L’important c’est de « fédérer, standardiser, outiller tout l’écosystème »

Première certitude : avec l’EHDS, les données en soi n’ont plus de valeur marchande. La valeur glisse vers les services autorisés (préparation, standardisation, sécurisation, outillage) autour d’usages bien encadrés et tracés. Les redevances réguleront l’accès ; les modèles économiques s’ancreront ailleurs : qualité, interopérabilité, accompagnement… « Ce n’est pas seulement ouvrir des données : c’est fédérer, standardiser, outiller tout l’écosystème », résume Emmanuel Bacry (HDH), qui voit déjà la continuité entre les missions actuelles de la plateforme et celles du futur ORAD (guichet d’accès, animation, standards de métadonnées, transparence citoyenne).

L‘importance de la qualité et de l’interopérabilité pour les hôpitaux :

Côté terrain, Vincent Vuiblet (CHU de Reims) recadre : la force des entrepôts hospitaliers, c’est la qualité contextualisée, pas la taille. Leur faiblesse ? La multiplicité des EDS. Réponse : fédérer. Le projet F-Data veut rendre visible un point d’entrée unique pour les 32 CHU (et au-delà), connecté à la gouvernance nationale mais sans perdre l’agilité locale. Objectif : un espace de données hospitalier lisible, interopérable, compétitif au niveau européen.

Pour Barbara Benssoussan Sellam (Lifen), un angle mort demeure : la définition opérationnelle des entités d’intermédiation des données (EID). Préparer la donnée (pseudonymiser, anonymiser) relève des redevances ; mais la structuration/curation avancée va plus loin et doit rester contractualisable de gré à gré pour ne pas assécher l’innovation. Message implicite : besoin de guides très concrets pour que chaque acteur sache où il se situe, et comment financer durablement ses activités.

L’accès réel aux données dépend de “tuyaux”

Dans les labos, Julien Bezin pointe “deux cailloux dans la chaussure” : les délais d’accès qui sont encore longs et une interopérabilité incomplète. Les modèles de données communs existent, mais terminologies, outils et compétences locales restent décisifs pour des analyses décentralisées à l’échelle européenne. Il insiste sur le fait que sans “tuyaux” fiables ni experts sur site, il n’y a pas d’accès utilisable.

Marie Zins rappelle la continuité RGPD : finalités autorisées (intérêt public, recherche), finalités interdites (publicité, décisions préjudiciables), minimisation, durées d’autorisation limitées (jusqu’à 10 ans) et effacement. Côté citoyens : droit à l’information, transparence des projets autorisés et droit de refus (proche de l’opposition RGPD), exerçable à tout moment. Surtout, la CNIL insiste sur un rôle d’accompagnement (concertations, bacs à sable, hotline, méthodologies de référence) plutôt que sur une logique punitive. « La régulation doit être intelligente et dialoguée. L’objectif est de protéger sans freiner la recherche », plaide la commissaire.

L’idée d’un “Ségur des données secondaires” émerge

Dominique Pon (Docaposte) va droit au but : le terrain est globalement favorable à l’EHDS, mais il faut passer de l’animation à l’alliance entre publics, régulateurs, producteurs et industriels. Trois priorités :

• une doctrine data-centric à la source (SI hospitaliers et médico-sociaux) pour réduire la fragmentation ;

• construire les “tuyaux” d’interopérabilité entre entrepôts et plateformes nationales, avec les industriels ;

• un “Ségur” des données secondaires, calqué sur l’esprit des socles nationaux, pour industrialiser l’accès (la “cohorte en clic-bouton” reste un horizon, mais il faut financer les fondations).

En filigrane : une doctrine de souveraineté (technique, sanitaire et économique) pour recycler la valeur au bénéfice des citoyens qui financent le système.

Tous les intervenants de cette table ronde s’accordent : pas de succès sans onboarding citoyen. La plateforme des données de santé (PDS – HDH) multiplie registres publics, portails droits, webinaires et requêtes “à la demande” pour les associations. Reste à élever la pédagogie : expliquer les risques du partage mais aussi les coûts du non-partage (recherche plus lente, soins moins personnalisés), afin que chacun décide en connaissance de cause.

L’autonomie redevient un axe stratégique important des politiques

Sur la dernière année, l’autonomie est redevenue un axe stratégique central des politiques publiques. Trois jalons majeurs sont venus structurer cette inflexion : l’annonce par la Caisse des dépôts d’un investissement massif pour la santé et le grand âge à l’automne 2024, et la publication par la CNSA d’une feuille de route dédiée à l’intelligence artificielle et à l’autonomie, ainsi que le lancement d’une étude nationale pilotée par France Silver Éco pour évaluer les risques et les opportunités liés à ces technologies dans le secteur du grand âge en été 2025.

Septembre 2024 : la Caisse des dépôts engage 25 milliards pour la santé et le grand âge

La première inflexion majeure est venue à l’automne 2024, avec l’annonce par la Caisse des dépôts d’un plan d’investissement de 25 milliards d’euros sur cinq ans, dédié à la santé et au vieillissement. Ce plan vise à structurer une réponse d’ensemble aux enjeux d’autonomie, en mobilisant l’ensemble des entités du groupe (Banque des territoires, CDC Habitat, etc…).

Il ne s’agit pas uniquement de financer des équipements : la dimension stratégique est affirmée. Le plan vise à :

• soutenir des projets structurants, notamment dans les territoires en tension ;

• financer des solutions numériques innovantes, capables de renforcer l’efficience des services ;

• accompagner les acteurs émergents de la silver économie ;

• et surtout, favoriser la structuration du secteur, en soutenant les acteurs de taille critique et les modèles hybrides entre soin, domicile et prévention.

Ce signal fort replace l’autonomie parmi les grandes priorités publiques. Mais plusieurs observateurs alertent : le défi ne sera pas uniquement budgétaire, il sera opérationnel et territorial. La capacité du plan à irriguer les réalités de terrain, dans une logique cohérente avec les politiques régionales et départementales, sera déterminante.

Juin 2025 : la CNSA publie une feuille de route stratégique sur l’IA et l’autonomie

Neuf mois plus tard, la Caisse nationale de solidarité pour l’autonomie (CNSA) formalise à son tour un cap stratégique avec la publication de sa feuille de route « IA et autonomie », marquant son engagement dans l’accompagnement numérique du secteur médico-social.

Cette feuille de route repose sur trois priorités :

• l’amélioration de la personnalisation des parcours d’accompagnement grâce aux outils d’IA ;
• le renforcement des capacités des professionnels par des dispositifs d’aide à la décision, d’anticipation ou de planification ;
• la réduction des inégalités territoriales en diffusant les innovations à l’échelle nationale, tout en respectant les spécificités locales.

La CNSA ne se contente pas d’observer les transformations : elle entend piloter un déploiement éthique, encadré et utile. L’approche défendue est à la fois prudente et volontariste, plaçant l’intelligence artificielle au service de la relation humaine, et non comme un substitut.

Septembre 2025 : une étude confiée à France Silver Éco sur les usages et risques de l’IA

Dans le prolongement de cette feuille de route, la CNSA a mandaté France Silver Éco pour conduire une étude nationale sur les opportunités et les risques de l’IA dans le champ de l’autonomie. Cette étude, actuellement en cours, doit permettre :

• d’identifier les cas d’usage réels et expérimentaux sur le territoire ;

• de repérer les impacts positifs ou négatifs sur les professionnels, les personnes âgées et les aidants ;

• de proposer un cadre d’analyse pour un usage maîtrisé, éthique et inclusif de l’IA.

Il s’agit d’un socle de connaissance essentiel, qui viendra alimenter les réflexions futures de la CNSA, mais aussi les travaux interministériels autour de la stratégie numérique en santé, du Ségur de l’autonomie, ou encore de l’Espace européen des données de santé (EHDS).

Cinq ans de construction progressive d’une politique publique de l’autonomie

Les annonces récentes s’inscrivent dans une trajectoire plus longue, amorcée dès la fin des années 2010 mais qui s’est structurée avec plus de vigueur au cours des cinq dernières années. Cette période a été marquée par une prise de conscience politique, accélérée par la pandémie de Covid-19, sur la nécessité d’investir dans un modèle d’accompagnement du vieillissement plus résilient, plus personnalisé et plus équitable.

2020-2021 : du Ségur de la santé à la préfiguration de la 5e branche

En 2020, le Ségur de la santé amorce une première série de revalorisations salariales et d’investissements pour les EHPAD et les services à domicile. Mais c’est en 2021, avec la création de la cinquième branche de la Sécurité sociale dédiée à l’autonomie, confiée à la CNSA, que la France franchit un cap institutionnel. Pour la première fois, la perte d’autonomie est reconnue comme un risque social à part entière, avec une gouvernance et un financement dédiés.

2022-2023 : structurer la gouvernance, miser sur l’innovation

Les années suivantes ont vu l’émergence de plusieurs outils structurants :

• Le cadre national des objectifs de l’autonomie, destiné à mieux articuler les actions de l’État et des départements ;

• L’accélération de la dématérialisation de la demande APA/MDPH pour simplifier les parcours usagers ;

• L’essor de l’écosystème silver économie, soutenu par Bpifrance et France 2030 ;

• L’amorçage d’un cadre de financement de l’habitat inclusif, comme alternative aux établissements.

Dans le même temps, l’innovation technologique devient un levier stratégique, avec les premiers appels à projets sur les usages de la robotique, des objets connectés ou de l’intelligence artificielle dans l’accompagnement de la perte d’autonomie.

2024-2025 : de l’expérimentation à la structuration

Les deux dernières années sont marquées par un changement d’échelle. Plusieurs dynamiques convergent :

• La Caisse des dépôts, comme évoqué plus haut, déploie un plan d’investissement de grande ampleur ;

• La CNSA se positionne désormais comme un acteur pilote de la transition numérique, avec une feuille de route IA dédiée ;

• Les acteurs de terrain (collectivités, fédérations, structures médico-sociales) sont de plus en plus sollicités pour expérimenter et documenter les nouveaux modèles d’accompagnement au domicile.

Signe de maturité de la politique publique, l’enjeu n’est plus seulement de soutenir des innovations locales, mais de créer les conditions de leur essaimage, à travers des référentiels communs, une meilleure interopérabilité des systèmes, et une gouvernance plus ouverte aux usagers.

Une intelligence artificielle au service des aidants familiaux

Le livre blanc, écrit de concert par des contributeurs venant de L’Organisme commun des institutions de rente et de prévoyance (Ocirp), Minaia et l’Union nationale des associations et services de soins infirmiers (Unassi) souligne le potentiel de l’IA pour alléger la charge qui pèse sur les proches aidants, en leur offrant des outils concrets d’accompagnement au quotidien. L’IA peut, par exemple, anticiper les évolutions de l’état de santé de la personne âgée grâce à des systèmes d’alerte prédictive, proposer des mesures de prévention personnalisées, ou encore faciliter la communication avec les professionnels de santé impliqués dans la prise en charge. Ces fonctionnalités s’appuient sur des dispositifs connectés, comme des capteurs de mouvements, des objets portables, et des environnements intelligent,  ou sur des applications mobiles conçues pour centraliser et structurer les informations utiles. En apportant une information fiable et actualisée en temps réel, ces outils permettent aux aidants de mieux comprendre les besoins de leur proche, de réagir plus rapidement en cas de problème, et de se sentir moins isolés dans leur rôle. L’objectif n’est pas de remplacer la vigilance humaine, mais de la renforcer par une couche d’intelligence numérique, capable de détecter des signaux faibles ou de coordonner les interventions.

Mais cette promesse repose sur des conditions essentielles : la fiabilité des données collectées, la contextualisation des recommandations, et le respect strict de la vie privée des personnes concernées. Sans cela, l’IA risque de générer plus de défiance que de soulagement.

Un soutien intelligent pour alléger la charge cognitive des soignants :

Pour les professionnels intervenant au sein des Services de soins infirmiers à domicile (SSIAD), le livre blanc met en lumière le rôle croissant que peut jouer l’intelligence artificielle dans l’optimisation des organisations de soins. Loin d’une substitution du geste soignant, l’IA s’inscrit ici comme un outil de délestage cognitif, capable de prendre en charge certaines tâches complexes, répétitives ou à faible valeur clinique.

Parmi les usages identifiés, plusieurs solutions sont déjà expérimentées ou en cours de développement : algorithmes de planification dynamique des tournées, modèles prédictifs des besoins en soins selon les profils cliniques, détection automatisée des signaux faibles de décompensation, ou encore génération automatique de comptes rendus de visite. En centralisant les données issues du terrain, l’IA peut aussi anticiper des ruptures de parcours, réduire les erreurs d’organisation, ou fluidifier la coordination interdisciplinaire.

L’impact est double : un gain de temps sur les tâches administratives et une meilleure capacité d’anticipation face à des situations cliniques complexes, dans un contexte marqué par la pénurie de soignants et la montée en charge des besoins. L’IA devient ainsi un assistant numérique augmenté, qui n’enlève rien à l’humain, mais redonne du temps et de la clarté à celles et ceux qui prennent soin.

L’IA comme soutien, non comme instrument de contrôle

Le livre blanc appelle à une vigilance éthique face à l’enthousiasme suscité par les technologies d’IA. Il met en garde contre toute dérive “technosolutionniste”, où l’IA deviendrait un outil de surveillance, voire de normalisation des comportements, au détriment de la relation humaine. Dans le champ de la dépendance, l’acceptabilité des outils repose d’abord sur une promesse de soutien, et non de contrôle, que ce soit à l’égard des personnes âgées elles-mêmes ou des aidants qui les accompagnent. Trois conditions sont posées comme socle de légitimité : l’utilité concrète perçue par les utilisateurs, la transparence des algorithmes dans leurs mécanismes de décision ou de recommandation, et le respect du consentement éclairé, à toutes les étapes de la chaîne de valeur.

C’est pourquoi le livre blanc insiste sur la nécessité d’une co-conception impliquant les professionnels et les familles. Leur expérience de terrain est essentielle pour orienter le développement des technologies vers des usages réellement pertinents, respectueux des sensibilités et des situations vécues. L’intelligence artificielle ne doit pas imposer une norme, mais s’adapter à la diversité des besoins, dans une logique d’assistance bienveillante et d’autonomie préservée.

Une adoption qui reste marginale, freinée par les réalités de terrain :

Le livre blanc souligne que l’usage de l’IA dans les SSIAD reste à un stade embryonnaire. Les solutions restent majoritairement cantonnées à des projets pilotes ou des expérimentations locales. Plusieurs obstacles structurels limitent encore leur diffusion à grande échelle : des coûts d’acquisition et de maintenance élevés, des difficultés d’intégration aux systèmes d’information existants, une faible interopérabilité entre outils, ou encore la fracture numérique qui touche certains aidants, notamment les plus âgés ou les moins familiarisés avec les technologies.

À ces freins techniques et économiques s’ajoute un cadre de déploiement encore flou, notamment sur les plans éthique et juridique. L’absence de référentiels clairs ou de dispositifs d’accompagnement dédiés crée un climat d’incertitude, qui ralentit l’engagement des acteurs de terrain. Pourtant, les retours d’expérience recueillis dans le livre blanc montrent que, lorsqu’elles sont bien conçues et accompagnées, les solutions d’IA peuvent s’intégrer de façon pertinente aux pratiques existantes, en respectant les valeurs du soin à domicile. Le défi n’est donc pas seulement technologique, mais aussi organisationnel et humain : créer les conditions d’un passage à l’échelle sans dénaturer l’accompagnement personnalisé qui fait l’essence des SSIAD.

Un réseau fédéré de données hospitalières

Entre mai 2022 et septembre 2023, trois établissements – le CHU de Toulouse, le CHU de Reims et l’hôpital Foch à Suresnes – ont participé à la mise en place d’un réseau fédéré de données de santé. Contrairement aux approches traditionnelles où les données sont centralisées, cette méthode repose sur des entrepôts de données de santé (EDS) interconnectés, permettant d’effectuer des analyses statistiques sans jamais extraire les données des hôpitaux. L’étude pilote portait sur la prise en charge du cancer du poumon avant et après la pandémie de COVID-19, offrant un terrain d’expérimentation concret pour tester cette innovation.

Une analyse distribuée et une confidentialité différentielle :

La technologie utilisée repose sur DataSHIELD, un outil open source financé par l’Union européenne et adapté par Arkhn. Les calculs statistiques (moyennes, écarts-types, comparaisons entre groupes, etc.) sont réalisés localement dans chaque hôpital. Seuls les résultats agrégés sont partagés, ce qui garantit que les chercheurs n’ont jamais accès aux données individuelles.

Pour renforcer encore la protection, ces résultats passent par une couche de confidentialité différentielle : un bruit statistique est ajouté, rendant impossible la ré-identification des patients tout en maintenant la fiabilité des analyses. Selon les auteurs, les résultats obtenus sont aussi robustes que ceux d’une approche centralisée, avec des garanties de sécurité renforcées.

Des perspectives pour la recherche médicale :

Pour les équipes hospitalières, le projet ouvre de nouvelles perspectives :

• Mener plus facilement des études multicentriques.
• Réduire les délais et les coûts liés à la mise en place des analyses.
• Sécuriser l’usage des données sensibles tout en respectant le RGPD et les référentiels nationaux.

« Nous avons démontré qu’il est possible de disposer de données exhaustives tout en préservant la confidentialité, ce qui ouvre la voie à une meilleure interopérabilité entre les EDS », souligne le professeur Mazières, chef du service des maladies thoraciques au CHU de Toulouse. Pour Roche, il s’agit d’une étape clé vers une recherche plus rapide et plus proche de la réalité des soins, comme l’explique Michael Lukasiewicz, directeur exécutif Science de Roche France : « Ce projet illustre notre ambition d’allier innovation et protection des patients pour avoir un impact tangible sur leur vie. »

Une innovation appelée à se généraliser

La publication scientifique, parue dans JMIR Medical Informatics, confirme la pertinence de cette approche. À terme, ce type de dispositif pourrait faciliter :

• L’évaluation de nouveaux traitements.
• L’amélioration des parcours de soins.
• Ou encore le suivi épidémiologique à grande échelle.

Avec Darah, Roche et Arkhn posent ainsi les bases d’une nouvelle génération d’architectures fédérées, combinant innovation technologique, souveraineté des établissements de santé et protection des données patients.

Un système de santé en pleine redéfinition

Le système saoudien repose historiquement sur un secteur public dominant, piloté par le ministère de la Santé (Ministry of Health), la Direction des affaires sanitaires de la Garde nationale (National Guard Health Affairs), le ministère de la Défense (Ministry of Defense) et les hôpitaux universitaires (University Hospitals). Mais à côté de ce socle, le secteur privé connaît une croissance rapide, stimulée par l’assurance et les investissements étrangers. Le Programme de transformation du secteur de la santé (Health Sector Transformation Program – HSTP), issue de la stratégie Vision 2030, a profondément clarifié les rôles : le ministère de la Santé agit désormais comme régulateur (Regulator), le Centre national d’assurance santé (National Health Insurance Center) devient l’acheteur unique (Purchaser), et les groupements régionaux de santé (Health Clusters) structurent l’offre de soins.

Si les citoyens bénéficient toujours d’un accès gratuit aux soins publics, le Royaume introduit progressivement l’assurance maladie obligatoire (Mandatory Health Insurance), les partenariats public-privé (PPP, pour “Public-Private Partnerships”) et de nouveaux mécanismes de paiement à la performance (Pay-for-Performance). L’objectif est de diversifier les financements et de garantir la soutenabilité dans un contexte de dépendance décroissante aux revenus pétroliers.

Des health clusters pour moderniser l’offre de soins :

Le Royaume compte 13 régions administratives et environ 20 health clusters (regroupements de centres primaires, hôpitaux généraux, medical cities). Responsabilité : population définie, coordination des parcours, prévention renforcée.

• renforcement de la médecine de famille ; dépistage précoce (diabète, hypertension, obésité) ;

• plateformes numériques (SEHA, SMARC) pour rendez-vous, transfert et accès aux soins.

Des chiffres clés qui traduisent une montée en puissance :

La prévention et la soutenabilité parmi les priorités stratégiques du Royaume

Le système de santé saoudien fait face à une pression croissante liée aux maladies non transmissibles, responsables de plus de 70 % des décès dans le royaume. Les pathologies chroniques comme les maladies cardiovasculaires, le diabète, les cancers ou encore l’obésité pèsent lourdement sur la demande de soins et sur les finances publiques. Pour y répondre, Riyad déploie une stratégie qui combine prévention renforcée, dépistages systématiques et développement de la médecine de famille afin de mieux structurer les parcours de soins.

Cette réorganisation s’accompagne d’un effort marqué sur la qualité et la sécurité, avec l’accréditation progressive des établissements et le suivi des performances par indicateurs. Dans le même temps, la question du financement devient centrale : le gouvernement cherche à réduire la charge sur le budget national en diversifiant les sources, en favorisant les partenariats public-privé et en misant sur la transformation numérique pour accroître l’efficience et contenir la croissance des coûts.

En 2024 : marché du numérique en santé est de 3,2 Mds $, prévision à 13 Mds $ en 2031

Le numérique en santé est un axe central de la stratégie Vision 2030. Le marché saoudien du numérique en santé était estimé à 3,2 milliards de dollars en 2024 et devrait dépasser 13 milliards d’ici 2031, avec une croissance annuelle moyenne de 25 % pour la télésanté. L’intelligence artificielle est identifiée comme principal moteur de cette croissance (diagnostic médical, imagerie, triage, suivi des maladies chroniques).

L’hôpital virtuel SEHA, lancé en 2022 et qui est aujourd’hui considéré comme le plus grand hôpital virtuel au monde, illustre cette ambition : il connecte plus de 200 hôpitaux et propose plus de 40 spécialités à distance. La généralisation du dossier médical électronique, la e-prescription, la téléradiologie et le télé-suivi des patients chroniques sont désormais au cœur de la politique de santé saoudienne. L’État mise sur une infrastructure numérique intégrée, un haut niveau de connectivité et une population jeune et technophile pour accélérer cette transition.

Une trajectoire ambitieuse mais semée d’embûches :

Malgré les investissements massifs, plusieurs obstacles freinent la dynamique actuelle :

• fragmentation des systèmes d’information, qui entrave l’interopérabilité ;

• cybersécurité, avec une vulnérabilité accrue face aux cyberattaques ;

• manque de compétences locales en santé numérique et IA, nécessitant encore un recours important à l’expertise étrangère ;

• accompagnement du changement parfois insuffisant, en particulier auprès des professionnels de santé.

Ces défis montrent que la réussite de Vision 2030 en santé ne dépendra pas seulement de la technologie ou du financement, mais aussi de la capacité du Royaume à construire une gouvernance solide, développer des compétences locales et instaurer une véritable culture numérique dans le secteur de la santé.

La majorité des cas d’usage français ne sont pas encore déployés 

La France dispose aujourd’hui de treize cas d’usage identifiés de l’intelligence artificielle appliquée à la prévention populationnelle. Leur maturité est contrastée : certains sont encore confinés à la recherche, d’autres sont en phase pilote, tandis qu’une poignée s’est déjà imposée dans les dispositifs nationaux de santé publique. 

La recherche comme moteur d’innovation :

Trois cas d’usage demeurent encore au stade académique. Le premier concerne la stratification des risques cardiovasculaires, où l’IA est employée pour identifier, au sein de la population, les profils les plus exposés aux arythmies ou à la mort subite, afin de cibler en amont les actions de prévention. Un second s’appuie sur l’analyse des données sérologiques issues de la crise sanitaire : des modèles prédictifs sont utilisés pour distinguer les individus ayant été infectés de ceux simplement vaccinés, affinant ainsi la compréhension de l’immunité collective.  

Enfin, la modélisation de stratégies vaccinales illustre la capacité de l’IA à simuler différents scénarios de priorisation et à anticiper l’impact de campagnes de vaccination massives. Ces approches démontrent le potentiel de l’intelligence artificielle pour éclairer la prévention populationnelle, mais elles restent pour l’heure confinées à la recherche et à la publication scientifique, en attente d’une traduction concrète dans les dispositifs de santé publique. 

La majorité des cas d’usage sont en phase pilote :

Un second ensemble de cas d’usage (5 d’entre eux) est aujourd’hui en phase pilote. La prévention du suicide constitue un champ d’exploration majeur : l’IA y est utilisée pour repérer les signaux faibles de détresse psychologique et déclencher des interventions coordonnées avant le passage à l’acte. Plus largement, la santé mentale populationnelle s’ouvre à de nouveaux outils numériques capables d’évaluer en amont les situations de mal-être et de proposer un soutien personnalisé aux individus à risque.  

La prévention de la perte d’autonomie illustre aussi ce mouvement : dans l’Yonne, une analyse territoriale fondée sur l’IA a permis d’identifier des zones de sous-recours à l’allocation personnalisée d’autonomie et de cibler les seniors nécessitant une prévention active, offrant aux collectivités un outil inédit d’aide à la décision.

Enfin, la coordination territoriale de la prévention s’expérimente à travers des plateformes qui facilitent l’organisation de campagnes locales de dépistage ou de vaccination, et renforcent l’action collective à l’échelle des communautés de soins. Ces initiatives témoignent d’une même dynamique : l’IA est en train de s’ancrer dans les pratiques de prévention, mais elle reste encore au stade d’expérimentation avant de pouvoir passer à un déploiement national. 

5 cas d’usage déjà intégrées au système de santé :

Parmi les initiatives identifiées, cinq cas d’usage se distinguent par leur caractère pleinement opérationnel et leur intégration dans le système de santé français. Le premier concerne le dépistage précoce des complications diabétiques, où l’intelligence artificielle permet d’automatiser l’analyse d’images de fond d’œil afin d’élargir la couverture de dépistage de la rétinopathie, une pathologie silencieuse mais fréquente. Un autre usage est celui de la prévention des chutes et des passages aux urgences chez les personnes âgées, grâce à des modèles prédictifs capables d’anticiper les événements aigus et de déclencher une intervention avant qu’ils ne surviennent.  

La télésurveillance des maladies chroniques constitue également un champ d’application désormais consolidé : insuffisance cardiaque, insuffisance rénale ou pathologies respiratoires peuvent être suivies à distance par des algorithmes qui détectent les signaux faibles et préviennent les hospitalisations évitables. À une échelle plus collective, la surveillance syndromique analyse quotidiennement les données issues des urgences, de SOS Médecins et de la mortalité pour détecter en temps réel l’émergence d’épidémies ou de vagues sanitaires. Enfin, l’épidémiologie des eaux usées s’impose comme une vigie sanitaire précieuse, en fournissant des indicateurs précoces de circulation virale et en offrant une base solide pour guider les décisions de santé publique. 

Des cas d’usage répartis sur tous les niveaux de la prévention 

Au-delà de leur degré de maturité, ces treize cas d’usage se distinguent aussi par le type de prévention auquel ils se rattachent. La prévention primaire, qui vise à anticiper l’émergence des risques, s’appuie en France sur des dispositifs de surveillance épidémiologique en temps réel et sur l’analyse des eaux usées, véritables vigies sanitaires capables de détecter les signaux précoces de circulation virale. Elle inclut également des approches de coordination territoriale pour organiser des campagnes locales de dépistage et de vaccination, ainsi que des travaux de recherche utilisant l’IA pour modéliser les stratégies vaccinales ou analyser les données sérologiques afin de mieux comprendre l’immunité collective. La prévention secondaire concerne quant à elle la détection précoce des pathologies ou des situations à risque, qu’il s’agisse d’améliorer le dépistage des cancers (sein, colorectal, diabète oculaire), de stratifier les risques cardiovasculaires ou encore de repérer les signaux faibles liés au suicide et à la détresse psychologique. Enfin, la prévention tertiaire vise à réduire les complications et préserver l’autonomie, avec des usages centrés sur la prévention des chutes et hospitalisations évitables chez les personnes âgées, ainsi que sur la télésurveillance des maladies chroniques. Elle s’élargit également à l’anticipation de la perte d’autonomie, grâce à l’analyse territoriale et populationnelle permettant de repérer les zones de sous-recours et les seniors les plus fragiles pour cibler les actions de prévention. Cet éventail montre que la France couvre l’ensemble du spectre préventif, du collectif à l’individuel, avec un enjeu majeur : transformer ces innovations en leviers durables de santé populationnelle. 

Les USA à l’avant-garde de l’utilisation de l’IA appliquée à la santé populationnelle 

Aux États-Unis, l’intelligence artificielle en santé populationnelle se déploie très largement, combinant recherche de pointe, infrastructures robustes de données et intégration dans des systèmes de soins déjà organisés. On observe plusieurs cas d’usage marquants : la prédiction du risque suicidaire via les dossiers de santé électroniques ou via des alertes automatisées intégrées dans la pratique clinique. Par exemple, le modèle VSAIL du Vanderbilt University Medical Center qui permet de signaler les patients à haut risque de tentative de suicide dans les 30 jours à venir, avec des alertes actives dans certaines cliniques. D’autres études parues dans des revues scientifiques montrent que des modèles de machine learning peuvent significativement améliorer la détection des idées suicidaires, des tentatives ou même des décès par suicide, bien que des défis subsistent, notamment liés au biais de données et à l’interprétabilité.

Dans un autre registre, le risque d’obésité peut être calculé à partir de l’environnement bâti : une étude de l’Université de Washington réalisée grâce à l’entrainement d’un réseau neuronal convolutif sur plus de 150 000 images satellite et Street View, couplées à des données démographiques, a montré la faculté de l’IA à prédire le taux d’obésité dans plusieurs villes américaines. Ces travaux démontrent que l’environnement spatial (présence de parcs, densité du bâti, espaces verts etc.) est fortement associé aux taux d’obésité. 

 Cartographie des cas d’usage français de l’IA en santé populationnelle en fonction de leur degré de maturité :

Un algorithme pour la première décision, qui engage tout aux urgences

Un entretien, quelques minutes, des mots choisis dans l’urgence : c’est là, à l’accueil et à l’orientation, que se joue le chaînon principal de la prise en charge des patients aux urgences. À Lille, au CHU, le projet TIAEU (pour Triage Intelligent à l’Entrée des Urgences) a voulu savoir si une IA, nourrie par les verbatims des entretiens de tri et les données cliniques qui les accompagnent, pouvait s’aligner que la pratique quotidienne sur un référentiel expert. L’étude est officiellement encadrée, portée par le CHU de Lille, et bornée dans le temps : du 1er juin au 31 décembre 2024, soit sept mois d’observation. Elle décrit sans ambiguïté sa finalité (sécurité du patient, organisation des soins), sa méthodologie (analyse a posteriori, pas d’impact sur la prise en charge en temps réel) et son cadre juridique (MR-004 avec information patient et consentement).

La valorisation scientifique arrive à l’été 2025 sous forme de publication, publiée notamment sur researchgate et arXiv. Trois familles de modèles sont opposées au “gold-standard français” : un modèle NLP baptisé “TRIAGEMASTER“, un LLM nommé “URGENTIAPARSE“, et l’architecture JEPA “EMERGINET“.

Des chiffres qui forcent l’attention :

Le verdict est net pour cette étude réalisée aux urgences Roger Salengro du CHU : sur un composite de performances mobilisant plusieurs métriques concernant le “gold-standard français” … , le LLM prend l’avantage (2,514) devant l’architecture JEPA (0,438), le NLP (–3,511)… et dépasse même le tri infirmier (–4,343). Les analyses secondaires confirment un signal intéressant sur la prédiction des besoins d’hospitalisation une robustesse aux modalités de données (transcriptions brutes versus données structurées). Ces chiffres montrent donc qu’à Lille, sur ce terrain-là, l’apprentissage par le langage (NLP) fait mieux que les autres types d’IA, qui font déjà mieux que la pratique réelle pour prédire le tri attendu par le référentiel.

Des preuves qui ne suffisent cependant pas à l’intégration totale dans la pratique

Ce résultat dit quelque chose de plus profond que la hiérarchie des modèles. Le tri, c’est un récit clinique : symptômes, contexte, chronologie, signaux faibles. Les LLM semblent mieux capter ces nuances que des représentations plus frugales, d’où l’écart observé. Mais ce gain « d’alignement » ne vaut pas amélioration clinique en soi : il indique que l’IA comprend mieux ce que voudrait le référentiel, pas encore qu’elle sauve plus de temps ou évite plus d’événements indésirables. La nuance est cruciale.

TIAEU reste une étude rétrospective, mono-centre. La généralisabilité inter-sites (accents, bruit, routines d’entretien, systèmes d’information) n’est pas acquise. L’intégration en temps réel pose des enjeux concrets : latence d’inférence compatible avec le flux, explicabilité des recommandations (rationales lisibles au poste de tri), journalisation des écarts IA/IAO, surveillance du drift et audit des biais. C’est à ces conditions qu’une prédiction devient une aide à la décision sûre et utile. La littérature récente sur l’usage de modèles de langage et l’intégration de données non structurées en triage plaide dans le même sens : l’apport est prometteur, mais la validation prospective reste le passage obligé.

Pour le moment, aucune phase 2 n’est annoncée sur la fiche publique du projet. Le périmètre, lui, est clos conformément au calendrier, et la publication fournit la matière scientifique attendue. Pour passer de la preuve de concept au changement de pratique, il faut : un essai prospectif (cluster ou stepped-wedge) évaluant des critères cliniques durs, comme les délais vers secteurs critiques, réorientations pertinentes, événements indésirables évités, impact médico-économique, avec une intégration soignée dans le workflow des IAO. Sans cette étape, TIAEU restera un signal fort, mais une promesse encore suspendue.

Une spécialité sous tension démographique

Au 1er janvier 2025, la France compte 4 617 ophtalmologistes en activité régulière, soit une densité moyenne de 5,96 médecins pour 100 000 habitants. Cette démographie médicale masque toutefois d’importantes disparités territoriales : les départements comme la Creuse, le Lot et le Rhône affichent des densités inférieures à 1,5 pour 100 000, quand Paris dépasse les 22 médecins pour 100 000 habitats. Le vieillissement de la profession constitue un autre facteur d’inquiétude : près de 20 % des ophtalmologistes ont 60 ans ou plus, alors que seulement 33 % ont moins de 40 ans. La sortie progressive de ces praticiens vers la retraite, conjuguée aux effets différés de la suppression du numerus clausus, dont les effets ne seront visibles qu’après 2030, entraîne une baisse continue du nombre d’ophtalmologistes libéraux.

Cette contraction des effectifs intervient alors même que la demande explose. En France, 45 millions de personnes présentent un trouble de la vision. Selon un récent rapport signé Xerfi, chaque année, 800 000 nouveaux cas de myopie sont recensés, auxquels s’ajoutent 600 000 cas de presbytie. En parallèle, l’usage intensif des écrans alimente une recrudescence des fatigues visuelles, notamment chez les plus jeunes, et la prévalence de nombreuses pathologies augmentent avec l’âge.

Face à cette pression, les délais d’attente pour un rendez-vous peuvent dépasser plusieurs mois dans certaines zones.

L’essor du travail aidé et la réorganisation des soins :

Pour faire face à ce déséquilibre entre l’offre et la demande, les professionnels de la filière ont massivement recours au travail aidé. La délégation des actes cliniques (bilan visuel, mesure de la tension oculaire, fond d’œil) aux orthoptistes est devenue un levier structurant de l’organisation des soins. Ce modèle, désormais répandu dans les centres de santé ophtalmologique et les cabinets de groupe, permet aux ophtalmologistes de se recentrer sur les actes à forte valeur ajoutée (angiographie, topographie cornéenne, chirurgie réfractive) tout en augmentant le nombre de patients vus. Il constitue également une réponse aux aspirations des jeunes praticiens, de plus en plus nombreux à privilégier le salariat pour un meilleur équilibre vie privée/vie professionnelle.

Les pathologies ophtalmiques : 11 milliards de coûts directs.

Les maladies ophtalmiques représentent un coût conséquent, avec 11 milliards de coût direct et 2,1 milliards de coût invisibles (accident, baisse de la productivité etc). Les troubles réfractif représente 2,5 milliards d’euros par an, la DMLA 583 millions, la cataracte 500 et le Glaucome 359 millions. On estime que 72% des adultes souffrent d’un trouble visuel, qu’un français sur 5 de plus de 60 ans présente une pathologie visuelle et que 200 000 personnes sont aveugles ou très malvoyants. La cataracte concerne 800 000 interventions par an et la DMLA touche environ 1,5 millions de personnes.

Une spécialité historiquement technologique, en affinité avec le numérique

L’ophtalmologie se distingue historiquement par sa très forte dépendance aux technologies d’imagerie et d’exploration fonctionnelle : tomographie en cohérence optique (OCT), rétinographie, biométrie, topographie cornéenne, aberrométrie… Elle est naturellement prédisposée à l’intégration du numérique. Cette spécificité a ouvert la voie à des innovations majeures en matière de diagnostic assisté par l’intelligence artificielle (IA), de chirurgie miniaturisée ou encore de dispositifs médicaux connectés. La combinaison de plusieurs modalités d’imagerie (multimodalité) permet aujourd’hui une visualisation fine de l’anatomie de l’œil, que l’IA vient enrichir en automatisant l’analyse d’image.

Les progrès de l’IA, notamment les algorithmes de deep learning, offrent des performances de détection de pathologies comme la rétinopathie diabétique, le glaucome ou la DMLA comparables, voire supérieures, à celles d’un spécialiste expérimenté. L’introduction d’outils d’aide à la décision clinique directement intégrés dans les rétinographes ou les plateformes de télésuivi permet ainsi un premier tri automatisé, accélérant l’accès au diagnostic et améliorant l’efficience des consultations.

La télé-ophtalmologie : une révolution structurelle en cours :

Parmi toutes les innovations numériques, la télé-ophtalmologie occupe une place à part. Elle incarne l’une des applications les plus abouties de la télémédecine spécialisée. Son modèle repose sur l’asynchronisme : les images (fond d’œil, OCT, champs visuels) sont acquises par un orthoptiste ou un professionnel de santé formé, souvent en zone sous-dense ou en structure mobile, puis transmises à un ophtalmologiste qui les interprète à distance, dans un second temps.

Ce dispositif permet une réduction très significative des délais de prise en charge, notamment pour le dépistage et le suivi des pathologies chroniques. Le programme OPHDIAT, déployé en Île-de-France, en est une illustration emblématique. Lancé par l’AP-HP, il a permis de démontrer que 65 à 70 % des patients adressés pour un bilan ne nécessitaient pas une consultation présentielle, tout en garantissant une pertinence médicale dans 99 % des cas.

La télé-ophtalmologie a trouvé une pertinence particulière dans le suivi des patients diabétiques, pour le dépistage de la rétinopathie diabétique, ainsi que dans les campagnes de dépistage précoce du glaucome ou de la DMLA. Elle s’étend également à la pédiatrie et à la médecine du travail, ouvrant de nouvelles perspectives organisationnelles.

Depuis 2024, la loi autorise désormais les plateformes de téléconsultation, comme Qare, à salarier directement des ophtalmologistes sous réserve d’agrément. Couplées à des dispositifs mobiles d’imagerie connectée et à des algorithmes de tri automatisé, ces solutions renforcent la capacité du système à absorber la demande, notamment en zone rurale ou périurbaine.

Le numérique au cœur de la transformation de l’ophtalmologie :

En dehors de la télé-ophtalmologie, cette spécialité médicale s’inscrit pleinement dans la dynamique numérique impulsée par les politiques publiques de santé. La mise en œuvre du programme Ségur numérique dans les établissements de santé et la ville permet de renforcer l’interopérabilité entre les systèmes d’information et de faciliter la circulation des données entre professionnels. La spécialité bénéficie d’une structuration technique propice à la standardisation des données : la production d’images, de mesures optiques et de comptes rendus d’examen s’intègre facilement aux référentiels nationaux comme le DMP (Dossier médical partagé) et la SNOMED. Ce socle commun d’échange facilite notamment le déclenchement d’alertes, l’analyse populationnelle et la coordination des soins, tout particulièrement dans les structures multi-acteurs comme les centres de santé ophtalmologique. Par ailleurs, les modalités de télésoin permettent à des orthoptistes ou assistants médicaux d’accompagner à distance les patients dans l’interprétation de leurs résultats ou la réalisation de certains examens, dans le respect du cadre réglementaire. Le numérique devient ainsi un levier d’efficience organisationnelle dans un contexte marqué par la baisse des effectifs médicaux et l’augmentation de la demande de soins visuels.

L’intelligence artificielle, levier d’aide au diagnostic et à l’efficience :

L’intégration de l’IA dans la pratique ophtalmologique est déjà une réalité concrète, notamment dans le domaine de l’imagerie. Des systèmes de détection automatique de pathologies rétiniennes, basés sur l’analyse d’images de fond d’œil ou d’OCT (tomographie en cohérence optique), sont capables d’identifier avec une précision équivalente ou supérieure à celle d’un spécialiste des signes précoces de dégénérescence maculaire liée à l’âge, de glaucome ou de rétinopathie diabétique. Ces dispositifs permettent un premier tri des patients en repérant les anomalies nécessitant un avis médical, ce qui allège la charge des ophtalmologistes et réduit les délais d’accès au diagnostic. Dans le contexte de la téléophtalmologie, l’IA vient renforcer l’efficience des dispositifs asynchrones : elle automatise l’interprétation d’images acquises en périphérie, optimisant ainsi l’orientation des patients vers une consultation présentielle ou un suivi à distance. Les progrès attendus dans le deep learning laissent entrevoir une extension de ces usages à d’autres champs comme la chirurgie assistée ou la prédiction de l’évolution de certaines pathologies, dans le respect des exigences d’éthique, de validation clinique et de protection des données.

Vers une recomposition des pratiques

Cette intégration poussée du numérique ne va pas sans reconfigurer les équilibres économiques et professionnels. D’un côté, les honoraires moyens des ophtalmologistes libéraux ont atteint 700 000 € en 2024, portés par la hausse des actes techniques et les dépassements d’honoraires (environ 30 % du total). De l’autre, de nouveaux entrants, comme les plateformes, centres de santé ophtalmologique, chaînes d’opticiens équipés pour la télé-expertise, bousculent les modèles traditionnels.

L’encadrement réglementaire s’adapte à ces mutations : la loi Khattabi de 2023 a imposé un agrément pour l’ouverture de centres de santé ophtalmologique, afin d’éviter certaines dérives de rentabilité au détriment de la qualité des soins. La maîtrise de la croissance rapide de ces structures devient un enjeu de politique de santé.