu, soit une baisse de 12 points en un an. Ce résultat, le plus bas depuis 2017, reflète une défiance envers l’universalité du système de santé. Les écarts perçus concernent aussi le lieu de résidence : seuls 31 % des répondants pensent que la qualité est la même partout en France, en recul de 11 points par rapport à 2021. Les plus critiques sont les 50-64 ans, les diplômés du supérieur, les employés et les habitants des grandes agglomérations, qui sont entre 70 % et 75 % à percevoir des inégalités. Ces données soulignent une préoccupation autour des disparités territoriales et sociales en matière d’accès à des soins de qualité.
Événements indésirables graves : 4 630 EIGS déclarés en 2024 (+13%), mais une sous-déclaration persistante
Les événements indésirables graves associés aux soins (EIGS), tels que définis par le Code de la santé publique, sont des incidents aux conséquences majeures pour les patients. La HAS en reçoit les déclarations de façon anonymisée via les ARS, et en publie une synthèse annuelle. Récemment, elle a publié son huitième rapport annuel d’analyse des événements indésirables graves associés aux soins (EIGS). Ce document, fondé sur plus de 16 000 déclarations reçues depuis 2017, dresse un état des lieux des risques remontés par les professionnels de santé.
Pour l’année 2024, 4 630 EIGS ont été transmis à la HAS, soit une hausse de 13 % par rapport à 2023. Elle rappelle que cette augmentation s’explique davantage par une meilleure appropriation du dispositif national et une évolution de la culture de sécurité que par une hausse effective du nombre d’incidents. Toutefois, la sous-déclaration reste significative, comme le confirme l’étude ENEIS 3, ce qui limite la portée épidémiologique des données recueillies.
@ HAS : Visualisation des données sur les déclarations d’évènements indésirables graves associés aux soins (EIGS) reçues à la HAS (données sur 2024)
Entre 2017 et mai 2024, 408 EIGS ont concerné des enfants de moins d’un an, dont des décès fœtaux in utero. L’analyse distingue deux profils :
Chez les nouveau-nés (0–1 mois), les événements sont majoritairement liés à la prise en charge obstétricale.
Chez les nourrissons (1–12 mois), ce sont les erreurs diagnostiques et médicamenteuses qui prédominent.
Le rapport annuel revient également sur l’analyse publiée en septembre 2025 sur les EIGS en lien avec le personnel non permanent (intérimaires, vacataires, remplaçants internes ou externes). Si leur présence assure une continuité des soins, leur méconnaissance des procédures, outils ou équipes peut créer des situations à risque. Dans ce cadre, les facteurs de risque identifiés sont :
Une intégration insuffisante dans les équipes.
Une adaptation incomplète aux protocoles locaux.
Une coordination altérée entre professionnels.
Des lacunes dans la traçabilité des soins.
Des carences dans l’analyse des événements signalés.
Le rapport évoque également des risques associés aux systèmes d’information de santé. Ces risques incluent :
Les erreurs liées à l’usage des logiciels métiers.
Les défaillances de l’accès aux dossiers patients.
La mauvaise ergonomie ou lisibilité des interfaces.
Et les ruptures dans la chaîne d’information.
@ HAS : Visualisation des données sur les déclarations d’évènements indésirables graves associés aux soins (EIGS) reçues à la HAS (données sur 2024)
La HAS insiste toutefois sur le fait que ces données ne constituent pas une base épidémiologique représentative, en raison d’une sous-déclaration persistante. Elles permettent cependant de tirer des enseignements pour l’organisation des soins.
HAS : un plan d’action en trois volets pour limiter les EIGS en milieu hospitalier
Vigilance renforcée sur les détresses respiratoires et les erreurs médicamenteuses en salle de naissance
À partir de 408 EIGS survenus chez des enfants de moins d’un an, la HAS identifie deux profils de risques : des événements liés à la prise en charge obstétricale en période néonatale, et des erreurs diagnostiques ou thérapeutiques au-delà du premier mois. Les recommandations formulées portent notamment sur :
Anticipation des risques cliniques chez le nouveau-né : Une attention doit être portée à l’identification précoce des situations à risque, telles que les détresses respiratoires ou les infections néonatales précoces. Cela implique une évaluation rigoureuse en salle de naissance (facteurs de risque maternels, signes de souffrance fœtale) et une préparation des ressources nécessaires à une prise en charge rapide (matériel de réanimation, présence d’un pédiatre en salle).
Renforcement de la coordination entre professionnels : La qualité de la prise en charge repose sur une coordination fluide entre obstétriciens, anesthésistes et pédiatres. Cette collaboration doit être formalisée par des protocoles partagés, des briefings en amont de l’accouchement à risque, et une communication structurée en salle de naissance pour favoriser des décisions concertées et réactives.
Évaluation systématique du risque médicamenteux : Les nourrissons présentent une vulnérabilité spécifique aux médicaments, liée à l’immaturité de leurs fonctions physiologiques. L’évaluation du risque médicamenteux doit être systématique à chaque prescription, en tenant compte du poids, de l’âge gestationnel, des interactions possibles et des contre-indications propres à la période néonatale.
Vigilance sur les signes cliniques : Une observation attentive des signes cliniques chez le nouveau-né est essentielle pour éviter les retards de diagnostic, en particulier dans les 24 premières heures. Cela concerne la surveillance de la respiration, du tonus, de la température, de l’alimentation, ou encore de la couleur cutanée. Toute anomalie doit faire l’objet d’une alerte rapide et d’une réponse adaptée.
Renseignement rigoureux du dossier médical : La traçabilité complète et précise des informations dans le dossier du nouveau-né est indispensable pour garantir la continuité et la qualité des soins. Cela inclut la saisie des observations cliniques, des interventions réalisées, des traitements administrés et des décisions prises, dans un format clair, daté et signé.
Intégrer, former, tracer… les règles pour un intérim médical sécurisé
L’analyse de 512 EIGS impliquant du personnel non permanent (intérimaires, vacataires, remplaçants) confirme des vulnérabilités organisationnelles. La HAS propose les axes suivants :
Stabiliser les équipes pour réduire le recours aux intervenants extérieurs : Face aux tensions de recrutement, le recours au personnel non permanent (intérimaires, vacataires, renforts internes) a augmenté dans les établissements. Pour limiter les risques liés à leur intégration ponctuelle, il est essentiel de renforcer la stabilité des équipes en misant sur la fidélisation, l’amélioration des conditions de travail et l’anticipation des absences. Une équipe stable favorise une meilleure continuité des soins, une cohésion renforcée et une meilleure appropriation des protocoles.
Vérifier l’adéquation des compétences avant toute prise de poste : Chaque mission confiée à un professionnel temporaire doit faire l’objet d’une évaluation préalable des compétences, en fonction du poste et du contexte d’exercice (urgences, réanimation, maternité, etc.). Cette vérification doit porter à la fois sur les compétences techniques et sur la capacité à s’intégrer rapidement à une équipe et à un environnement inconnu.
Organiser l’accueil et l’intégration des remplaçants : L’accueil structuré du personnel non permanent doit inclure la remise d’un livret d’accueil, la présentation des procédures spécifiques à l’unité et la désignation d’un professionnel référent chargé de répondre aux questions et d’accompagner les premières heures de la mission.
Maintenir les compétences techniques et non techniques : La sécurité des soins repose sur des compétences dites “non techniques” : communication, travail en équipe, vigilance partagée, gestion du stress. Ces dimensions doivent faire l’objet d’une formation continue, y compris pour le personnel non permanent, via des sessions ciblées ou des outils de simulation.
Assurer la traçabilité des soins et des transmissions : Les intervenants extérieurs doivent documenter leurs actes et les informations transmises à l’équipe permanente. Cela inclut les traitements administrés, les constats cliniques, les consignes données ou reçues. Une traçabilité complète, datée et signée, est indispensable pour garantir la continuité et la sécurité des soins.
Améliorer l’analyse des EIGS liés à l’intérim ou au remplacement : Les établissements doivent renforcer la qualité des analyses d’événements indésirables impliquant du personnel temporaire. Cela passe par des revues de cas ciblées, des réunions de morbi-mortalité (RMM) et des retours d’expérience partagés avec l’ensemble de l’équipe, afin d’identifier les causes systémiques et de mettre en œuvre des mesures correctrices concrètes.
EIGS et numérique : mieux former, mieux concevoir, mieux prévenir
Les EIGS liés aux systèmes d’information font l’objet d’une synthèse transversale à partir de travaux antérieurs. Les risques identifiés concernent notamment la rupture de traçabilité, les erreurs de saisie, ou l’inaccessibilité temporaire aux données. La HAS rappelle les leviers :
Sécuriser l’ergonomie des logiciels métiers : L’interface des outils numériques doit être pensée pour limiter les erreurs, notamment en situation de stress ou de charge cognitive élevée. Cela implique d’associer les utilisateurs finaux – médecins, infirmiers, secrétaires – à la conception ou à l’évaluation des logiciels métiers.
Former les équipes à l’usage sécurisé des outils numériques : Des formations doivent être organisées, en particulier pour les prises en main en contexte critique (urgences, gardes, transferts). Il s’agit d’éviter les erreurs de manipulation ou les pertes d’information lors de saisies rapides.
Standardiser les libellés et champs obligatoires : L’harmonisation des formats de saisie dans les dossiers (ex. : traitements, antécédents, allergies) réduit les oublis et les interprétations. Des champs obligatoires clairement identifiés renforcent la complétude et la fiabilité des données.
Assurer l’accessibilité continue aux données : Des plans de continuité d’activité (PCA) et de reprise après sinistre (PRA) doivent garantir que les données médicales restent disponibles, même en cas de panne informatique ou de cyberattaque.
Intégrer les erreurs informatiques dans les revues de morbi-mortalité (RMM) : Pour progresser, les incidents informatiques doivent être analysés au même titre que les autres événements indésirables. Leur intégration dans les RMM permet de déclencher des mesures correctives adaptées (mise à jour logicielle, renforcement de formation, ajustement des procédures).
@H&TI
Lancée il y a vingt ans, la HAS s’est fixé pour mission de soutenir le développement de la qualité dans le système de santé, mission qu’elle étend également aux champs social et médico-social. Dans le secteur sanitaire, elle s’appuie sur deux leviers : d’une part, le recueil annuel d’indicateurs, d’autre part, la certification des établissements de santé selon un référentiel en vigueur depuis 2021.
Les résultats permettent de disposer d’une photographie du niveau de qualité des soins dès lors que la prise en charge est engagée. En revanche, ces dispositifs n’apportent pas d’éclairage sur les problématiques d’accès aux soins ou sur les tensions organisationnelles que connaissent certains établissements. Les résultats disponibles sur Qualiscope permettent aux professionnels de santé d’ajuster leurs pratiques, mais aussi aux patients d’identifier, via une recherche géolocalisée, le niveau de qualité des établissements autour de chez eux. L’outil intègre également les résultats des enquêtes de satisfaction des patients. La participation des usagers à ces enquêtes est soulignée par la HAS, qui rappelle l’importance de leur implication dans l’amélioration du système de soins.
La HAS prévoit la mise en œuvre d’un nouveau référentiel de certification. Celui-ci intègrera notamment les objectifs du programme Santé mentale et Psychiatrie 2025-2030, dont la publication est annoncée prochainement.
Une expérimentation HAS explore l’automatisation des indicateurs à partir des entrepôts de données
Dans le prolongement du panorama des entrepôts de données de santé hospitaliers (EDSH), la HAS a conduit une étude sur l’automatisation de la mesure des indicateurs de qualité et de sécurité des soins (IQSS). L’objectif est d’alléger la charge des professionnels en exploitant les données déjà disponibles dans les entrepôts. Cette expérimentation a été menée durant deux ans avec les CHU de Bordeaux, Lille et l’Assistance Publique – Hôpitaux de Paris (AP-HP). Aujourd’hui, les IQSS sont principalement extraits manuellement à partir des dossiers médicaux. Cette opération mobilise les équipes hospitalières. Pour automatiser ce processus, la HAS a exploré la possibilité d’utiliser les données cliniques structurées présentes dans les EDSH. Deux champs ont été retenus pour l’expérimentation :
La prise en charge de l’accident vasculaire cérébral (AVC)
Et celle de la douleur.
Les partenaires ont capitalisé sur les travaux déjà initiés dans ces CHU, notamment sur l’automatisation de l’indicateur douleur, et ont testé la faisabilité d’un calcul automatisé pour l’indicateur AVC.
Des résultats prometteurs, mais encore limités par la structure des données.
L’étude confirme l’intérêt des EDSH comme source de données pour mesurer la qualité des soins. Toutefois, plusieurs freins techniques et organisationnels restent à dépasser. La principale difficulté identifiée réside dans l’hétérogénéité et l’insuffisante structuration des données. À ce jour, aucun algorithme unique ne permet de calculer un IQSS automatiquement à partir d’un entrepôt sans recourir à une analyse manuelle du dossier patient. Cette limite bloque encore la généralisation du recours aux EDSH pour le calcul automatisé des IQSS. Des initiatives nationales sont en cours pour améliorer la qualité, la standardisation et la structuration de ces entrepôts.
Malgré ces contraintes, les EDSH sont déjà perçus comme des leviers intéressants pour diffuser plus rapidement les bonnes pratiques au sein des établissements. Ils permettent d’identifier et d’analyser des marges de progrès au niveau des services. La HAS entend poursuivre ses travaux, notamment sur le calcul du délai de prise en charge des AVC, afin d’identifier les freins techniques et d’élaborer des solutions opérationnelles. Elle envisage à terme l’intégration des EDSH dans ses dispositifs de mesure de la qualité, en lien étroit avec les acteurs concernés.
Facteurs émergents : apnée du sommeil, usage de drogues, tabac-contraception
Alors que seuls 50 % des patients bénéficient d’une hospitalisation en unité neuro-vasculaire, les Sages de la rue Cambon estiment qu’une meilleure coordination des soins permettrait d’économiser 200 millions d’euros par an. En France, 120 000 personnes sont victimes d’un AVC chaque année. Pourtant, la prévention reste faiblement structurée. L’hypertension artérielle, facteur de risque principal, n’est ni suffisamment dépistée ni correctement suivie, en particulier chez les femmes. Autres angles morts : l’apnée du sommeil, l’usage de drogues et la consommation tabac-contraception chez les jeunes femmes, peu pris en compte dans les politiques de prévention. Quant à l’information du public sur les signes d’alerte de l’AVC et l’importance d’appeler le 15, elle reste largement insuffisante, déplore la Cour. Deux recommandations sont émises :
Elaborer un plan national de lutte contre l’hypertension
Et définir une stratégie de communication grand public sur les réflexes à adopter.
Des soins d’urgence inégalement accessibles : seulement la moitié des patients pris en charge dans une UNV
En 2024, la Cour des comptes a analysé un investissement public total de 4,5 milliards d’euros consacré à la prise en charge des accidents vasculaires cérébraux (AVC). Malgré cette enveloppe, les résultats demeurent en retrait. Selon les Sages de la rue Cambon, seule une moitié des patients accède à une unité neuro-vasculaire (UNV), loin de l’objectif de 90% fixé par les plans précédents. L’absence de pilotage global et la fragmentation du parcours de soins entraînent des ruptures majeures tout au long de la filière. Malgré les avancées thérapeutiques — thrombolyse dès les années 2000, thrombectomie à partir de 2015 —, seuls la moitié des patients sont pris en charge dans une unité neuro-vasculaire (UNV). L’offre spécialisée est inégalement répartie, tant pour les UNV que pour les services de neuroradiologie interventionnelle (NRI), aggravant les disparités territoriales.
Les difficultés de recrutement dans ces structures spécialisées, les fermetures de lits et l’absence de permanence des soins 24h/24 limitent encore l’accès aux traitements d’urgence. La Cour préconise de renforcer le maillage via le télé-AVC, d’élaborer un plan de gestion prévisionnelle des compétences, et de réviser l’organisation des filières régionales de soins.
7 000 patients sans suivi médical 18 mois après un AVC
Le rapport souligne un manque de cohérence dans l’orientation post-hospitalière.. Après l’hospitalisation, le parcours reste fragmenté. En 2022, près de 17 000 patients lourdement handicapés sont rentrés à domicile sans avoir eu accès aux soins médicaux de réadaptation (SMR), tandis que 10 000 patients faiblement atteints y ont été admis. Le programme de retour à domicile (Prado) n’a concerné que 12 000 patients. La coordination entre soins aigus et médecine de ville est jugée déficiente : 7 000 victimes d’AVC n’avaient consulté aucun médecin de ville 18 mois après leur accident. La moitié des victimes avec séquelles sévères sont orientées vers les Ehpad, souvent inadaptés à des patients jeunes ou à des besoins de rééducation complexes.
Un pilotage défaillant : dix recommandations pour refonder la stratégie nationale
Pour la Cour des comptes, les parcours de soins doivent être repensés dans leur ensemble. Le rapport souligne que seule une minorité de patients bénéficie du « parcours de référence » (UNV + SMR), pourtant associé à de meilleures chances de survie et de récupération. À ce titre, les Sages estiment qu’une optimisation de l’orientation des patients, une coordination renforcée entre les acteurs de santé, et une réduction des durées de séjour permettraient de générer 200 millions d’euros d’économies annuelles, à qualité de soins améliorée. Face à ces constats, dix recommandations sont formulées, dont l’élaboration d’un nouveau plan AVC et le déploiement du programme Prado dans toutes les structures disposant d’une UNV. Le renforcement du rôle des associations de patients et l’intégration des parcours post-aigus dans les schémas régionaux de santé figurent également parmi les leviers identifiés.
Élaborer un plan d’action sur l’hypertension artérielle Améliorer le dépistage et la prise en charge de l’hypertension, principal facteur de risque d’AVC. (Responsables : ministère de la Santé, Cnam)
Définir une stratégie nationale de communication sur l’AVC Renforcer la connaissance des signes de l’AVC dans la population et promouvoir l’appel au 15 en urgence. (Responsables : ministère de la Santé, Cnam)
Développer le recours au télé-AVC Étendre le maillage territorial en associant les établissements de proximité aux UNV grâce à la télémédecine. (Responsable : ministère de la Santé)
Élaborer un plan de gestion prévisionnelle des emplois et compétences (GPEC) Anticiper les besoins en personnels médicaux et paramédicaux dans la filière neuro-vasculaire. (Responsable : ministère de la Santé)
Actualiser la circulaire ministérielle du 6 mars 2012 Mieux organiser les filières régionales de soins en mutualisant les ressources et intégrant les établissements de proximité. (Responsable : ministère de la Santé)
Déployer le programme PRADO AVC dans toutes les UNV Étendre le programme de retour à domicile aux patients sortant d’une unité neuro-vasculaire. (Responsables : ministère de la Santé, Cnam)
Assurer un médecin traitant à chaque victime d’AVC Mobiliser l’Assurance maladie et les CPTS pour garantir un suivi médical régulier en ville. (Responsables : ministère de la Santé, Cnam)
Impliquer les associations de patients et d’aidants Les intégrer dans les instances nationales de concertation sur les politiques de santé, de handicap et de dépendance. (Responsable : ministère de la Santé)
Mieux articuler les filières aiguës et post-aiguës Inscrire cette articulation dans un avenant aux schémas régionaux de santé pour fluidifier les parcours entre UNV, SMR, HAD, médecine de ville et médico-social. (Responsable : ministère de la Santé)
Élaborer un nouveau plan national AVC Assurer un pilotage global, efficace et fondé sur des indicateurs pertinents, pour coordonner tous les acteurs de la chaîne de soins. (Responsable : ministère du Travail, de la Santé, des Solidarités et des Familles)
Des pratiques hétérogènes et un manque de définition partagée
L’analyse 2025 menée par Relyens sur plus de 10 000 sinistres enregistrés en 2023 dans quatre pays européens (France, Espagne, Italie, Allemagne) met en évidence 339 événements indésirables totalement évitables, survenus principalement dans les blocs opératoires et les plateaux techniques lourds. Ces Never Events — oubli de compresse, erreur de côté, prothèse inadaptée ou brûlure de patient — représentent 3 % des sinistres analysés, mais révèlent des fragilités systémiques persistantes dans l’organisation des soins. Vingt ans après l’introduction du concept, aucun cadre commun n’existe en Europe. Chaque pays applique ses propres critères, freinant la reconnaissance et la prévention de ces erreurs évitables. Pour y remédier, Relyens propose une définition harmonisée : des événements graves, identifiables et évitables si les recommandations de sécurité sont respectées.
Erreurs évitables : un coût moyen de 36 000 € et 8 % de décès selon Relyens
L’étude chiffre à 11,4 millions d’euros le coût global des Never Events indemnisés en 2023, pour un coût moyen de 36 000 € par cas, pouvant atteindre 600 000 € dans les situations les plus graves. Au-delà des montants, ces incidents entraînent des séquelles irréversibles (19 % des cas), des décès (8 %) et un fort impact psychologique sur les soignants, souvent isolés après l’événement.
8 fragilités identifiées en bloc: surcharge info, pression temps, REX faible
Huit fragilités récurrentes sont identifiées: surcharge informationnelle, pression temporelle, insuffisance de formation initiale, rituels de checklists vidés de leur sens, signaux faibles ignorés, technologie mal intégrée, faiblesse du retour d’expérience, poids du silence. Les experts de Relyens en France, Espagne, Italie, Allemagne soulignent un dilemme permanent entre sécurité et contraintes opérationnelles, avec un intérêt pour des solutions technologiques contraignantes et l’automatisation au‑delà des seules listes de contrôle. La formation aux limites cognitives et l’initiation à la culture de sécurité durant l’internat sont présentées comme des pistes.
Six typologies dominent en 2023:
Oubli de matériel 35%,
Brûlure de patient 20%,
Prothèse ou implant inadapté 17%,
Erreur de procédure 16%,
Erreur médicamenteuse grave 10%,
Erreur de patient 2%.
Les spécialités les plus exposées sont l’orthopédie 32%, la gynéco‑obstétrique 20%, la chirurgie viscérale 15%, la chirurgie plastique 5%, l’urologie 4%, en lien avec des actes longs, complexes ou de latéralité. Quatre niveaux de gravité sont distingués avec 19% de séquelles irréversibles et 8% d’issues mortelles, ce qui justifie un effort de prévention prioritaire malgré la rareté statistique
Relyens propose une définition commune des Never Events et une dynamique européenne de partage d’analyses, avec systèmes nationaux de déclaration centralisés, non punitifs et à critères clairs. L’usage de checklists doit être ergonomique, intégré au dossier patient et activé à trois temps clés avant anesthésie, avant incision, en fin d’intervention, porté par un échange d’équipe, avec appui possible de l’IA. Le plan recommande formation initiale et continue, simulation, information des patients, soutien des soignants impliqués, publication de données anonymisées et valorisation des actions correctrices.
Le modèle recommandé suit six étapes:
Adopter une définition commune,
Installer des barrières concrètes checklists et protocoles aux étapes critiques,
Clarifier rôles et communication,
Signaler et informer,
Systématiser le retour d’expérience au bloc,
Suivre et mesurer l’efficacité des actions.
Relyens. Panorama 2025 – Never Events en Europe. Données 2023 traitées 2024‑2025. Lyon: Relyens; 2025. S0174FRA25A.
Eli Lilly et NVIDIA s’allient pour construire une « usine à IA » dédiée à la recherche pharmaceutique, reposant sur l’architecture logicielle avancée de NVIDIA.
Ce supercalculateur assurera tout le cycle de vie des modèles d’IA : collecte, entraînement, expérimentation et inférence à grande échelle
Objectif : accélérer la découverte de nouvelles cibles thérapeutiques et améliorer la conception moléculaire grâce à l’IA générative.
L’infrastructure servira aussi à développer des jumeaux numériques pour les procédés industriels, optimisant coûts et fiabilité de production.
Lilly–NVIDIA: une AI factory pour scaler la découverte de médicaments
Eli Lilly et NVIDIA ont officialisé un partenariat destiné à bâtir un supercalculateur dans la recherche pharmaceutique. Ce projet, présenté comme une « usine à IA », assurera l’ensemble du cycle de vie des modèles d’intelligence artificielle, de la collecte de données à l’inférence à grande échelle. Selon Diogo Rau, directeur des systèmes d’information et du numérique chez Lilly, cette infrastructure permettra d’élargir la capacité d’innovation scientifique et d’introduire des découvertes thérapeutiques. Ce supercalculateur reposera sur l’architecture et les solutions logicielles d’IA de NVIDIA, déjà adoptées par plusieurs acteurs du secteur. Lilly prévoit de l’utiliser pour entraîner des modèles capables d’identifier de nouvelles cibles, d’optimiser la conception moléculaire et de prédire les interactions biologiques.
Le modèle retenu s’inscrit dans une tendance du secteur biopharmaceutique : la conception de laboratoires pilotés par IA. Des groupes tels que Novo Nordisk, Roche et Genentech déploient déjà, avec NVIDIA, des plateformes dites « laboratorie en boucle », où les algorithmes d’apprentissage conçoivent, testent et améliorent des prototypes moléculaires de façon autonome. Lilly entend pousser cette logique grâce à sa plateforme TuneLab, évaluée à près de 1 milliard de dollars, qui mettra à disposition des partenaires biotechnologiques certains modèles de découverte, en échange de données d’entraînement. Cette ouverture devrait renforcer les capacités collaboratives et favoriser le développement mutualisé de solutions thérapeutiques fondées sur l’IA.
Outre la recherche, le supercalculateur servira à créer des systèmes de jumeaux numériques pour la production et la maintenance industrielle. Ces outils permettront de réduire les arrêts de chaîne, d’optimiser les flux d’approvisionnement et d’améliorer la reproductibilité des lots. Lilly prévoit aussi d’exploiter ces capacités pour identifier de nouveaux biomarqueurs favorisant le développement de traitements personnalisés. Consciente des enjeux environnementaux liés aux infrastructures d’IA, Lilly affirme vouloir aligner ce projet sur ses objectifs de développement durable à horizon 2030. Ces engagements incluent la neutralité carbone, l’alimentation électrique entièrement renouvelable et le recours à l’infrastructure d’eau glacée existante pour le refroidissement liquide du supercalculateur.
