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  • Vyv lance son label « Prévention Santé + » et renforce son ambition sur toute la chaîne de valeur en santé

    • La stratégie santé repose sur trois priorités : prévention, numérique et fluidité des parcours de soins.
    • Le groupe lance « Prévention Santé + », présenté comme le premier label français dédié à la prévention en santé globale (label qui repose sur 4 principes, 16 critères et 50 indicateurs évalués par un comité d’experts indépendants).
    • 15 dispositifs sont déjà labellisés dans des domaines comme la santé au travail, les RPS, le maintien dans l’emploi et la lutte contre la sédentarité.
    • Le groupe entend mieux coordonner assurance, soins et accompagnement pour limiter les ruptures de parcours, notamment pour les malades chroniques.
    • Le groupe veut mesurer son impact concret sur l’accès aux soins, la prévention, la fluidité des parcours et la qualité de vie des bénéficiaires.

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    Le plan stratégique « Impulsions 2030 » du Groupe Vyv couvre l’ensemble de ses activités : assurance, retraite, logement et santé.

    Sur ce volet, le groupe a choisi de concentrer ses efforts sur trois axes : la fluidité des parcours de soins, le numérique et la prévention, considérée par le groupe comme un investissement qui permet d’agir à la fois sur la santé des populations, la soutenabilité du système de soins et la performance économique et sociale.

    Prévention : 50 indicateurs pour un label national

    Le groupe a annoncé la création du label « Prévention Santé + », présenté comme le premier label français dédié à la prévention en santé globale. Destiné aux clients du groupe et au-delà, il vise à fournir un repère de qualité pour les dispositifs de prévention.

    Le référentiel s’appuie sur quatre principes : fondement scientifique, éthique, intervention de professionnels qualifiés, et évaluation des résultats.

    Il comprend 16 critères et 50 indicateurs examinés par un comité d’experts indépendants et présidé par Zeina Mansour, ancienne vice-présidente du HCSP et ex-directrice du Comité régional d’éducation pour la santé de Provence-Alpes-Côte d’Azur.

    Quinze dispositifs ont déjà obtenu cette labellisation, notamment dans les domaines de la santé au travail, de la prévention des risques psychosociaux, du maintien dans l’emploi et de la lutte contre la sédentarité.

    @ Groupe Vyv : plan impulsions 2030

    S’appuyer sur la donnée et l’IA pour renforcer ses services en santé

    Le numérique constitue le deuxième pilier de la stratégie santé du groupe. Vyv souhaite développer des usages numériques conciliant innovation, protection des données et confiance des usagers. Le groupe souhaite se positionner comme un tiers de confiance capable de déployer des solutions numériques dans un cadre éthique et sécurisé. Cette stratégie repose notamment sur des partenariats avec des institutions, des acteurs de la recherche et des professionnels de santé. Elle s’accompagne d’investissements dans les technologies de la donnée et l’IA afin d’améliorer les services proposés aux adhérents et aux employeurs.

    Renforcer la continuité des parcours

    Notamment en faveur du bien vieillir et de la santé mentale

    Garantir la continuité des parcours constitue un autre levier de la transformation du groupe. Il s’agit de limiter les ruptures de prise en charge, notamment pour les personnes atteintes de maladies chroniques, dont les trajectoires sont trop souvent marquées par des inégalités d’accès aux soins.

    Cette ambition suppose une articulation plus étroite entre assurance, soins et accompagnement. En mobilisant l’ensemble de ses activités, le groupe entend proposer des réponses mieux coordonnées à chaque étape du parcours de vie, en accordant une place renforcée à la prévention, au maintien de l’autonomie et à la santé mentale. Pour y parvenir, Vyv prévoit des investissements dans les territoires.

    Les priorités identifiées concernent notamment l’accompagnement du vieillissement et la santé mentale, deux domaines pour lesquels le groupe estime que les réponses actuelles restent insuffisantes face à l’évolution des besoins.

    Une logique d’impact en santé

    Au-delà des objectifs de croissance, le plan « Impulsions 2030 » introduit une logique d’évaluation fondée sur “l’impact” produit pour les bénéficiaires. Le groupe indique vouloir mesurer l’amélioration effective de l’accès aux soins, le développement des actions de prévention, la fluidité des parcours et les effets sur la qualité de vie.

    À travers cette stratégie, Vyv cherche à renforcer son positionnement sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la santé.

  • L’ICO et le Digital Medical Hub lancent DMH ONCO pour accélérer l’évaluation et le déploiement des innovations en cancérologie

    Une structure dédiée au développement des innovations en oncologie

    L’Institut de Cancérologie de l’Ouest (ICO), son accélérateur Impulse by ICO et le Digital Medical Hub annoncent la création de DMH ONCO, une structure consacrée au développement des technologies de santé en oncologie.frecherche

    Le partenariat réunit un centre de lutte contre le cancer et un acteur spécialisé dans le développement et le déploiement des technologies de santé.

    L’objectif est de proposer aux startups, industriels et professionnels de santé un accompagnement couvrant l’ensemble du parcours d’innovation, depuis l’identification d’un besoin clinique jusqu’au déploiement des solutions auprès des patients.

    Selon les partenaires, cette initiative répond aux difficultés rencontrées par de nombreux projets innovants confrontés à la complexité des évaluations cliniques, aux contraintes réglementaires, à l’accès aux données de santé ou encore à la recherche de financements.

    Un point d’entrée unique pour les porteurs de projets

    Le premier pilier de DMH ONCO repose sur la création d’une antenne spécialisée du Digital Medical Hub dédiée à l’oncologie, développée en lien avec l’ICO et Impulse by ICO.

    La structure entend offrir un point d’entrée unique aux startups, industriels et innovateurs qui souhaitent développer des technologies de santé dans le domaine du cancer. Les porteurs de projets pourront notamment accéder à une expertise clinique en oncologie, à des capacités d’évaluation et d’investigation clinique, à un accompagnement réglementaire et médico-économique, ainsi qu’à des données de santé et des biobanques.

    DMH ONCO prévoit également de faciliter les collaborations entre professionnels de santé, entrepreneurs, industriels et investisseurs, tout en proposant des mécanismes de financement et de réduction des risques associés aux projets innovants.

    L’ambition est de constituer un continuum d’accompagnement allant du besoin clinique à la démonstration d’impact, en passant par la validation, la construction du modèle économique, l’accès au remboursement et le déploiement.

    Un projet fondé sur les activités d’Impulse by ICO

    La création de DMH ONCO s’appuie sur les initiatives déjà engagées par l’ICO à travers Impulse by ICO, son accélérateur lancé en 2024.

    Celui-ci accompagne actuellement plus de 40 projets dans des domaines tels que la santé numérique, l’intelligence artificielle, les dispositifs médicaux, les biotechnologies ou la nutrition. Ces innovations visent à améliorer le dépistage, le diagnostic, le suivi ou la prise en charge des patients atteints de cancer.

    Les partenaires estiment que les expérimentations cliniques, les collaborations avec l’écosystème HealthTech et les premiers investissements réalisés dans ce cadre ont contribué à structurer le modèle désormais porté par DMH ONCO

    De son côté, le Digital Medical Hub indique accompagner plus de 200 projets en santé et santé numérique et collaborer avec plus de 50 établissements de santé.

    Faire émerger l’innovation depuis l’hôpital

    Au-delà de l’accompagnement des entreprises, DMH ONCO entend faire évoluer la place de l’hôpital dans l’innovation en santé.

    L’initiative vise à permettre aux établissements de santé de devenir des lieux où les innovations technologiques et numériques peuvent être conçues, structurées, financées, évaluées puis déployées à grande échelle.

    Dans cette perspective, les partenaires prévoient la création d’un « startup studio » dédié à l’oncologie. Ce dispositif doit permettre aux médecins, chercheurs et soignants de transformer leurs idées en projets développés avec un appui sur les dimensions réglementaires, financières, industrielles et organisationnelles.

    Dix projets portés par des professionnels de l’ICO sont déjà en cours de sélection dans le cadre des premiers développements qui seront accompagnés par DMH ONCO.

     

  • France 2030 : 28 nouveaux projets d’IA sélectionnés, dont une majorité en santé

    Une deuxième vague de lauréats annoncée à Vivatech

    À l’occasion du salon Vivatech, Anne Le Hénanff, ministre déléguée chargée de l’Intelligence artificielle et du Numérique, et Bruno Bonnell, secrétaire général pour l’investissement en charge de France 2030, ont dévoilé les 28 nouveaux projets retenus dans le cadre de la deuxième relève de l’appel à projets (AAP) « Pionniers de l’IA ».

    Lancé en septembre 2025 dans le cadre de la troisième phase de la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle, ce dispositif vise à identifier et soutenir des technologies d’IA à fort potentiel applicatif. L’objectif affiché est double : renforcer la compétitivité industrielle et soutenir la souveraineté technologique française dans plusieurs secteurs stratégiques.

    Opéré pour le compte de l’État par Bpifrance et l’Agence de programmes « Numérique, algorithmes, logiciels et usages » (NALU), portée par l’Inria, l’appel à projets s’inscrit dans le cadre du plan France 2030.

    Un dispositif de sélection en plusieurs phases

    Le programme « Pionniers de l’IA » repose sur un mécanisme de sélection progressif, décrit comme un modèle « en entonnoir ». Les projets sont évalués par étapes successives, avec une exigence constante sur leur pertinence technologique et leur viabilité économique.

    À chaque phase, seuls les projets maintenant un niveau d’ambition élevé sont retenus. Cette approche permet d’ajuster le soutien public en fonction de la maturité et du potentiel réel des solutions proposées.

    L’expertise conjointe de Bpifrance et de l’Inria intervient à chaque étape, avec une analyse croisée des enjeux technologiques et sectoriels. Ce fonctionnement vise à orienter les financements vers des projets susceptibles de dépasser l’état de l’art et de transformer les modes de production.

    La santé en tête des secteurs représentés

    Parmi les 28 projets sélectionnés dans cette deuxième relève, le secteur de la santé concentre la part la plus importante. Plusieurs cas d’usage illustrent cette dynamique, notamment :

    • Le développement d’outils de diagnostic prédictif en oncologie.
    • Des solutions de prévention de la récidive d’accidents vasculaires cérébraux.

    Ces applications traduisent une orientation vers des outils d’aide à la décision clinique et de médecine préventive, avec des implications potentielles sur l’organisation des soins et la gestion des parcours patients.

    Industrie, robotique et productivité

    Le second axe concerne l’industrie et la robotique, avec des projets portant sur :

    • La simulation physique accélérée.
    • L’inspection automatisée des lignes de production;

    Ces initiatives ciblent des enjeux de productivité dans un contexte de transformation des chaînes de valeur manufacturières. L’IA est mobilisée comme levier d’automatisation et d’amélioration des performances opérationnelles.

    Souveraineté, sécurité et transition écologique

    Les projets retenus couvrent également des problématiques de souveraineté et de sécurité, notamment à travers des solutions de détection précoce des opérations d’influence. Par ailleurs, plusieurs initiatives s’inscrivent dans le champ de la transition écologique, avec des applications liées à la gestion des réseaux électriques. Ces cas d’usage illustrent l’intégration de l’IA dans des infrastructures critiques, où les enjeux de résilience et d’optimisation énergétique sont centraux.

    51 projets soutenus depuis 2025

    Cette deuxième relève s’inscrit dans la continuité d’une première vague ayant permis de soutenir 23 projets. Au total, 51 initiatives bénéficient désormais d’un accompagnement dans le cadre de l’AAP « Pionniers de l’IA ».

    L’ensemble reflète une diversification des usages de l’intelligence artificielle, allant de la santé à l’énergie, en passant par l’industrie et la sécurité.

    À travers ce dispositif, l’État cherche à structurer un portefeuille de projets capables de contribuer à l’évolution des capacités technologiques nationales, tout en favorisant l’émergence de solutions applicatives dans des secteurs identifiés comme prioritaires.

     

  • EHDS : Tehdas2 publie dix nouvelles lignes directrices pour préparer le déploiement de l’Espace européen

    De la réglementation à l’opérationnel

    L’adoption du règlement sur l’Espace européen des données de santé (EHDS ou EEDS) a fixé un cap politique ambitieux : permettre un accès plus fluide aux données de santé pour la recherche, l’innovation, l’évaluation des politiques publiques ou encore le développement de l’intelligence artificielle. Mais derrière cette ambition se cache un défi majeur : harmoniser les pratiques entre les différents États membres.

    C’est précisément le rôle de Tehdas2. Coordonné par le fonds finlandais Sitra et réunissant 29 pays européens, le programme a pour mission de produire les référentiels techniques et organisationnels nécessaires à la mise en œuvre du volet “usage secondaire” de l’EHDS. Les dix nouveaux documents publiés couvrent l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, depuis sa description jusqu’à son accès, son traitement sécurisé et sa réutilisation. Ils s’adressent aux trois grandes catégories d’acteurs qui structureront l’EHDS : les détenteurs de données, les utilisateurs de données et les futurs organismes d’accès aux données de santé (Health Data Access Bodies = HDAB).

    Structurer les catalogues, les accès et les environnements sécurisés :

    Une partie importante des travaux concerne l’organisation des catalogues de données nationaux. Plusieurs spécifications détaillent la manière dont les jeux de données devront être décrits, documentés et rendus découvrables afin d’alimenter les futurs catalogues européens. L’objectif est de permettre aux chercheurs, industriels ou autorités publiques d’identifier plus facilement les données disponibles dans chaque pays.

    Tehdas2 apporte également des recommandations sur les procédures d’accès aux données. Les documents définissent des formats standardisés pour les demandes d’accès, les autorisations, les échanges entre organismes nationaux et la gestion des redevances ou des sanctions en cas de non-conformité.

    Autre sujet clé : les « Secure Processing Environments » (SPE), ces environnements sécurisés dans lesquels les données devront être consultées et analysées. Les nouvelles spécifications définissent les exigences minimales en matière de sécurité, d’interopérabilité et de gouvernance afin de garantir un accès contrôlé aux données tout en protégeant les informations sensibles.

    Préparer l’infrastructure européenne HealthData@EU

    L’un des documents les plus stratégiques concerne la connexion des États membres à HealthData@EU, la future infrastructure européenne destinée à soutenir les usages secondaires des données de santé. Cette architecture reposera sur un modèle distribué : la Commission européenne opérera la plateforme centrale tandis que chaque État membre développera ses propres composantes nationales.

    Le texte précise notamment le rôle des points de contact nationaux, les interfaces techniques à mettre en œuvre et les mécanismes d’échange d’informations entre pays. Fait notable, les données de santé elles-mêmes ne circuleront pas via cette infrastructure ; celle-ci servira principalement à échanger des métadonnées, des demandes d’accès et les décisions associées.

    Une étape importante pour la gouvernance européenne des données de santé :

    Au-delà de leur dimension technique, ces publications illustrent la montée en puissance du chantier EHDS. Elles traduisent le passage d’une phase de conception réglementaire à une phase d’industrialisation où les États membres doivent désormais préparer leurs infrastructures, leurs processus et leurs organisations.

    Pour les acteurs du numérique en santé, de la recherche clinique et de l’IA, ces référentiels donnent un premier aperçu très concret de ce à quoi ressemblera l’écosystème européen des données de santé dans les prochaines années. L’enjeu n’est plus seulement de définir les règles du jeu, mais de construire les fondations opérationnelles qui permettront à l’EHDS de fonctionner à l’échelle des 27 États membres.

  • Prévention : Santéclair préconise des indicateurs anonymisés pour piloter les actions de prévention en entreprise

    Sommeil, activité physique, santé mentale : plusieurs indicateurs au rouge

    60 % des actifs déclarent souffrir d’insomnie et 68 % se disent en surpoids

    À l’occasion de la Semaine pour la qualité de vie et des conditions de travail, Santéclair publie la première édition de son baromètre prévention consacré à la santé des actifs.

    Si la santé physique perçue reste globalement satisfaisante, l’étude met en évidence plusieurs facteurs de risque susceptibles d’affecter durablement la santé des collaborateurs. Parmi les principaux enseignements, 60 % des répondants déclarent souffrir d’insomnie et 68 % se considèrent en surpoids.

    Le baromètre montre également que 51,9 % des personnes interrogées n’atteignent pas les recommandations en matière d’activité physique. Sur le plan psychologique, le score de santé mentale atteint 39,2, contre une valeur de référence de 47. Enfin, 16 % des répondants se déclarent fumeurs.

    Des fragilités qui touchent davantage certains publics

    L’étude souligne que ces facteurs de risque ne sont pas répartis uniformément au sein de la population active.

    Les jeunes adultes, les femmes et les populations en situation de précarité apparaissent davantage exposés à certaines vulnérabilités. Cette hétérogénéité des situations conduit Santéclair à considérer que les démarches de prévention standardisées répondent imparfaitement aux besoins des différents publics.

    Une prévention fondée sur la mesure des besoins

    Au regard de ces résultats, Santéclair défend une approche reposant sur une évaluation préalable de la santé perçue et des habitudes de vie des collaborateurs.

    L’entreprise préconise la constitution d’indicateurs anonymisés permettant d’obtenir une vision collective des enjeux de santé au sein des organisations. L’objectif est ensuite de prioriser les actions de prévention en fonction des besoins identifiés et de proposer des dispositifs adaptés à la diversité des profils.

    Cette démarche s’appuie également sur un suivi régulier des indicateurs afin d’évaluer l’impact des actions engagées et d’ajuster les programmes déployés dans le temps.

    Un enjeu pour les politiques RH

    La publication de ce baromètre intervient dans le cadre de la Semaine QVCT 2026, dont les travaux mettent notamment l’accent sur le rôle du management.

    Pour Santéclair, la mise en œuvre d’une politique de prévention suppose un engagement des directions générales et des ressources humaines, ainsi qu’une déclinaison opérationnelle au sein des équipes. L’entreprise estime que l’exploitation d’indicateurs de suivi peut contribuer à inscrire les actions de prévention dans une logique de pilotage de long terme.

    • 60 % des répondants déclarent souffrir d’insomnie ;
    • 68 % se déclarent en surpoids ;
    • 51,9 % n’atteignent pas les recommandations d’activité physique ;
    • Le score de santé mentale s’établit à 39,2 contre 47 pour la valeur de référence ;
    • 16 % des répondants se déclarent fumeurs.

     

  • Déploiement de l’IA pour la logistique hospitalière : un AMI national ouvert jusqu’au 17 juillet 2026

    Un AMI centré sur la chaîne logistique des produits de santé

    La Direction générale de l’offre de soins (DGOS) publie la note d’information DGOS/NUM/2026/75 pour annoncer un appel à manifestation d’intérêt « exploration du potentiel de l’intelligence artificielle (IA) pour la gestion des stocks, la dispensation et à l’administration ». L’AMI vise les établissements sanitaires, publics ou privés, pour des projets couvrant la gestion des stocks de produits de santé et produits généraux, l’approvisionnement, la dispensation et l’administration, à l’exclusion explicite des outils d’IA d’aide à la prescription médicale.

    Cette action s’inscrit dans la stratégie IA en santé du ministère de la santé, des familles, de l’autonomie et des personnes handicapées, avec un périmètre valable en métropole et dans les Outre‑mer, hors Polynésie française, Nouvelle‑Calédonie et Wallis‑et‑Futuna. Les établissements intéressés doivent déposer leur dossier sur la plateforme demarche.numerique.gouv.fr avant le 17 juillet 2026, les résultats étant attendus au plus tard le 31 août 2026.

    Enjeux : efficience logistique et qualité de vie au travail

    La note rappelle que la transformation numérique est conçue comme un levier pour améliorer la qualité de vie au travail des professionnels, optimiser les processus et soutenir la soutenabilité de l’offre de soins. L’IA est appelée à intervenir sur plusieurs leviers : réduction du temps consacré à la gestion logistique, amélioration de la disponibilité des produits critiques en limitant les ruptures, pilotage des seuils de réapprovisionnement et sécurisation de la chaîne d’approvisionnement, diminution du gaspillage et baisse du stress lié aux tensions d’approvisionnement.

    Les projets devront documenter les impacts financiers, qualitatifs et organisationnels, y compris les effets sur l’immobilisation des stocks, la péremption, la sécurité des soins et des chaînes d’approvisionnement, ainsi que la qualité de vie au travail des équipes utilisatrices. L’expérimentation en « vie réelle » doit permettre de capitaliser sur des expériences locales pour préciser conditions de réussite, critères d’éthique et de confiance, et modalités d’un déploiement à plus large échelle à moyen terme.

    Périmètre fonctionnel et cas d’usage unique

    L’AMI se concentre sur un cas d’usage unique : la gestion logistique allant de la gestion des stocks et de l’approvisionnement (produits de santé et produits généraux) jusqu’à la dispensation et l’administration. Les dossiers devront montrer comment la solution proposée s’intègre dans les processus existants, en articulant notamment pharmacie, logistique, unités de soins ou autres services concernés.

    Les thématiques prioritaires couvrent l’ensemble de la chaîne, depuis la collecte de données de consommation et de stock en temps réel jusqu’aux usages d’IA capables d’anticiper les besoins logistiques, tout en respectant les référentiels de sécurité et d’interopérabilité du numérique en santé. La question de l’acceptabilité par les professionnels est partie prenante, avec des indicateurs obligatoires de satisfaction des utilisateurs et d’impact financier.

    Modalités de participation et structure des dossiers

    L’AMI est ouvert à tous les établissements sanitaires, qu’ils candidatent seuls ou en groupement, éventuellement en partenariat avec des acteurs académiques, industriels ou associatifs. Le dossier de manifestation d’intérêt doit suivre le modèle décrit en annexe 1, comprenant notamment l’identification de l’établissement porteur, la description du contexte local, des objectifs recherchés et de la solution d’IA retenue.

    L’annexe 2 détaille le contenu du dossier de candidature : description de l’établissement et de son organisation (FINESS, effectifs médicaux, paramédicaux et non médicaux, unités concernées, activité 2025), contexte local, cas d’usage et objectifs de l’IA. Le candidat doit présenter la solution envisagée (nom, configuration, type de contrat, conditions d’implantation, adaptation du système d’information, conformité RGPD), les interopérabilités existantes ou à développer, les liens éventuels avec e‑dispotock et les autres financements mobilisés (AAP achat innovant, Hopen).

    Exigences techniques, réglementaires et d’interopérabilité

    Les dossiers doivent décrire les données mobilisées et les infrastructures techniques nécessaires : sources de données pour l’algorithme (historique de consommation, stocks en temps réel, données d’activité hospitalière), modalités de collecte, nettoyage, mise à jour, stockage, archivage, durée de conservation, anonymisation et suppression, ainsi que la fréquence d’alimentation ou de recalcul de l’IA. Les conditions d’hébergement et de stockage doivent respecter les principes de souveraineté numérique, avec un prestataire certifié pour l’hébergement de données de santé (HDS) en cas de SaaS ou d’hébergement externe.

    La note insiste sur la conformité RGPD, la mise en œuvre de mesures de cybersécurité, le chiffrement des données en transit et au repos. Le statut réglementaire de la solution doit être précisé : qualification éventuelle en tant que dispositif médical au titre du règlement (UE) 2017/745, marquage CE, classe de risque et organisme notifié, ainsi que niveau de risque au titre de l’AI Act (inacceptable, haut risque, limité, minimal) avec justification. Le porteur doit aussi démontrer la capacité d’interopérabilité avec les systèmes d’information hospitaliers et l’écosystème numérique en santé, fournir un plan d’intégration technique et, le cas échéant, des lettres d’engagement des éditeurs tiers.

    Gouvernance, évaluation et critères de sélection

    Les projets seront examinés par un comité réunissant représentants du ministère, experts en IA appliquée à la santé et professionnels de terrain. Les critères d’éligibilité incluent le portage par un établissement sanitaire, l’existence d’une solution d’IA disposant d’un marquage CE lorsque pertinente, l’inscription de la solution dans une trajectoire de conformité au règlement européen sur l’IA et l’intégration d’une évaluation des impacts sur les conditions de travail.

    Les critères de sélection portent sur la pertinence du projet, l’interopérabilité avec les systèmes d’information internes, la maturité de la solution, le réalisme de la mise en œuvre, la robustesse de l’évaluation, la capacité de généralisation et de transfert, ainsi que la qualité des indicateurs de performance technique et d’acceptabilité (satisfaction utilisateurs, impact financier). Les établissements devront transmettre ces indicateurs à la DGOS et à leur ARS à T0, M6 et M12, dans le cadre d’une méthodologie d’expérimentation structurée, incluant équipe projet, compétences, formations, audits et contrôles de qualité.

    Sur le plan de la gouvernance, les candidats doivent démontrer l’intégration du projet dans les orientations institutionnelles, l’adhésion des directions de soins et des instances (CSE, CSIRMT), préciser le pilotage, la composition du comité projet, la feuille de route, le calendrier, le budget prévisionnel, ainsi que la démarche éthique (comité ou procédure de validation, charte d’utilisation). En contrepartie, les projets retenus bénéficieront d’une subvention unique pour l’implémentation de la solution, d’une mise en réseau avec d’autres expérimentations, d’un partage d’expertises techniques, juridiques et organisationnelles, et d’une valorisation des résultats au niveau national.

     

  • Heidi lance sa plateforme d’IA clinique en France après une levée de fonds de 65 M$

    Heidi déploie son assistant médical IA sur le marché français

    L’entreprise australienne Heidi annonce le lancement officiel en France de sa plateforme d’IA destinée aux professionnels de santé. Cette arrivée intervient quelques semaines après une levée de fonds de 65 millions de dollars américains réalisée en mai 2026.

    La société développe un assistant médical IA réunissant au sein d’un même environnement des fonctions de transcription médicale, de documentation clinique et d’accès à des informations médicales validées. La plateforme a déjà été utilisée dans le cadre de 460 000 consultations en France.

    Selon les données citées par Heidi, une personne sur cinq déclarait en 2023 ne pas avoir consulté de médecin au cours des douze derniers mois, une proportion proche de 30 % dans les zones rurales. Parallèlement, les médecins généralistes libéraux déclarent travailler en moyenne 54 heures par semaine, dont 44,5 heures consacrées aux patients et 5,5 heures aux tâches administratives et de coordination.

    L’entreprise estime que l’IA peut contribuer à réduire cette charge documentaire afin de permettre aux professionnels de santé de consacrer davantage de temps aux activités cliniques et à la relation avec les patients.

    Une offre articulée autour de la documentation et de l’information clinique

    La plateforme repose actuellement sur deux briques fonctionnelles.

    Transcription et génération automatisée de documents

    Le module Heidi Transcription permet de retranscrire les consultations en temps réel et de générer automatiquement des notes médicales structurées.

    Les documents produits peuvent être adaptés aux pratiques des établissements ou des spécialités concernées. La plateforme prend notamment en charge les comptes rendus de consultation, notes de suivi, comptes rendus opératoires, lettres d’adressage ou synthèses destinées aux patients.

    Accès à des références médicales documentées

    Le module Heidi Références fournit des réponses cliniques appuyées sur des sources identifiées. Les professionnels peuvent interroger la plateforme sur des questions médicales et accéder aux références utilisées pour élaborer les réponses proposées.

    L’objectif est de centraliser la recherche documentaire et l’aide à la décision au sein du même environnement de travail.

    Une adaptation aux spécificités françaises

    Disponible en français, la plateforme a été conçue pour prendre en compte le vocabulaire médical et les pratiques du système de santé français.

    Elle permet également de conduire une consultation dans la langue du patient tout en générant la documentation médicale dans une autre langue. Cette fonctionnalité vise notamment les situations de prise en charge multilingue.

    Conformité européenne et hébergement des données dans l’UE

    La question de la gouvernance des données figure parmi les axes mis en avant par l’entreprise. Heidi indique que les données des utilisateurs européens sont hébergées exclusivement au sein de l’Union européenne afin de répondre aux exigences du RGPD.

    Fondée à Melbourne, Heidi affirme accompagner plus de 2,7 millions de consultations chaque semaine dans 190 pays et 110 langues.

    L’entreprise a levé au total 96,6 millions de dollars.

     

  • IA dans la fonction publique : l’État reprend la main et passe à la vitesse supérieure

    Un usage massif de l’IA, mais une formation encore insuffisante. Selon les chiffres du gouvernement, 89 % des agents publics déclarent utiliser des outils d’intelligence artificielle, alors que seuls 31 % d’entre eux ont bénéficié d’une formation dédiée. Un décalage qui fait écho aux conclusions de la Cour des comptes, laquelle soulignait dès novembre 2025 les difficultés de la France à généraliser les usages de l’IA au sein de l’administration malgré des investissements importants.

    Pour répondre à ce défi, David Amiel, ministre de l’Action et des Comptes publics, a présenté le plan « Notre IA ». Son ambition : structurer les usages de l’intelligence artificielle dans la fonction publique, renforcer la formation des agents et développer une expertise interne afin d’accompagner durablement la transformation des services publics.

    55 % des agents déclarent utiliser des IA informelles : la nécessité de créer des outils dédiés

    L’IA est déjà au cœur de la fonction publique ; toutefois, ses usages sont majoritairement en dehors du cadre formel, entraînant un risque sécuritaire majeur. Ceci encourage le développement d’outils d’IA dédiés à la fonction publique et construits avec elle. Plus de 50 % sont déjà déployés, tel que L’Assistant, un outil conversationnel développé après dix mois d’expérimentation auprès de 10 000 agents.

    Couvrant des usages divers, 58 % des projets concernent la production documentaire, la rédaction, la transcription ou la traduction, tandis que 25 % concernent l’amélioration de la relation avec les usagers. L’idée est d’offrir des outils fluidifiant le travail des agents sans les remplacer, excluant formellement tout projet de prise de décision automatisée concernant les citoyens.

    Face à cette diffusion renforcée des usages, la question de leurs limites et des compétences devient centrale.

    Renforcer la formation : un déploiement massif pour éviter la perte de compétences

    L’internalisation des usages de l’IA est au cœur des préoccupations syndicales, qui mettent en avant les risques pour les métiers. Dans l’attente d’un accord-cadre prévu pour novembre 2026, le ministre se veut rassurant en affichant sa volonté de former les agents et non de les remplacer.

    Soutenue par un guide d’usage de l’IA, la France rattrape son retard sur ses voisins britanniques en proposant à son tour un recueil de bonnes pratiques ainsi qu’un socle commun de connaissances. Ce socle est renforcé par des offres de formation dont 50 000 agents publics ont déjà bénéficié en 2025. Une dynamique qui doit s’accélérer à la rentrée 2026 avec l’intégration de l’IA à la formation continue dans les IRA, futures ISP. Une mesure témoignant de la volonté de faire des cadres non pas simplement des agents formés, mais des agents experts d’ici à 2027, répondant ainsi à un objectif d’excellence nationale.

    L’IA dans la fonction publique : répondre à un enjeu de souveraineté nationale

    L’objectif est de bâtir une IA publique reposant sur des technologies maîtrisées par l’État, telles que des clouds certifiés et des technologies mutualisées. Cette orientation traduit une volonté de réduire la dépendance aux prestataires externes en privilégiant un cadre public plus sécurisé et moins coûteux. « Chaque euro investi dans le recrutement de compétences internes permettra de supprimer durablement 1,5 euro de dépenses de prestations externes », précise David Amiel, engageant ainsi chaque ministère concerné dans une logique de réduction de sa dépendance aux GAFAM.

    Cette stratégie économique nationale est également soutenue par Bercy avec l’annonce, en réponse à ce rapport, de la Direction de l’intelligence artificielle et du numérique (DIAN) des ministères économiques et financiers.

    Cette logique de centralisation et de spécialisation se poursuit avec la création d’ARIANE (Autorité référente pour l’intelligence artificielle et le numérique de l’État), membre de la future « cellule de l’IA ». Cette commission interministérielle est conçue comme un espace de priorisation des projets, d’orientation stratégique et de suivi de la formation. Chaque ministère travaille donc dans un cadre commun tout en pouvant adapter, dans un second temps, l’IA à ses spécificités.

    Notre IA : un pas de plus dans la course à l’IA, vers du quantitatif pour aller vite ou du qualitatif pour aller loin ?

    Malgré une adoption désormais massive de l’intelligence artificielle, les bénéfices perçus par les agents publics demeurent relativement mesurés. Si 55 % d’entre eux estiment que leur productivité s’est légèrement améliorée grâce à ces outils et 18 % qu’elle s’est fortement améliorée, les effets sur le bien-être au travail, l’enrichissement des missions ou encore la diversité des tâches restent limités.

    « Une IA utile, humaine et souveraine pour les services publics » Porté par David Amiel, ministre de l’Action et des Comptes publics, le 16 juin 2026.

    L’IA permet-elle simplement de produire plus rapidement, ou contribue-t-elle réellement à améliorer la qualité du service public ? Une question qui demeure au cœur du plan « Notre IA » et qui guidera l’évaluation de ses résultats dans les années à venir.

     

  • Etude : des cliniciens et une IA co-conçoivent des modèles prédictifs plus performants (Nature)

    Testée sur des cas de traumatisme crânien et d’insuffisance rénale aiguë, cette approche a permis d’identifier des informations médicales pertinentes souvent négligées par les méthodes classiques. Les résultats* ont été publiés le 15 juin 2026 dans npj Digital Medicine.

    Les dossiers médicaux regorgent d’informations susceptibles d’aider à anticiper l’évolution d’un patient. Mais encore faut-il savoir lesquelles retenir. Lorsqu’ils conçoivent un modèle de prédiction, les chercheurs doivent décider quelles informations extraire des notes cliniques, comment les structurer et lesquelles conserver. Des choix souvent déterminants pour les performances finales du modèle.

    Eplucher les dossiers médicaux avec l’IA

    C’est à cette étape de conception que s’attaquent des chercheurs de l’University of California San Francisco, de la National University of Singapore et de Microsoft Research. Ils proposent une approche dans laquelle des cliniciens et des agents d’intelligence artificielle travaillent ensemble pour identifier les informations les plus pertinentes dans les dossiers médicaux et construire des modèles prédictifs plus robustes.

    Concrètement, les chercheurs ont développé HACHI (Human-Agent Collaboration for Human-Informed Modeling), un système conçu pour faire travailler ensemble médecins et intelligence artificielle. Concrètement, les cliniciens identifient les facteurs qu’ils jugent importants pour prédire l’évolution des patients, tandis que l’IA explore les notes médicales à la recherche de nouveaux indices. Au fil de plusieurs allers-retours, les experts peuvent valider, modifier ou écarter les propositions de l’algorithme afin d’affiner progressivement le modèle.

    Un outil prédictif co-construit

    Pour évaluer cette approche, l’équipe l’a appliquée à deux problématiques cliniques. La première visait à prédire la présence d’un traumatisme crânien chez des enfants admis aux urgences après un choc à la tête. Les chercheurs ont analysé les dossiers de 800 patients, dont 400 présentant effectivement un traumatisme crânien. La seconde portait sur le risque de développer une insuffisance rénale aiguë après une chirurgie générale. Cette fois, l’étude reposait sur les dossiers de 1 600 patients, dont la moitié avait présenté cette complication dans les jours suivant l’intervention.

    Les modèles issus de cette collaboration homme–IA ont ensuite été comparés à des outils de prédiction déjà utilisés en pratique. Les auteurs ont également vérifié s’ils conservaient leurs performances lorsqu’ils étaient appliqués à d’autres hôpitaux ou à des données plus récentes.

    Résultats : des modèles affinés en quelques échanges entre l’homme et l’IA

    • 4 cycles d’interaction entre cliniciens et IA ont été nécessaires pour développer le modèle de prédiction du traumatisme crânien.
    • 3 cycles d’interaction entre cliniciens et IA ont été nécessaires pour développer le modèle de prédiction de l’insuffisance rénale aiguë.
    • Le modèle a mieux distingué les enfants présentant réellement un traumatisme crânien de ceux qui n’en présentaient pas (AUC : 0,91 contre 0,75 pour l’outil de référence).
    • Le modèle a mieux distingué les patients qui allaient développer une insuffisance rénale aiguë après leur chirurgie de ceux qui n’allaient pas présenter cette complication (AUC : 0,73 contre 0,64 à 0,66 pour les modèles de référence).
    • Identification de facteurs cliniques absents des modèles de référence, notamment pour le traumatisme crânien et l’insuffisance rénale aiguë.
    • 1 à 2 heures de revue des résultats par cycle ont été nécessaires pour les équipes impliquées dans le projet.

    Les résultats suggèrent que la valeur de l’outil HACHI ne tient pas uniquement à l’utilisation de l’IA, mais à l’organisation du dialogue entre l’algorithme et les experts. Dans les deux cas d’usage, les cliniciens ont joué un rôle déterminant pour corriger des biais, repérer des fuites d’information ou encore identifier des différences entre établissements susceptibles d’affecter les performances des modèles. « Ces études de cas montrent que la supervision humaine est essentielle non seulement pour valider les résultats de l’IA, mais aussi pour orienter le processus de développement des modèles d’une manière que l’agent d’IA ne pourrait pas atteindre seul », soulignent les auteurs.

    En finir avec la « boîte noire »

    Mais cette étude s’inscrit également dans un mouvement plus large visant à développer des outils d’aide à la décision plus simples à comprendre et à auditer. Car un algorithme performant ne suffit pas : pour être utilisé, il doit aussi être compréhensible par les soignants. Selon les chercheurs, « la simplicité et la capacité d’interprétation des modèles obtenus pourraient faciliter une validation prospective plus rapide que celle des modèles complexes de type boîte noire. » Ils rappellent toutefois que les modèles développés avec

    HACHI devront encore être testés dans des études prospectives avant un éventuel déploiement clinique.

    * Human-AI co-design for clinical prediction models.

    Feng, J., Kothari, A., Vossler, P. et al. npj Digit. Med. (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02838-5

    https://www.nature.com/articles/s41746-026-02838-5

  • Santé des femmes et numérique : entre promesses technologiques et angles morts

    Article 1 – Santé des femmes : un état des lieux entre progrès fragiles et financements sous tension

    Les femmes vivent plus longtemps que les hommes, mais à peine plus longtemps en bonne santé : le cancer du poumon féminin progresse à contre-courant et quatre pathologies majeures (ménopause, SPM, migraine, endométriose) captent moins de 1 % des financements de recherche. La femtech promettait de combler ces lacunes, mais l’élan s’essouffle : après un pic à 2,7 Md$ en 2021, les investissements ont fondu, et en France 18 % seulement des 200 start-ups existantes ont levé des fonds en 2025. Un panorama lucide sur un secteur où les promesses du numérique se heurtent encore au mur du financement.

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    Article 2 – Baromètre Femtech France 2026 : une filière qui gagne en maturité mais cherche encore son changement d’échelle

    L’écosystème femtech français se structure : 200 start-ups recensées (contre 170 un an plus tôt), un quart déjà rentables et près de 35 M€ levés en 2025 avec un ticket moyen qui double pour atteindre 3 M€. Surtout, le périmètre s’élargit, de la santé reproductive vers la santé globale des femmes (santé mentale, maladies cardiovasculaires, violences), et sept start-ups bénéficient désormais d’un remboursement par l’Assurance Maladie, tournant vers une vraie intégration dans le système de soins. Reste le nerf de la guerre : moins de 10 % des financements de capital-risque en santé vont à la femtech, encore perçue comme un marché « de niche ».

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    Article 3 – IA et santé des femmes : ce que révèlent 13 études sur son impact clinique (revue de littérature)

    La synthèse de 13 études cliniques (2017–2026) montre que l’IA apporte des gains mesurables dans un domaine historiquement sous-étudié : jusqu’à 29 % de cancers du sein détectés en plus sans hausse des faux positifs, un dépistage fiabilisé des cancers du col et de l’ovaire, et la capacité d’anticiper les complications de grossesse (prééclampsie, diabète gestationnel, dépression post-partum) là où les femmes subissent les errances diagnostiques les plus longues. Mais le tableau invite à la prudence : deux essais randomisés de grande ampleur n’ont démontré aucune supériorité clinique (FIV, monitoring fœtal), et des biais ethniques et de genre menacent l’équité, des modèles entraînés sur des populations masculines risquant de reproduire à grande échelle le sous-diagnostic féminin. Un panorama nuancé qui pose une règle claire : preuve clinique et supervision humaine avant tout déploiement.

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    Article 4 – Femtech : 16 solutions d’IA utilisées en France

    Ce panorama recense 16 solutions d’intelligence artificielle déployées en France au service de la santé des femmes, avec quatre terrains privilégiés : l’endométriose (dont le test salivaire Ziwig Endotest, face à une errance diagnostique de sept ans en moyenne), le dépistage des cancers féminins – domaine le plus mature, porté par des pionniers comme Therapixel -, la fiabilisation de l’échographie fœtale (Sonio, racheté par Samsung Medison, BrightHeart, Diagnoly) et des champs émergents comme la fertilité et la santé mentale. Un fil conducteur traverse ces dispositifs, dont beaucoup sont déjà marqués CE ou autorisés par la FDA : l’algorithme assiste le médecin sans jamais le remplacer.

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    Article 5 – La santé mentale, nouveau front de la femtech française

    La catégorie « Santé mentale » de la cartographie Femtech France réunit six jeunes pousses qui recouvrent en réalité quatre approches très différentes : la deeptech clinique visant la validation scientifique et le remboursement (Dalia et son phénotypage numérique de la dépression, Theremia et sa médecine de précision), l’immersif au service du deuil périnatal et des tabous (Butterfly XR), l’accompagnement du rapport au corps et des troubles alimentaires (Club Mojo, Foodelles) et la prévention en entreprise (Sli.wo). Une même étiquette, donc, mais des modèles qui vont du dispositif médical B2B au parcours communautaire B2C, révélateur d’un secteur qui dépasse désormais la seule santé reproductive pour investir l’ensemble des spécificités de la santé féminine.

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    Santé des femmes et numérique : entre promesses technologiques et angles morts
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