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  • IA à l’hôpital : 14,9 M€ de France 2030 pour le projet ALLIANCE SANTÉ IA du CHU de Montpellier

    À l’occasion de la 9e étape du Tour de France de l’innovation en santé à Nantes, consacrée aux données de santé, les autorités publiques ont annoncé le financement du projet ALLIANCE SANTÉ IA, premier programme structuré d’hôpital augmenté par l’IA. Porté par le CHU de Montpellier et la société ADLIN Science, il bénéficie d’un soutien de 14,9 millions d’euros dans le cadre du plan France 2030.

    Ce projet s’inscrit dans une stratégie plus large d’investissement dans l’IA en santé, qui représente près de 400 M€ cumulés depuis les programmes d’investissements d’avenir, avec un objectif : structurer une offre d’IA souveraine et intégrée aux usages cliniques.

    Un lancement officiel est prévu le 16 juin à Montpellier.

    Le projet repose sur un consortium associant plusieurs acteurs académiques, industriels et technologiques : le CINES, Inria, ANA Healthcare, Numalis, ainsi que l’hébergeur Scaleway. Il s’appuie sur une logique de co-construction entre acteurs publics et privés, avec un ancrage territorial à Montpellier, soutenu par MedVallée, la métropole et la région Occitanie.

    L’ambition est de développer une infrastructure hospitalière d’IA souveraine, dans laquelle les données de santé restent hébergées et gouvernées par l’établissement de soins. Le dispositif prévoit une plateforme sécurisée qui permet l’exploitation de données cliniques anonymisées par des acteurs autorisés, notamment pour tester des solutions d’adaptation thérapeutique.

    Tester l’IA en conditions réelles

    Le projet ALLIANCE SANTÉ IA sert de test en conditions réelles. Il a pour objectif de lever les principaux obstacles à l’intégration de l’IA dans les systèmes de santé, en mesurant concrètement ses effets sur :

    • le service médical rendu ;
    • les parcours patients ;
    • les coûts ;
    • l’empreinte environnementale.

    L’objectif est de produire des retours d’expérience exploitables en vue d’une réplication dans d’autres établissements.

    Quatre axes opérationnels

    Le programme s’articule autour de plusieurs cas d’usage ciblés :

    • Structuration et valorisation des données biomédicales : L’IA doit permettre d’exploiter des données hospitalières encore peu mobilisées, notamment pour l’identification de biomarqueurs ou de signaux faibles à partir d’imagerie ou de dossiers cliniques.
    • Déploiement d’outils d’aide aux soins : Des applications sont envisagées pour l’analyse de dossiers médicaux, l’exploitation de données textuelles, biologiques ou d’imagerie, avec un objectif d’amélioration des parcours et de gain de temps médical.
    • Garantie de souveraineté des données : Le projet repose sur un principe de non-externalisation des données, avec une gouvernance hospitalière stricte, conforme aux cadres réglementaires français et européens.
    • Évaluation systématique des impacts : Chaque solution déployée doit être mesurée selon des indicateurs multidimensionnels, incluant la valeur clinique, économique et environnementale.

    Une logique de généralisation et d’équité territoriale

    Au-delà du site pilote montpelliérain, le projet vise une diffusion nationale afin de renforcer l’équité d’accès à l’innovation en santé. L’approche retenue consiste à concevoir des modèles réplicables, capables d’être adaptés à différents contextes hospitaliers.

    Cette orientation répond à une attente récurrente du secteur : passer de l’expérimentation à l’industrialisation des solutions d’IA en santé.

  • Cinq axes d’impact de l’intelligence artificielle sur l’expérience patient

    L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les dispositifs de recueil, d’analyse et de valorisation de l’expérience patient constitue une évolution importante pour la santé numérique, en particulier lorsque les organisations cherchent à transformer des données d’expérience hétérogènes en leviers d’amélioration clinique, opérationnelle et organisationnelle ​. La problématique centrale est la suivante : dans quelles conditions les approches d’IA et d’apprentissage automatique permettent-elles d’améliorer la mesure de l’expérience patient, de prédire la satisfaction, ou d’exploiter les patient-reported outcome measures (PROMs) ​ ?

    L’objectif du présent article est de proposer une synthèse analytique, exclusivement fondée sur les publications contenues dans le document fourni, afin d’identifier les usages documentés de l’IA dans l’expérience patient et les PROMs, les performances rapportées, ainsi que les implications pour les professionnels de santé et les dirigeants de la santé numérique ​. Les travaux mobilisés proviennent de plusieurs revues, notamment Digital Health, JMIR Medical Informatics, JMIR AI, J Patient-Reported Outcomes, J Med Internet Research, Ophthalmic Epidemiology, Scientific Reports, BMC Musculoskeletal Disorders, BMC Medical Informatics and Decision Making et Journal of Surgical Research ​.

    Les articles convergent d’abord sur un point méthodologique : l’IA n’est pas décrite comme une technologie unique, mais comme un ensemble de techniques appliquées à des objets différents de la relation de soin, allant de l’analyse de texte libre à la prédiction de la satisfaction, en passant par les agents conversationnels, la documentation ambiante, les PROMs adaptatifs, les outils de dépistage autonome et les modèles multimodaux combinant capteurs et mesures auto-rapportées ​. Cette diversité d’usages implique que la notion même d’« amélioration de l’expérience patient » recouvre plusieurs dimensions distinctes : satisfaction déclarée, communication médecin-patient, charge de questionnaire, perception de l’attention clinique, résultats fonctionnels post-opératoires et capacité des organisations à exploiter rapidement des volumes élevés de verbatims ​.

    Un second point commun réside dans la centralité des données rapportées par les patients, qu’il s’agisse de commentaires libres, de questionnaires standardisés, de scores de satisfaction ou de PROMs plus structurés ​. Plusieurs articles suggèrent que l’IA prend de la valeur lorsqu’elle ne remplace pas ces données, mais lorsqu’elle améliore soit leur collecte, soit leur interprétation, soit leur intégration dans la décision clinique et organisationnelle ​.

    +7,51% de score total d’expérience liée au médecin

    L’étude de Wang et al., publiée dans Digital Health, analyse la manière dont des services de consultation assistés par IA dans des hôpitaux internet influencent la satisfaction des patients au moyen d’un modèle à double trajectoire articulant qualité technique du service, valeur perçue et émotions ​. L’analyse repose sur 1 113 réponses valides et montre que les deux trajectoires étudiées influencent significativement la satisfaction ; dans la trajectoire technique, les dimensions de fulfillment et de confidentialité exercent les effets les plus marqués, tandis que dans la trajectoire expérientielle, les interactions de service agissent via la valeur perçue et les émotions ​.

    Cette étude est importante pour la santé numérique car elle déplace l’analyse au-delà de la seule performance algorithmique : la satisfaction ne dépend pas uniquement de la disponibilité fonctionnelle du service, mais aussi de la façon dont l’outil module l’expérience émotionnelle du patient ​. Les auteurs soulignent en particulier que les interactions de service réduisent plus fortement les émotions négatives qu’elles n’augmentent les émotions positives, ce qui suggère que la conception des parcours assistés par IA doit viser en priorité la réduction des frictions, de l’incertitude et du sentiment d’insécurité ​.

    Dans une logique voisine, Li et al., dans Journal of Medical Internet Research, étudient l’usage d’agents conversationnels assistés par IA dans les consultations externes en Chine à partir d’un échantillon de 394 adultes issus d’hôpitaux publics tertiaires ​. Les utilisateurs de ces agents rapportent des scores significativement supérieurs aux non-utilisateurs sur le score global d’expérience, sur les 19 items et sur quatre dimensions, communication médecin-patient, information de santé, résultats à court terme et satisfaction générale, et la régression linéaire montre que l’usage de l’agent conversationnel augmente en moyenne de 7,51% le score total d’expérience liée aux médecins ​.

    Le résultat n’implique toutefois pas une substitution simple du professionnel par l’outil : dans les articles fournis, les bénéfices observés concernent surtout l’accès à une information mieux ciblée et une interaction mieux structurée ​. Pour les décideurs, cela indique que la valeur des agents conversationnels est potentiellement plus forte dans la préparation, l’orientation et l’enrichissement de la consultation que dans un remplacement intégral de l’échange clinique ​.

    L’essai randomisé de Yıldız, publié dans Journal of Surgical Research, apporte un contrepoint utile en comparant directement cinq modalités de consultation pour des patients ayant une lithiase urinaire nouvellement diagnostiquée : médecin humain, ChatGPT, Gemini, Perplexity et Copilot ​. Chez 100 patients, aucune différence significative n’a été observée sur le score CSQ-8 de satisfaction entre les groupes (P = 0,618), alors que les consultations avec médecin duraient en moyenne 15,1 ± 4,9 minutes contre 8,4 ± 1,3 minutes pour les chatbots, et suscitaient davantage de questions (5,0 ± 1,4 versus 2,76 ± 0,5) ​.

    Ces données montrent qu’une satisfaction comparable ne signifie pas équivalence complète de l’interaction clinique ​. La durée plus courte et le plus faible nombre de questions posées aux agents conversationnels peuvent refléter une efficacité informationnelle, mais aussi une moindre profondeur d’exploration ou un seuil différent d’engagement du patient, ce qui appelle une évaluation plus fine des usages appropriés selon le type de consultation ​.

    Analyse de l’expérience patient à grande échelle

    L’article de Khanbhai et al., publié dans JMIR Medical Informatics, traite un problème central pour les établissements : l’exploitation opérationnelle de volumes importants de commentaires libres issus du Friends and Family Test en Angleterre ​. L’algorithme supervisé testé dans neuf organisations de santé présentant des contextes variés a atteint une précision globale supérieure à 75% pour la prédiction des thèmes et sentiments contenus dans les réponses textuelles, avec de meilleures performances dans les environnements stables comme l’hospitalisation adulte ​.

    L’intérêt de cette étude est double ​. D’une part, elle montre que la réutilisabilité d’un algorithme d’analyse de verbatims dépend fortement du contexte lexical et organisationnel ; d’autre part, elle montre qu’un ajustement local, notamment via des modèles de codage propres à chaque établissement, améliore sensiblement les performances ​. Le fait que la saturation thématique ait été atteinte après l’inclusion du cinquième établissement et qu’aucun codage supplémentaire n’ait été nécessaire pour les quatre derniers suggère qu’une infrastructure de déploiement standardisée est possible, à condition d’intégrer une phase d’adaptation contextuelle ​.

    Pour les organisations de santé numérique, cette publication éclaire un arbitrage classique entre standardisation et personnalisation ​. Une solution d’analyse automatisée de l’expérience patient peut être mutualisable, mais sa robustesse réelle dépend de la gouvernance des données textuelles, de la qualité du codage initial et de la capacité à absorber les variations de langage entre spécialités, populations et types de services ​.

    Documentation ambiante et perception du soin

    Deux articles du corpus abordent les systèmes de documentation ambiante assistée par IA, avec un accent mis sur la charge documentaire et l’expérience perçue ​. Dans JMIR AI, Davis et al. ont évalué un pilote de Dragon Ambient eXperience (DAX) impliquant 49 professionnels dans neuf départements, à partir de scores Press Ganey recueillis entre janvier 2023 et décembre 2024 ​. Les scores agrégés ont augmenté de 0,9 à 1,9 point selon les items, l’augmentation la plus importante concernant la perception de l’attention portée aux questions ou inquiétudes du patient (+1,9 point ; P = 0,01), devant l’évaluation globale de l’expérience (+1,3 point ; P = 0,09) et la probabilité de recommander le professionnel (+0,9 point ; P = 0,33) ​.

    Dans l’étude préliminaire de Harvey et al. sur des scribes ambiants en chirurgie ambulatoire, l’attention non divisée s’est améliorée de 3,5 à 4,1 (P < 0,0001), tandis que la charge mentale NASA-TLX et la sensation d’urgence diminuaient, sans changement significatif du « pajama time » ​. Le burnout est passé de 67% à 33%, et deux chirurgiens ont rapporté une capacité d’ajouter trois patients par clinique, bien que les métriques de facturation n’aient pas montré de modification significative ​.

    Ces résultats suggèrent que la documentation ambiante peut agir comme une technologie de redistribution de l’attention clinique plutôt que comme un simple outil de productivité ​. Pour un public de directions générales et médicales, l’enjeu n’est donc pas seulement la réduction du temps de rédaction, mais la possibilité d’améliorer la disponibilité relationnelle perçue par le patient, tout en surveillant des effets encore incertains sur les indicateurs économiques et sur la durabilité des gains observés ​.

    PROMs, apprentissage automatique et prédiction

    Le corpus donne également une place importante aux PROMs, envisagés soit comme instruments à optimiser, soit comme intrants de modèles prédictifs ​. La revue systématique d’Alanezi et al., publiée dans J Patient-Reported Outcomes, inclut 22 études, dont 19 jugées de haute qualité ; six portent sur le développement de PROMs adaptatifs informatisés, sept sur les propriétés psychométriques et cinq sur la prédiction d’issues post-chirurgicales par apprentissage automatique ​. Les PROMs de type computer adaptive testing présentent une précision de mesure comparable à celle des questionnaires traditionnels, une validité de construit bonne à excellente, et une réduction significative de la charge patient par diminution de la longueur des questionnaires ​.

    La revue narrative de Pruski et al. dans BMC Medical Informatics and Decision Making et la revue sur les PROMs et l’apprentissage automatique en contexte chirurgical convergent sur un message méthodologique : il n’existe pas de modèle universellement supérieur, et la performance dépend du contexte clinique, des variables disponibles et du type d’issue étudiée ​. Dans la revue systématique de 73 études résumée dans le corpus, les scores PROMs de base apparaissent fréquemment comme des prédicteurs majeurs des résultats post-intervention, sans que cela soit systématique d’un contexte à l’autre ​.

    Les études cliniques incluses dans le document illustrent cette variabilité ​. Après libération du canal carpien, Manoochehri et al. rapportent, sur 303 patients, une exactitude de 0,901 pour le random forest dans la prédiction de la satisfaction, avec une sensibilité de 0,852, une spécificité de 0,941 et une AUC de 0,894 ; les variables les plus influentes incluent la force de préhension, l’âge, l’IMC, les résultats électrophysiologiques et la durée des symptômes ​. Après chirurgie LLIF, Hiyama et al. rapportent un taux de satisfaction de 85,2% et une performance du random forest de 82,6% d’exactitude, avec un rappel de 99,2% et un F1-score de 90,7%, les déterminants majeurs relevant davantage des résultats fonctionnels et de la santé mentale que des paramètres purement chirurgicaux ​.

    De même, dans la chirurgie de déformation rachidienne de l’adulte, le modèle validé par Wang et al. obtient une AUC de 0,846 et une exactitude de 0,812 en test interne, avec neuf indicateurs clés identifiés par des méthodes de sélection de variables et de SHAP ​. Dans la sténose lombaire, Kawabata et al. montrent qu’un modèle SVM entraîné sur des scores JOABPEQ et ZCQ atteint une exactitude de 0,72, une sensibilité de 0,75, une spécificité de 0,69 et un AUROC de 0,82, puis une exactitude externe de 0,76 avec une spécificité plus faible à 0,42 ; les facteurs psychologiques et la capacité de marche ressortent comme déterminants de satisfaction ​.

    Pris ensemble, ces résultats soutiennent trois constats ​. Premièrement, les modèles peuvent atteindre des performances utiles cliniquement, mais celles-ci demeurent très dépendantes du champ pathologique et du jeu de variables ​. Deuxièmement, les dimensions psychologiques, fonctionnelles et expérientielles apparaissent de manière répétée comme déterminants plus puissants de la satisfaction que certains paramètres procéduraux ​. Troisièmement, l’usage des PROMs avec l’IA semble particulièrement pertinent lorsqu’il sert à personnaliser l’information pronostique, la préparation préopératoire et le suivi post-opératoire plutôt qu’à produire une décision automatisée isolée ​.

    Exemples de résultats clés

    Domaine Étude Données principales
    Consultation IA en hôpital internet Wang et al., Digital Health 1 113 réponses valides ; influence significative de la qualité technique et de l’expérience émotionnelle ; rôle majeur du fulfillment et de la confidentialité ​
    Analyse automatisée de verbatims Khanbhai et al., JMIR Medical Informatics Validation dans 9 organisations en Angleterre ; exactitude globale supérieure à 75% ; amélioration avec modèles de codage locaux ​
    Documentation ambiante Davis et al., JMIR AI 49 professionnels, 9 départements ; hausse de 0,9 à 1,9 point des scores Press Ganey ; +1,9 point sur l’attention aux inquiétudes du patient (P = 0,01) ​
    Agent conversationnel en consultation externe Li et al., J Med Internet Research 394 adultes ; amélioration significative du score global ; effet moyen estimé de +7,51% sur le score total d’expérience ​
    Chatbots versus médecins Yıldız, Journal of Surgical Research 100 patients ; pas de différence significative de satisfaction (P = 0,618) ; durée 15,1 vs 8,4 minutes ; davantage de questions avec médecin ​
    Dépistage ophtalmologique autonome Bhambhwani et al., Ophthalmic Epidemiology 202 participants ; examen réussi dans 93,6% des cas ; satisfaction moyenne 4,8/5 ; 22,2% de rétinopathie référable ​
    Prédiction de satisfaction après CTR Manoochehri et al., BMC Musculoskeletal Disorders 303 patients ; random forest : exactitude 0,901, spécificité 0,941, AUC 0,894 ​
    PROMs chirurgicaux et IA Alanezi et al., J Patient-Reported Outcomes 22 études ; 19 de haute qualité ; PROMs adaptatifs avec précision comparable et charge réduite ​

    Implications pour la santé numérique

    Les publications fournies indiquent que la valeur de l’IA en expérience patient réside moins dans une automatisation indifférenciée que dans une articulation entre efficience, qualité perçue et personnalisation ​. Les solutions les plus convaincantes dans le corpus sont celles qui réduisent la charge de traitement de l’information, pour les patients comme pour les professionnels, tout en conservant, voire en renforçant, les dimensions relationnelles jugées centrales par les usagers ​.

    Pour les professionnels de santé, cela implique une vigilance particulière sur le choix des indicateurs cibles ​. Une amélioration d’accuracy, d’AUC ou de temps de traitement n’est pas suffisante si elle ne s’accompagne pas d’une compréhension des variables réellement liées à la satisfaction, lesquelles sont fréquemment associées à la communication, à la santé mentale, à la clarté du parcours, à la perception de sécurité ou à la charge ressentie par le patient ​.

    Pour les dirigeants du secteur, un enseignement récurrent du corpus est que l’industrialisation de ces outils exige une forte contextualisation ​. Les articles sur l’analyse de texte libre, sur les consultations conversationnelles et sur les PROMs montrent tous qu’un modèle performant dans un environnement donné ne peut pas être transposé sans adaptation à une autre spécialité, un autre lexique, une autre population ou un autre usage organisationnel ​.

    Cette analyse montre que l’IA peut améliorer l’expérience patient et l’exploitation des PROMs selon plusieurs modalités complémentaires : assistance à la consultation, analyse des verbatims, documentation ambiante, dépistage autonome, personnalisation du suivi et prédiction des résultats ou de la satisfaction ​. Les bénéfices les plus régulièrement documentés concernent la structuration de l’information, la réduction de la charge de recueil, l’identification de facteurs explicatifs de la satisfaction et la capacité à traiter des volumes de données auparavant difficiles à exploiter en routine ​.

    Toutefois, la synthèse met également en évidence des limites structurantes ​. Il n’existe pas, dans les travaux fournis, de modèle universellement supérieur ; la performance dépend du contexte, et la généralisabilité suppose des ajustements locaux, une validation rigoureuse et une attention soutenue aux dimensions relationnelles et psychologiques de l’expérience de soin ​. Dans cette perspective, l’IA apparaît moins comme un substitut au jugement clinique que comme une infrastructure d’augmentation de la mesure, de l’interprétation et de la réactivité organisationnelle en santé numérique

     

    Infographie synthèse : IA & Expérience Patient – 8 études clés

  • Engagement des usagers : comment la HAS encadre l’évaluation dans le 6e cycle de certification

    L’engagement, prolongement des droits des patients

    La Haute Autorité de santé consacre une fiche pédagogique à « L’évaluation de l’engagement des patients et des usagers en établissement de santé » dans le cadre du 6e cycle de certification. Elle définit l’engagement comme toute action, individuelle ou collective, au bénéfice de la santé, du bien‑être ou de la qualité de vie des personnes et de leurs pairs, à condition que professionnels, décideurs et structures s’engagent aussi à prendre en compte l’expérience, les besoins et préférences des patients.

    La HAS rappelle que l’exercice des droits fondamentaux reste une condition de la qualité et de la sécurité des soins, mais que le patient doit aussi être promu comme acteur de sa prise en charge et facteur d’efficacité du soin. Développer les différentes formes d’engagement des professionnels et des usagers contribue à la qualité des soins comme à la qualité de vie au travail, en plaçant les soins apportés aux patients au centre des préoccupations.

    Expérience, satisfaction et expertise des patients : clarifier les notions

    La fiche distingue trois concepts : expérience, satisfaction et résultats rapportés par les patients. L’expérience correspond à l’ensemble des interactions et situations vécues par la personne ou son entourage au cours du parcours de santé, influencées par l’organisation des soins et par l’histoire de vie du patient, alors que la satisfaction évalue la concordance entre attentes et service rendu.

    Le dispositif national e‑Satis assure la mesure en continu de la satisfaction et de l’expérience via des questionnaires validés et adaptés aux types de séjour, envoyés par mail deux semaines après la sortie, avec une réponse possible jusqu’à huit semaines et une restitution en temps réel, publiquement visible sur Qualiscope. Certains questionnaires e‑Satis couvrent satisfaction et expérience (séjours médecine/chirurgie/obstétrique de plus de 48 h, chirurgie ambulatoire, soins médicaux rééducation), d’autres uniquement l’expérience sous forme de PREMs pour la psychiatrie, avec des questionnaires en développement pour la maternité et les urgences.

    Les PREMs évaluent l’expérience vécue (communication avec les professionnels, coordination, accès aux services, compréhension des informations médicales, respect de la dignité et de la confidentialité). Les PROMs mesurent les résultats de santé rapportés par le patient (symptômes, fonctionnement physique et psychologique, qualité de vie, capacité à accomplir certaines tâches) à partir de questionnaires standardisés, afin de suivre l’évolution de l’état de santé et l’impact des interventions du point de vue du patient.

    La HAS définit aussi l’« expertise des patients » comme un ensemble de savoirs et compétences construits à partir de l’expérience d’une situation de santé, d’un soin, d’un service ou d’un dispositif, élaborés par la prise de recul et les échanges entre pairs. Dans la relation individuelle, cette expertise complète l’expertise médicale et soignante et favorise la décision partagée, tandis qu’au niveau collectif elle peut être mobilisée pour la pair‑aidance, la prévention, le design de services, la formation des professionnels ou la recherche dans une logique de « patients partenaires » (ressource, formateur, chercheur), même si la terminologie coexiste avec celle de « patient expert ».

    Engagement individuel : information, consentement, autonomie et expression

    La fiche traduit ces notions dans le référentiel de certification en distinguant engagement individuel et collectif. Pour l’engagement individuel, plusieurs éléments du chapitre 1 portent sur l’information délivrée au patient, son consentement, l’adaptation de la prise en charge et la prise en compte de son ressenti.

    Les établissements doivent montrer que le patient connaît les informations nécessaires à son séjour et à sa prise en charge, y compris les consignes de suivi en prévision de la sortie. Ils doivent garantir l’expression d’un consentement libre et éclairé, la possibilité de désigner une personne de confiance (distincte de la personne à prévenir, avec traçabilité et signature), et une prise en charge adaptée à ses besoins, visant le maintien de l’autonomie pour les personnes âgées, les patients vivant avec un handicap, en soins de longue durée ou présentant des troubles psychiques.

    La fiche insiste sur le rôle des proches et des aidants, familiaux ou professionnels, comme ressource pour le patient et les équipes, notamment lorsque la personne vit avec un handicap, une moindre autonomie ou une maladie chronique. Avec l’accord du patient, ces proches et aidants peuvent s’impliquer dans l’élaboration du projet de soins et, selon la situation, continuer à l’accompagner pour les actes de la vie quotidienne, cette implication constituant en hospitalisation à domicile une condition d’éligibilité et de maintien.

    Les établissements doivent offrir des locaux accessibles permettant des échanges respectant intimité et confidentialité, et faciliter la présence des proches en dehors des heures de visite, en particulier pour les mineurs dont les parents s’impliquent dans les soins. Le patient doit par ailleurs être invité à exprimer sa satisfaction, son expérience et bénéficier, lorsque cela est pertinent, de démarches d’auto‑administration de ses médicaments à l’hôpital.

    Engagement collectif : usagers associés à la gouvernance et aux démarches qualité

    Pour l’engagement collectif, la fiche liste les points à vérifier du côté de la gouvernance et des instances. Les patients doivent être informés sur les représentants des usagers et les associations de bénévoles, sur l’accompagnement possible pour un retour à domicile, et sur les modalités d’orientation vers les services sociaux lorsqu’ils sont en situation de précarité.

    La gouvernance doit prendre en compte satisfaction et expérience dans sa politique qualité‑sécurité, soutenir l’usage de questionnaires de résultats de soins évalués par les patients (PROMs) et mobiliser patients partenaires et associations dans la construction des parcours de soins. Les représentants des usagers sont impliqués dans la vie de l’établissement, associés à la définition et à l’évaluation de la politique qualité‑sécurité, informés des résultats des plaintes, réclamations, médiations, enquêtes de satisfaction (dont e‑Satis) et des suites données en termes d’actions d’amélioration.

    La HAS propose une aide à la cohérence des résultats de plusieurs critères (1.2‑05, 1.4‑02, 1.4‑05, 1.4‑06, 2.4‑06, 3.1‑01, 3.1‑04, 3.1‑06, 3.1‑09, 3.2‑02) en fonction de la présence ou non de représentants des usagers au sens de l’article L1114‑1 du Code de la santé publique et de la participation d’autres usagers (bénévoles associatifs, patients partenaires, patients experts). Des tableaux précisent aussi les combinaisons attendues pour le critère 1.4‑04 (actions de sensibilisation et de prévention avec les usagers, mobilisation de l’expertise patient, prise en compte de l’expérience pour adapter les pratiques) et 1.4‑03 (soutien au déploiement des PROMs, intégration de patients partenaires, bilans annuels partagés dans les instances, usage des résultats pour adapter les prises en charge et évaluer les pratiques).

    Une aide au questionnement pour tous les acteurs

    Enfin, la fiche propose une grille de questionnement à destination de la gouvernance, des professionnels, des patients et des représentants des usagers, pour guider l’évaluation sur le terrain. Les questions couvrent la stratégie de déploiement d’e‑Satis et des PROMs, la contribution des représentants des usagers aux actions d’amélioration, la façon dont les professionnels recueillent et exploitent la satisfaction et l’expérience, la manière dont les patients expriment satisfaction, réclamations ou éloges, et la place des représentants des usagers dans la politique qualité‑sécurité, les projets d’établissement et l’analyse des évènements indésirables.

    Visuel de la Haute autorité de Santé@HAS

  • PROMs, PREMs, patient traceur : 10 ans d’outils pour objectiver l’expérience patient

    Selon l’Institut français de l’expérience patient (Ifep) l’expérience patient se définit comme “La somme de toutes les interactions, façonnées par la culture d’une organisation, qui influencent les perceptions des patients tout au long du continuum de soins »

    10 ans depuis l’émergence de l’expérience patient en France : date clés.

     

    2016 : création de l’Institut français de l’expérience patient (Ifep) dont l’objectif est de placer l’expérience patient au cœur des priorités des décideurs et des établissements. L’Ifep participe notamment à de nombreuses conférences et événements à travers le monde pour promouvoir l’expérience patient et en faire un levier de performance dans les établissements français.

    2018 : la stratégie « Ma santé 2022 » place l’expérience patient dans un de ses axes prioritaires : « placer le patient au cœur du système et faire de la qualité de sa prise en charge la boussole de la réforme ». Cette approche vise à mettre le patient au centre des préoccupations et des décisions médicales afin d’améliorer la qualité des soins et garantir que chaque intervention médicale apporte une valeur ajoutée significative au patient.

    2018 : création d’un comité de pilotage à l’Institut Mutualiste Montsouris afin d’améliorer l’expérience patient au sein de l’établissement. Cela s’est concrétisé par l’organisation d’une journée dédiée en 2019, pilotée par Nathalie Bass, avec l’ambition d’intégrer systématiquement cette dimension dans les projets institutionnels confiés à la direction Qualité, Gestion des risques et relations avec les usagers.

    2019 : la Haute autorité de santé (HAS) intègre cette approche dans ses priorités pour son projet stratégique 2019-2024. L’objectif est de mesurer le résultat perçu par le patient à travers trois mesures :

    • la mesure des résultats de soins rapportés par le patient : patient reported outcome measures (PROMs) ;
    • la mesure de l’expérience du patient concernant son parcours de soins : patient reported experience measures (PREMs) ;
    • la mesure de la satisfaction du patient vis-à-vis du soin reçu.

    2019 : création du Conseil pour l’engagement des usagers à la HAS. Ce conseil a pour mission d’accompagner, soutenir et évaluer les actions de la HAS pour promouvoir et intégrer l’engagement des patients et des usagers dans le système de santé, en offrant des avis et en participant aux réflexions éthiques et stratégiques. Un de ses rôles est de s’assurer que l’expérience patient est au cœur des réformes et des améliorations, alignées avec les objectifs de la stratégie « Ma santé 2022 ».

    2020 : publication par la HAS des recommandations sur l’engagement des usagers. Ces dernières soulignent un intérêt pour la prise en compte de l’expérience patient à travers les recueils de satisfaction.

    2021 : la Clinique Pasteur crée une direction dédiée à la relation et à l’expérience patient sous la direction du Dr Céline Orhond (aujourd’hui directrice de l’innovation, du développement médical et de l’expérience patient dans le groupe Hoppen). La direction a notamment mis en place des outils numériques comme le portail Yooli permettant au patient de suivre et d’interagir avec son dossier grâce aux bornes de la clinique. Le boîtier Moodow a également permis de recueillir les étapes du parcours durant lesquelles le patient est stressé ou apaisé.

    2021 : Vivalto Santé crée également une direction Expérience patient, occupée de 2021 à 2024 par Caroline Desaegher. Dans le cadre de cette démarche, la solution de Better world a été utilisée pour analyser les verbatims du questionnaire e-Satis de la HAS et les avis Google afin de permettre au groupe d’établir des plans d’actions grâce à la restitution de ces analyses.

    2021 : les Hospices Civils de Lyon (HCL) lancent les projets de partenariat et expérience patient en santé dans le cadre du déploiement Pulsations 2023. Mais au-delà du recueil, les HCL souhaitent identifier une action par an pour améliorer significativement l’expérience patient dans leurs établissements.

    2023 : Vivalto Santé, par le biais de sa Direction recherche, lance une série d’études scientifiques pour évaluer le bénéfice de l’expérience patient.

    2024 : Création, au sein d’AP‑HP Sorbonne Université, de la Mission Expérience Patient pour accompagner les projets de partenariat patient, de co‑construction et de design de services hospitaliers.

    2025 : La Haute Autorité de santé publie un guide et un argumentaire scientifique « Expérience patient et savoir expérientiel : deux notions à clarifier pour développer l’engagement ou la participation », qui visent à distinguer clairement l’expérience patient (perception de la qualité des soins ou de l’accompagnement) du savoir expérientiel (connaissances issues de la réflexion sur l’expérience vécue), et à préciser dans quelles conditions ces deux notions peuvent être mobilisées pour renforcer l’engagement des usagers.

    Comment l’expérience patient devient un levier de performance ?

    Schéma de l’expérience patient @ H&TI

    Les PROMs mesurent les résultats perçus par les patients en termes de santé et de qualité de vie, et les PREMs mesurent l’expérience subjective des patients avec les services de santé. La satisfaction du patient est définie par le fait de répondre de manière appropriée aux attentes et aux besoins du patient.  L’expérience patient englobe ces deux aspects tout en mettant l’accent sur une vision plus large et inclusive du parcours de soins du patient.

    4 piliers selon l’ANAP

    Piliers de l’expérience patient @ ANAP

    Ces 4 piliers montrent le processus. L’expérience patient se concentre sur la perception du patient en prenant compte de :

    • la qualité ;
    • la sécurité ;
    • le confort ;
    • la pertinence des soins reçus ;
    • la prise en compte des aspects humains, c’est-à-dire le relationnel ;
    • les aspects émotionnels, la prise en compte du stress ou du bien-être du patient ;
    • et l’aspect organisationnel.

    L’amélioration de la transparence et de la qualité des soins est un des enjeux de l’expérience patient. Un rapport pour la stratégie de transformation du système de santé, dans le cadre de « Ma Stratégie 2022 », visait à élaborer des indicateurs de qualité des parcours de soins afin de renforcer la confiance des usagers en mesurant leur satisfaction concernant leur prise en charge. Ce rapport mettait en lumière les faiblesses de l’information disponible qui entravaient la capacité des patients à prendre des décisions éclairées et autonomes concernant leur parcours de soins. En suggérant de mettre systématiquement en place et de diffuser des indicateurs de résultats et d’expérience rapportés par les patients (PROMs et PREMs), le comité « Chantier Qualité et Pertinence » de la stratégie Ma Santé 2022 soulignait que cela permettrait une information plus rigoureuse, transparente et utile aux usagers.

    Pour résumer, ces informations permettraient aux patients de mieux s’orienter dans le système de santé, mais aussi aux professionnels de la santé de s’améliorer en comparant leurs résultats à ceux d’autres établissements.

    Remettre le patient au centre des soins

    Ces démarches font écho à celle du « patient traceur ». Défini par la HAS comme suit : « Le patient traceur est une méthode d’évaluation et d’amélioration des pratiques », cette méthode permet d’analyser de manière rétrospective le parcours de soins d’un patient en comparant les pratiques réelles aux référentiels de bonnes pratiques.

    En retraçant le parcours d’un patient spécifique depuis son admission jusqu’à sa sortie, cette méthode permet une analyse détaillée et pluridisciplinaire des différentes étapes de la prise en charge. Elle intègre les pratiques des professionnels de santé et les perceptions/retours des patients eux-mêmes, offrant une vision globale et centrée sur le patient.

    5 700 professionnels répondants pour la 7ᵉ édition du Baromètre de l’expérience

    En 2018, moins de 4 établissements sur 10 déclaraient une démarche structurée pour l’expérience patient, ils sont 71% dans le dernier baromètre de l’expérience patient. Egalement, 82% des professionnels perçoivent un engagement positif de leur établissement pour mieux intégrer le vécu des patients et de leurs proches. La certification HAS apparaît comme un accélérateur décisif, même si les tensions sur les ressources, la formation et la situation des soignants freinent encore le déploiement opérationnel. Ce baromètre côté professionnels sera complété l’an prochain par une enquête miroir auprès des usagers, pour disposer d’une vision réellement à 360° de l’expérience patient en France.

  • Mesure, engagement, IA : comment l’expérience patient redessine la qualité des soins

    📌10 ans d’expérience patient : 71% d’établissements désormais engagés

    En dix ans, l’expérience patient est passée d’un concept émergent à un levier structurant des politiques qualité, portée par Ma Santé 2022, la HAS et l’Ifep. Le baromètre 2025 montre que la part d’établissements avec démarche structurée est passée de moins de 40% en 2018 à 71%, et que 82% des professionnels perçoivent un engagement positif de leur structure. Les PROMs, PREMs et mesures de satisfaction deviennent des indicateurs stratégiques, complétés par la méthode du patient traceur pour analyser finement les parcours. Les guides et recommandations de la HAS (projet stratégique 2019‑2024, argumentaire 2025) clarifient les notions d’expérience versus savoir expérientiel et en font des repères pour transformer l’organisation des soins.

    👉 Plus de détails sur «PROMs, PREMs, patient traceur : 10 ans d’outils pour objectiver l’expérience patient – Health & tech»

     

    📌Engagement des usagers : la HAS en fait un critère structurant de la certification

    La HAS fait de l’engagement des patients et usagers un axe central du 6e cycle de certification, en l’articulant avec les droits, l’expérience, les indicateurs e‑Satis et la gouvernance. La fiche précise les rôles des PREMs, PROMs et de l’« expertise patient », qui complète l’expertise médicale dans la décision partagée comme dans les projets collectifs (prévention, formation, recherche). Le référentiel distingue engagement individuel (information, consentement, autonomie, implication des proches) et collectif (présence de représentants des usagers, participation aux instances, usage des résultats e‑Satis et PROMs). Des critères numérotés (1.2‑05, 1.4‑02, 1.4‑03, 1.4‑04, 1.4‑05, 1.4‑06, 2.4‑06, 3.1‑01, 3.1‑04, 3.1‑06, 3.1‑09, 3.2‑02) sont accompagnés de tableaux d’attendus et d’une grille de questionnement pour guider gouvernance, professionnels et représentants des usagers

    👉 Plus de détails sur «Engagement des usagers : comment la HAS encadre l’évaluation dans le 6e cycle de certification – Health & tech»

     

    📌IA et expérience patient : +7,5% de score d’expérience et AUC jusqu’à 0,90

    À partir d’une quinzaine d’études, l’article montre que l’IA améliore la mesure, la prédiction et l’exploitation de l’expérience patient, des verbatims et des PROMs dans plusieurs contextes cliniques. Un agent conversationnel en consultation externe augmente de 7,51% le score total d’expérience, tandis que des systèmes de documentation ambiante comme DAX améliorent les scores Press Ganey de 0,9 à 1,9 point et réduisent le burnout de 67% à 33%. Des modèles de machine learning atteignent des AUC autour de 0,85–0,89 et des exactitudes proches de 0,90 pour prédire satisfaction ou résultats post‑chirurgicaux, avec un rôle déterminant des variables psychologiques, fonctionnelles et expérientielles. L’analyse souligne toutefois l’absence de modèle universel, la dépendance forte au contexte et la nécessité d’ajustements locaux, de validation rigoureuse et d’une vigilance sur les dimensions relationnelles du soin.

    👉 Plus de détails sur «Cinq axes d’impact de l’intelligence artificielle sur l’expérience patient – Health & tech»

     

    📌Younify : une « bulle de soutien » gratuite pour structurer l’entraide autour du patient

    Younify est une application gratuite qui organise l’entourage du patient autour d’une « bulle de soutien » privée, pour réduire la charge mentale des aidants dont un sur deux déclare des impacts négatifs sur sa santé. Née de l’expérience personnelle de sa fondatrice, la solution structure l’information et l’aide via trois fonctions clés : Journal unique de nouvelles, Livre d’Or numérique et coordination des aides concrètes (trajets, repas, garde d’enfants). Déployée dans plusieurs services de réanimation et de réadaptation à l’hôpital Raymond‑Poincaré, elle est perçue comme un levier pour apaiser les familles et libérer du temps soignant. L’IFEP a publié en avril 2026 une analyse favorable, estimant que la solution soutient la récupération en organisant l’aide et en plaçant la solidarité au cœur du parcours, tout en posant la question de la soutenabilité économique d’un modèle gratuit non classé dispositif médical.

    👉 Plus de détails sur «Younify, une application gratuite structurant l’entraide autour du patient, déployée dans plusieurs services hospitaliers d’Île-de-France – Health & tech»

     

    📌Six cas d’usage concrets de l’IA pour fluidifier le parcours et la relation patient

    Cet article illustre, à travers six cas d’usage, comment l’IA améliore très concrètement l’expérience patient, de l’anticipation des flux à la personnalisation de l’information. Des solutions d’orchestration et de prédiction des flux réduisent les temps d’attente et les transferts évitables, tout en améliorant la qualité de vie au travail des soignants. Des agents vocaux et assistants documentaires automatisent la prise de rendez‑vous, la gestion des appels et la rédaction, diminuant la charge administrative et rendant les équipes plus disponibles pour les patients. D’autres outils, centrés sur l’adhérence, les émotions ou l’éducation thérapeutique, transforment des signaux faibles (comportements, verbatims, émotions) en actions ciblées, avec des gains mesurables sur l’anxiété, la douleur ou la détection précoce des complications.

    👉 Plus de détails sur «6 cas d’usage pour l’IA au service de l’expérience patient – Health & tech»

     

    📌26 solutions d’IA déjà utilisées pour l’expérience patient, la qualité et la sécurité

    Sur un corpus de 26 solutions d’IA, près de 70% disposent déjà de références hospitalières ou médico‑sociales, et plus de 30% relèvent d’usages à haut risque au sens de l’AI Act, ce qui impose une gouvernance renforcée. Environ 17,4% des outils visent d’abord l’automatisation de la documentation, des appels et des tâches administratives, tandis qu’environ 30,4% sont centrés sur le ressenti, la voix du patient et les PROMs (suivi émotionnel, douleur, télésurveillance, adhérence, serious games). Des solutions comme Saniia, Patient Journey ou FollowMe Urgences agissent sur les flux, l’anticipation et l’information en temps réel, avec un impact rapporté sur les temps d’attente, les transferts évitables et l’anxiété des patients. D’autres comme Emobot, Music Care, Resilience Pro, SPUR, Glucozor, Better Word, Verbatim.care ou Detec’t transforment verbatims, émotions et comportements en indicateurs actionnables, marquant un basculement vers une qualité perçue pilotée de façon systématique et continue.

    👉 Plus de détails sur «26 solutions d’IA qui transforment l’expérience patient, la qualité et la sécurité des soins – Health & tech»

  • L’IA dans les sciences de la vie : des usages encore peu générateurs de valeur (McKinsey)

    Dans les sciences de la vie, l’IA reste largement associée à des usages visibles comme la découverte de médicaments ou l’analyse clinique. Pourtant, ces applications peinent encore à produire des effets mesurables à grande échelle.

    Ce constat s’inscrit dans un phénomène plus large : selon McKinsey, près de 80 % des entreprises utilisent l’IA générative dans au moins une fonction, mais seulement 40 % déclarent un impact sur leur résultat opérationnel (EBIT), généralement inférieur à 5 %.

    Dans le même temps, les investissements se concentrent sur des projets pilotes, souvent déconnectés des infrastructures nécessaires à leur passage à l’échelle (données, architecture, intégration aux ERP, mesure de performance).

    Résultat : de nombreux cas d’usage restent à l’état expérimental.

    À rebours de ces approches exploratoires, certaines fonctions plus structurées offrent des gains immédiats. C’est le cas de la validation des systèmes informatiques en environnement réglementé (CSV/CSA), utilisée dans les activités GxP de production et de qualité.

    Ces processus reposent sur des règles définies, une documentation standardisée et des exigences d’auditabilité. Ce cadre en fait un terrain propice à l’intégration de l’IA, sans nécessiter de transformation profonde des organisations.

    Contrairement à des workflows complexes et ambigus, la validation suit des processus répétables : rédaction d’exigences, exécution de tests, traçabilité, approbations. L’IA peut ainsi s’insérer dans des processus existants, en produisant des livrables intermédiaires exploitables et vérifiables.

    Des gains concentrés sur la productivité documentaire

    La validation mobilise des volumes importants de documentation et de tâches répétitives. Dans ce contexte, l’IA agit comme un assistant opérationnel, avec des gains observés sur plusieurs dimensions :

    • Rédaction documentaire : génération de brouillons de protocoles ou de rapports, à partir de modèles standardisés.
    • Traçabilité et cohérence : alignement des processus, des tests et des preuves, détection des écarts.
    • Recherche et réutilisation : accès rapide à des documents antérieurs dans des environnements fragmentés.
    • Structuration de données : transformation de contenus hétérogènes en formats exploitables.

    Certaines tâches historiquement chronophages (40 à 80 heures) peuvent être réalisées en quelques minutes, avec un impact direct sur les délais et les coûts.

    Une condition : intégrer une gouvernance “human-in-the-loop”

    L’intégration de l’IA dans des environnements réglementés impose toutefois un cadre. La création de valeur repose sur une séparation explicite des rôles entre la machine et les professionnels. Le modèle de gouvernance repose sur plusieurs principes :

    • Décision humaine : l’IA propose, les experts valident et signent.
    • Traçabilité complète : documentation des données sources, des versions, des outils utilisés et des validations.
    • Gestion des exceptions : processus définis en cas d’erreur, d’incohérence ou de données manquantes.
    • Mesure de performance : suivi d’indicateurs tel que le temps de cycle, les reprises ou la qualité des audits.

    Un levier pour réduire le “value gap” de l’IA

    L’exemple de la validation illustre une trajectoire différente d’adoption de l’IA : plutôt que de partir de cas d’usage exploratoires, certaines organisations privilégient des processus centraux, déjà structurés et auditables.

    Cette approche permet de produire des résultats mesurables sans remettre en cause les fondations opérationnelles ni les contraintes réglementaires.

    Elle suggère également que la réduction du “value gap” ne dépend pas uniquement des performances technologiques, mais de la capacité à intégrer l’IA dans des processus existants, avec des mécanismes de contrôle et de responsabilité clairement définis.

  • « En 2019, on était à 686 (médecins), grâce à notre travail collectif d’installation, on est passé à 731 en 2025 » – Nadine Hialé, Présence 64

    Créé en 2017, le guichet unique Présence Médicale 64 s’inscrit dans le schéma départemental d’amélioration de l’accessibilité des services au public, qui impose une réflexion conjointe entre préfet et département sur l’accès aux soins.

    Nadine Hialé rappelle qu’« il y avait eu une importante enquête de terrain en santé, au niveau des maires, au niveau des habitants, et au niveau des citoyens, sur une problématique d’accès aux soins ».

    L’État se tourne alors vers le département en lui demandant de travailler sur l’attractivité territoriale, dans une logique de partenariat pour « aller recruter des médecins ».

    La réflexion initiale ne porte pas encore sur un guichet unique, mais sur une mission très opérationnelle de recrutement médical. Deux bassins de vie, correspondant aux zones les plus en tension, sont choisis comme territoires d’expérimentation, afin d’ancrer la démarche dans le réel, avec une approche progressive et centrée sur les besoins du terrain.

    Une méthode fondée sur le lien social et l’ancrage territorial

    Dès l’origine, la démarche repose sur trois convictions :

    • l’installation durable des médecins est avant tout une aventure humaine plutôt qu’un enjeu purement financier,
    • le lien social constitue le levier central de la captation,
    • et la gouvernance doit être participative.

    Nadine Hialé résume cette philosophie en expliquant que « c’est par le lien social qu’on va arriver à capter, à créer de l’ancrage territorial ».

    La méthode consiste à travailler simultanément la vie professionnelle et la vie personnelle des praticiens pour faciliter leur projection. L’ADN de Présence Médicale 64 est donc organisationnel : il s’agit de « créer un état d’esprit » collectif autour de l’accueil, de la rétention et de l’adhésion des médecins au territoire.

    Cette approche se distingue des réponses essentiellement financières portées par la puissance publique depuis des années : « sans subventions », insiste-t-elle, pour se concentrer sur la coordination, la mise en relation et la co-construction de solutions adaptées aux projets de vie des médecins.

    Un collectif inédit de 23 partenaires pour « déverrouiller » le parcours d’installation

    L’innovation revendiquée par les Pyrénées-Atlantiques tient à la constitution d’un collectif large et stable, fédérant 23 organismes partenaires impliqués dans le parcours d’installation.

    Ce collectif associe institutions de santé, intercommunalités, élus locaux et acteurs de terrain, et fonctionne, selon Nadine Hialé, « comme un conseil scientifique, on parle de tout collectivement et on met en place les solutions concrètes ».

    Chaque organisme désigne un référent unique, identifié par le guichet, ce qui permet un traitement fluide des démarches administratives et professionnelles, du statut de remplaçant à l’installation libérale. Les décisions partent des besoins remontés localement et sont ajustées au cas par cas, afin de concilier contraintes réglementaires, attentes des médecins et priorités des élus.

    Des parcours d’installation co-construits, entre projet de vie et projet médical

    Le guichet unique se positionne comme point d’entrée central pour les médecins souhaitant s’installer dans le département, en articulant finement projet de vie et projet médical.

    « Quand le médecin arrive, on traite effectivement la personne avant même qu’il soit médecin », souligne Nadine Hialé, pour illustrer cette approche centrée sur l’individu. L’accompagnement débute souvent dès l’internat, lors de soirées d’accueil qui permettent de fédérer les jeunes et de créer un premier lien avec le territoire. Lorsque l’un d’eux exprime un souhait d’installation, l’équipe explore son projet dans le détail : type de territoire (rural, montagne), mode d’exercice (MSP, exercice coordonné), environnement familial, mobilité du conjoint, logement, garde d’enfants, engagements futurs.

    À partir de ces éléments, Présence Médicale 64 mobilise son maillage territorial pour identifier des structures adaptées, puis organise des remplacements afin de tester l’adéquation humaine et organisationnelle. Le suivi se poursuit après l’installation, notamment sur les aspects de logement et de garde d’enfants, dans une logique d’ancrage durable où « chaque projet est unique ».

    69 médecins installés, 6% de hausse et 98% de rétention en sept ans

    Les responsables de Présence Médicale 64 mettent en avant des résultats quantifiables en matière de démographie médicale. « Quand on a commencé en 2019, au niveau de la population des médecins généralistes libéraux, on était à 686 », rappelle Nadine Hialé, avant de préciser que « grâce à notre travail collectif d’installation, on est passé à 731 médecins généralistes en 2025 », soit une hausse d’environ 6%.

    En sept ans, 69 médecins généralistes ont été installés avec l’appui du guichet unique, dont 63% en zones rurales ou de montagne. L’âge moyen des généralistes a été rajeuni, passant de 53 à 48 ans, en cohérence avec la cible prioritaire des jeunes médecins. La quasi-totalité des installations se fait en exercice libéral, avec une part minoritaire d’exercices mixtes et un recours très limité au salariat. La rétention constitue un indicateur clé : « 98% de nos jeunes qu’on a installés depuis 7 ans exercent toujours en Pyrénées-Atlantiques », insiste-t-elle, pour souligner l’ancrage durable obtenu.

    Un modèle économique « peu coûteux » comparé aux dispositifs financiers classiques

    Présence Médicale 64 insiste sur le caractère relativement peu coûteux de son modèle au regard des résultats. « Notre budget il est de 150 000 € c’est vraiment un budget efficient », explique Nadine Hialé. Ce budget annuel est dédié aux actions de déploiement sur les territoires et cofinancé avec l’ARS. Si l’on ajoute les ressources humaines, une équipe de cinq personnes, et le cofinancement entre département et ARS, l’enveloppe globale avoisine 500 000 euros, précise-t-elle.

    L’équipe revendique un effet de levier important, dans la mesure où chaque intercommunalité ou territoire mobilise ses propres moyens pour compléter l’action du guichet. Un travail de chiffrage est en cours pour objectiver cette contribution globale et documenter ce qu’« un département, en se mobilisant, peut mettre tout en gardant les prérogatives de chacun ».

    Vers une généralisation nationale : CNR, crédits, loi de financement et Cour des comptes

    Le dispositif Présence Médicale 64 a progressivement acquis une visibilité nationale, notamment à la faveur du Conseil national de la refondation (CNR) et des débats sur la généralisation d’un guichet unique pour l’installation des médecins. « On a obtenu en tout 750 000 € de crédit national de la refondation pour 3 choses », détaille Nadine Hialé : consolider le modèle, en faire un concept transposable et trouver une structuration juridique pour sortir du cadre strictement départemental.

    Parallèlement, la loi de financement de la Sécurité sociale pour 2023 a acté la mise en place de guichets uniques, même si « les décrets d’application, on les attend toujours ». Dans ce contexte, plusieurs institutions nationales, Banque des Territoires, Sénat, Assemblée nationale, Cour des comptes, sollicitent le retour d’expérience de Présence Médicale 64.

    Le dernier rapport de la Cour des comptes, indique-t-elle, « a pris les Pyrénées-Atlantiques comme département précurseur de la mise en place de ce schéma-là ». Une vingtaine de départements ont déjà été accueillis, avec l’idée de partager « la méthode, la manière dont on a travaillé », plutôt qu’une organisation clé en main.

    Une gouvernance politique et une « communication silencieuse » centrées sur l’humain

    Enfin, Présence Médicale 64 se présente comme un dispositif piloté politiquement mais construit sur une « communication silencieuse » et un bouche-à-oreille structuré. Pour faire connaître le dispositif, l’équipe s’appuie prioritairement sur les réseaux d’internes, les syndicats de jeunes médecins, les facultés de médecine et les enseignants. « on fait de la communication silencieuse », explique-t-elle.

    L’innovation est revendiquée comme essentiellement organisationnelle et humaine, avec un pacte d’engagement territorial « virgule par virgule, mot par mot », coécrit avec l’ensemble des acteurs, « toutes couleurs politiques confondues ».

     

  • Données de santé : un projet de décret encadre l’hébergement européen et les accès depuis des États tiers

    Saisie par le ministère du Travail, de la Santé, des Solidarités et des Familles, la Commission nationale de l’informatique et des libertés s’est prononcée sur un projet de décret qui vise à préciser les obligations applicables aux hébergeurs de données de santé à caractère personnel.

    Ce texte s’inscrit dans le prolongement de la loi du 21 mai 2024 visant à sécuriser et réguler l’espace numérique, qui introduit des exigences nouvelles en matière de souveraineté des données de santé dans l’article L.1111-8 du code de la santé publique.

    Le projet de décret vient en préciser la mise en œuvre opérationnelle, en particulier sur la territorialité de l’hébergement, les conditions de transfert et le contenu des contrats liant les acteurs.

    Hébergement européen et encadrement des accès à distance

    Le texte pose une obligation explicite : les données de santé doivent être hébergées exclusivement sur le territoire de l’Union européenne ou de l’Espace économique européen.

    Cette exigence concerne le stockage des données, mais admet des accès à distance depuis des États tiers sous conditions strictes. Ces accès doivent reposer soit sur une décision d’adéquation de la Commission européenne, soit sur des garanties appropriées au sens du RGPD.

    L’objectif n’est pas d’imposer le recours à des acteurs européens, mais de garantir une immunité face aux législations extra-européennes susceptibles d’imposer un accès aux données.

    La CNIL soutient cette orientation, qui vise à limiter les risques d’accès non autorisé par des autorités étrangères.

    Transparence dans les contrats d’hébergement

    Le projet de décret introduit de nouvelles mentions obligatoires dans les contrats d’hébergement. Ceux-ci devront désormais détailler :

    • les conditions d’accès à distance depuis des États tiers et les garanties associées ;
    • les réglementations extra-européennes susceptibles d’impliquer un transfert ou un accès aux données ;
    • les mesures mises en œuvre pour limiter ces risques ainsi que les risques résiduels ;
    • l’absence éventuelle de telles réglementations, avec les éléments justificatifs.

    Pour la CNIL, ces obligations renforcent la maîtrise des risques par les parties contractantes et améliorent la lisibilité pour les personnes concernées.

    Le texte prévoit également que les hébergeurs tiennent à jour une cartographie des transferts de données hors UE, des accès à distance et des risques associés. Cette cartographie devra être rendue publique.

    Le projet impose que les contrats précisent les modalités d’exercice des droits des personnes : accès, rectification, effacement, portabilité, limitation et opposition lorsque applicable.

    Vers une convergence avec SecNumCloud

    Le texte s’inscrit dans une dynamique plus large de convergence entre le référentiel d’hébergement des données de santé (HDS) et les standards de sécurité du cloud, notamment la qualification SecNumCloud. La CNIL soutient cet objectif, qui renforce la protection contre les ingérences extra-européennes.

    De manière générale, la CNIL considère que le projet de décret prolonge et renforce les exigences déjà prévues par le référentiel HDS, notamment celles introduites par les évolutions de 2024.

    Elle souligne que ces nouvelles dispositions apportent davantage de transparence et contribuent à une meilleure maîtrise des risques liés aux transferts de données de santé.

    Journal officiel de la République française – N° 73 du 26 mars 2026

  • OCDE : la prise en charge de la dépendance atteindrait 2,8 % du PIB en 2050

    Dépenses SLD : +1,3 point de PIB d’ici 2050 dans l’OCDE, jusqu’à 2,8 % du PIB

    Le vieillissement démographique devrait porter la part des plus de 65 ans à 26,4 % d’ici 2050 dans les pays de l’OCDE, entraînant un quasi-doublement des dépenses publiques de soins de longue durée, selon un modèle de projection intégrant facteurs démographiques, économiques et organisationnels.

    Dans les pays de l’OCDE, la part des personnes âgées de 65 ans et plus est passée de 18,5 % en 2023 à une projection de 26,4 % en 2050, avec un doublement attendu des plus de 80 ans (de 4,9 % à 9,6 %).

    Cette dynamique alimente une hausse mécanique de la demande de services d’aide à la vie quotidienne (alimentation, mobilité, hygiène), au cœur des dispositifs de soins de longue durée (SLD).

    En 2023, ces dépenses représentaient en moyenne 1,8 % du PIB, avec de fortes disparités entre pays (de 4,1 % aux Pays-Bas à moins de 0,5 % en Grèce, au Chili ou au Costa Rica).

    Une dépense appelée à presque doubler

    Selon les projections de l’OCDE, les dépenses publiques de SLD devraient atteindre 2,8 % du PIB en 2050, contre environ 1,5 % aujourd’hui, soit une hausse de 1,3 point de PIB. La composante sociale concentre une part importante de la croissance, avec une augmentation plus rapide liée à l’évolution des modes de vie et à la substitution entre aide informelle et formelle. Cette progression se décompose en deux composantes :

    • La composante sanitaire (aide aux activités essentielles), qui atteindrait 1,7 % du PIB (+0,5 point).
    • La composante sociale (aide à la vie quotidienne élargie), qui atteindrait 1,1 % du PIB (+0,7 point).

    Au-delà du vieillissement, des déterminants multiples

    Si le vieillissement constitue le facteur le plus visible, d’autres dynamiques expliquent la hausse des dépenses.

    • Le recul de l’aide informelle : La baisse de la fertilité, l’augmentation du travail féminin et l’éloignement géographique des familles réduisent la disponibilité des aidants informels. Cette évolution transfère une partie de la prise en charge vers des dispositifs formels plus coûteux.
    • L’effet Baumol : Le secteur des SLD reste fortement intensif en main-d’œuvre et peu automatisable. La progression des salaires, non compensée par des gains de productivité équivalents, entraîne une inflation structurelle des coûts.
    • Les attentes sociétales : L’élévation du niveau de vie s’accompagne d’exigences en matière de qualité, d’accessibilité et de personnalisation des soins, contribuant à l’augmentation des dépenses.

    Trois scénarios pour éclairer les choix publics

    • Scénario de pression sur les coûts : extension de la couverture et amélioration de l’accès : dépenses portées à 3 % du PIB (+0,2 point).
    • Scénario de vieillissement en bonne santé : prévention et réduction de la dépendance : baisse de 0,1 à 0,15 point.
    • Scénario de gains de productivité : recours aux technologies (IA, dispositifs d’assistance, coordination des soins) : réduction de 0,17 à 0,2 point.

    Combinés, les scénarios “prévention” et “productivité” pourraient réduire la hausse projetée de près de 25 %.

    Au-delà des projections, l’OCDE insiste sur la dimension anticipable de ces évolutions. Le vieillissement étant un phénomène prévisible, les États disposent d’une fenêtre pour adapter leurs systèmes.

    Les recommandations portent sur plusieurs leviers :

    • Renforcer les effectifs et l’attractivité des métiers du soin.
    • Investir dans les technologies d’assistance et l’intégration des parcours.
    • Soutenir les aidants informels.
    • Articuler les politiques de SLD avec celles des retraites et de la santé.

    Les dépenses de retraite et de santé sont également appelées à augmenter (respectivement jusqu’à 10 % et 8,8 % du PIB).

    L’OCDE souligne la nécessité d’une approche coordonnée à l’échelle des politiques publiques, qui intègre financement, organisation des soins et équité intergénérationnelle.

    OECD Health Working Papers No. 194. Future long-term care expenditure trajectories across OECD countries

     

  • Younify, une application gratuite structurant l’entraide autour du patient, déployée dans plusieurs services hospitaliers d’Île-de-France

    La maladie, l’accident ou l’hospitalisation ne concernent jamais un individu seul. Ils mobilisent un écosystème familial et amical souvent désorganisé, contraint de gérer urgence et quotidien avec des outils inadaptés : groupes WhatsApp, appels répétitifs, messages éparpillés. Cette fragmentation alourdit la charge mentale des aidants et aggrave l’isolement du patient, alors même que la qualité du soutien entourant ce dernier conditionne directement sa trajectoire de soin et sa récupération. C’est ce constat, vécu de l’intérieur, qui a conduit à la création de Younify.

    Une genèse ancrée dans l’expérience personnelle

    L’application est née de l’expérience de Claire Fourmentin, devenue aidante lorsque sa sœur est tombée gravement malade. Elle conçoit alors un prototype pour structurer le soutien. Rapidement, les équipes médicales y perçoivent une plus-value potentielle pour l’accompagnement des familles, et l’outil gagne en crédibilité sur le terrain hospitalier.

    Une « bulle de soutien » articulée autour de trois fonctions

    Younify se présente comme un espace privé et sécurisé, accessible gratuitement, qui rassemble le patient, ses aidants proches et son entourage élargi. Sa conception s’appuie sur les trois dimensions de la santé définies par l’Organisation mondiale de la santé (OMS) : physique, mentale et sociale.

    L’application repose sur trois fonctionnalités principales :

    • Le Journal : permet au patient ou à un aidant de partager des nouvelles une seule fois à l’ensemble de la bulle, supprimant la répétition d’informations à un moment où l’énergie fait défaut.

    • Le Livre d’Or numérique : centralise messages, photos et vidéos de soutien envoyés par l’entourage. Le patient les consulte à son rythme, sans obligation de réponse immédiate.

    • La coordination de l’aide : les besoins concrets — trajets médicaux, repas, garde d’enfants — sont posés dans l’application afin que l’entourage puisse y répondre de façon organisée.

    L’application propose également une fonctionnalité de mise en relation entre patients et aidants partageant des affinités, pour réduire le sentiment d’isolement.

    Un déploiement hospitalier en cours

    L’outil est d’ores et déjà utilisé dans plusieurs services hospitaliers en Île-de-France. Des unités de réanimation et de réadaptation de l’hôpital Raymond-Poincaré comptent parmi les premiers établissements à avoir intégré Younify dans leur approche d’accompagnement. Le corps médical y voit un levier pour apaiser les familles et libérer du temps soignant mobilisé jusqu’alors à répondre aux sollicitations de l’entourage.

    La validation de l’IFEP

    L’Institut Français de l’Expérience Patient (IFEP) a publié, en avril 2026, une analyse favorable à la solution. L’IFEP souligne que Younify permet de soulager la charge mentale des aidants en organisant l’aide autour du patient, en regroupant les messages de soutien et en informant l’entourage sur la pathologie du proche. L’Institut estime que ces éléments contribuent à favoriser une meilleure récupération du patient.

    Pour l’IFEP, l’intérêt de l’outil réside dans sa capacité à replacer la solidarité au cœur du parcours de soin, sans substituer l’entourage aux professionnels de santé, mais en le rendant opérationnel et coordonné.

    Un modèle gratuit, une question de soutenabilité

    Younify est accessible sans frais pour l’utilisateur final, sur iOS et Android. La solution n’est pas positionnée comme un dispositif médical au sens réglementaire, mais comme un outil d’accompagnement. Cette gratuité, pensée pour lever les barrières d’accès, soulève néanmoins la question de la pérennité économique du modèle, en particulier si le déploiement s’étend à d’autres établissements ou régions.