34,8% des solutions pour l’accès, le triage et la coordination des parcours
Plus d’un tiers des solutions se concentrent sur l’accès aux soins, le triage et la continuité du parcours ville‑hôpital, en combinant IA symbolique, machine learning et modèles conversationnels. L’objectif commun : qualifier mieux et plus tôt les situations cliniques, orienter vers le bon niveau de prise en charge et éviter les ruptures de parcours.
Medana (Anamnese), déployée au CHU de Bordeaux, au CHU de Montpellier, aux Hospices Civils de Lyon (HCL) et au GH Paris Saint‑Joseph, s’appuie sur une IA hybride pour orchestrer le parcours patient. La solution collecte de manière autonome les données administratives et médicales via des questionnaires dynamiques, calcule des scores, identifie les facteurs de risques, aide au diagnostic, optimise le tri aux urgences et facilite le suivi post‑hospitalisation. Elle contribue ainsi à sécuriser les processus métier, réduire les ruptures de parcours, libérer du temps médical et structurer les données (CIM‑10, MOS‑NOS) pour la recherche clinique.
Les plateformes de télémédecine Livi et Medaviz intègrent des briques de triage médical automatisé : leurs IA analysent en amont les symptômes afin d’orienter vers la téléconsultation, une consultation présentielle ou les urgences, avec un niveau de risque élevé au sens de la réglementation (services essentiels / urgence). Elles participent à désengorger les cabinets de ville et à garantir un accès plus rapide au bon professionnel.
Sur les maladies chroniques, Mapatho propose une plateforme collaborative d’orientation fondée sur un annuaire qualifié de soignants (RPPS), validé par les associations de patients. Ses algorithmes de recommandation (« IAGO ») réduisent l’errance diagnostique, améliorent l’accès aux experts et génèrent des économies substantielles pour le système de santé. Sokle cible quant à elle les troubles neuro‑cognitifs, en coordonnant les acteurs ville‑hôpital et en personnalisant les recommandations pour les patients et leurs aidants.
À l’interface hôpital‑domicile, e‑fitback agit comme un pont numérique couvrant l’intégralité du parcours (pré‑admission, hospitalisation, retour à domicile), avec une IA symbolique pour sécuriser le retour et optimiser le temps infirmier. Nanni AI illustre, côté pédiatrie, l’essor de solutions à haut risque : l’application analyse les pleurs des nourrissons via smartphone pour interpréter les besoins et détecter certaines pathologies, renforçant la vigilance des équipes et des parents.
13% des solutions au service du pilotage opérationnel et des urgences
Une part significative des solutions se positionne sur le pilotage des flux, la planification et la gestion des risques, prolongeant la dynamique d’infectiovigilance et de surveillance temps réel déjà à l’œuvre dans les établissements. L’objectif : passer d’une lecture rétrospective des incidents à une gouvernance prédictive des situations critiques.
Saniia, utilisée notamment au CH de Valenciennes, au CHU de Nice, et au CHU de Nîmes, et au CH de Métropole Savoie, anticipe les flux non programmés et analyse en temps réel les mouvements des patients. Elle alloue automatiquement les ressources en tenant compte des contraintes, coordonne les actions et notifie les intervenants concernés. Les retours d’usage font état d’une meilleure anticipation des capacités, d’une diminution des temps d’attente et des transferts évitables, ainsi que d’une amélioration de la qualité de vie au travail des soignants.
Patient Journey (Ospi) structure les données médicales de parcours pour fluidifier les processus hospitaliers et améliorer l’expérience patient. En combinant NLP et machine learning, la solution contribue à réduire les erreurs, optimiser les flux et accélérer la prise en charge dans des contextes où la variabilité des entrées et la saturation des lits sont fortes.
Au plus près du terrain, FollowMe Urgences informe les patients et leurs proches en temps réel sur l’évolution de la prise en charge aux urgences (par exemple à l’hôpital Foch). Les établissements observant son déploiement rapportent une réduction de l’anxiété, moins d’interruptions de tâches pour les soignants et une meilleure gestion des attentes, avec un impact direct sur la qualité perçue et la performance du service.
17,4% d’outils pour automatiser la documentation, les appels et les tâches administratives
Près d’une solution sur cinq agit principalement sur la charge documentaire, la gestion des rendez‑vous ou les tâches administratives répétitives, faisant de l’IA un levier direct de qualité de vie au travail et de sécurisation des processus. Ces outils s’inscrivent dans les lignes directrices de la HAS et de la CNIL sur la transparence, la traçabilité et l’usage responsable des systèmes d’IA.
DAX Copilot (Nuance Communications, Microsoft) incarne la montée de l’intelligence clinique ambiante. La solution transcrit et structure en temps réel les échanges médecin‑patient, s’intègre aux dossiers électroniques de santé (EHR) comme Epic, réduit la charge documentaire et améliore la précision des dossiers. Les bénéfices attendus portent sur le gain de temps, la diminution du burnout et une meilleure fiabilité des informations cliniques utilisées pour la décision.
Qare Assistant Médical IA automatise la rédaction des comptes rendus de téléconsultation et s’intègre dans un flux déjà largement systématisé chez Qare depuis 2017. En réduisant la charge administrative des praticiens, il permet de recentrer l’attention sur la relation patient pendant la visio et sécurise la trace écrite du rendez‑vous.
Assistant de consultation (Doctolib) optimise la gestion des plannings, la préparation des consultations et l’organisation des dossiers. Son usage dans un grand nombre de cabinets contribue à diminuer les erreurs administratives et à rapprocher les temps médicaux de la valeur clinique créée.
Caresquad déploie des agents vocaux IA spécialisés dans le suivi des patients (secrétariat, observance, post‑opératoire), avec connexion aux logiciels médicaux et détection automatique des urgences. CareCall, assistant vocal intelligent pour la gestion des appels, automatise la prise et la modification des rendez‑vous, filtre les demandes et assure une disponibilité 24/7. Dans les établissements utilisateurs, ces solutions se traduisent par une réduction de la charge téléphonique pour les équipes, une meilleure disponibilité pour les patients et une performance accrue des plannings.
30,4% des solutions centrées sur l’expérience patient, le ressenti et les PROMs
Près d’un tiers des solutions mettent l’accent sur la voix du patient, la satisfaction et les PROMs, en transformant des signaux parfois difficiles à capter (verbatim, émotions, comportements d’adhérence) en indicateurs actionnables. Elles marquent un basculement vers une qualité perçue pilotée de manière systématique.
Emobot, plateforme robotique et logicielle, combine vision par ordinateur et analyse vocale pour suivre en continu l’état émotionnel des patients via micro‑expressions faciales, prosodie et gestuelle. Déployée notamment au GHU Paris Psychiatrie & Neurosciences, la solution génère un agenda émotionnel et alerte les soignants en cas de dégradation durable, améliorant la détection précoce des troubles de l’humeur et allégeant la charge mentale des équipes.
Music Care propose une thérapie digitale fondée sur la méthode “U” (séquences musicales algorithmiques) pour traiter douleur et anxiété, avec un marquage dispositif médical. Utilisée dans des structures comme le CHU de Montpellier, l’Institut Curie ou le groups Elsan, la solution montre une réduction cliniquement significative de la douleur et de l’anxiété, une baisse de la consommation de médicaments et une amélioration du sommeil.
Resilience Pro offre une télésurveillance des patients atteints de cancer à partir de questionnaires symptomatiques analysés par algorithmes d’IA. Les centres utilisateurs (CHU de Bordeaux, Polyclinique de Limoges, CH de Valenciennes, etc.) constatent une détection plus précoce des complications, une prévention des aggravations et un renforcement du lien patient‑soignant.
Sur l’adhérence thérapeutique, SPUR (Observia) génère des profils comportementaux holistiques et prédit le risque de non‑adhérence pour guider les interventions en diabète, oncologie ou hypertension.
Enfin, Glucozor (Dowino) illustre le potentiel des serious games adaptatifs pour l’éducation thérapeutique des enfants diabétiques, en rendant l’apprentissage des gestes du quotidien et des règles d’équilibre glycémique plus accessible et motivant.
De la voix du patient au pilotage stratégique de l’expérience
Au‑delà des dispositifs cliniques, plusieurs solutions structurent et industrialisent l’analyse des retours d’expérience, transformant les verbatim en leviers de pilotage stratégique pour les directions qualité, les équipes soignantes et le management.
Better Word analyse les verbatim issus des retours d’expérience dans des structures sanitaires et médico‑sociales (Hôpital Foch, CH Victor Dupouy, CH de Valenciennes,). Elle aide les équipes à identifier les axes d’amélioration, suivre la qualité de vie au travail, construire et monitorer des plans d’action ciblés.
Verbatim.care, co‑conçue avec de nombreux établissements (CHU de Brest, HCL, APHM, CHU de Reims, établissements privés et fondations), s’appuie sur des algorithmes NLP entraînés sur plus de 100 000 verbatim d’expérience patient. La solution classe les commentaires en près de 70 thèmes et sous‑thèmes, avec quatre niveaux de ressenti, offrant un tableau de bord opérationnel pour piloter les parcours, la qualité et la gestion des risques.
Detec’t (Kap Code) et Better Word exploitent également les données issues des réseaux sociaux, forums et dispositifs de recueil d’expérience pour compléter les enquêtes institutionnelles (type e‑Satis) par une vision plus qualitative et continue. Ces approches permettent d’identifier plus rapidement des problèmes organisationnels, des irritants récurrents ou des signaux faibles de désengagement.
Au total, près de 70% des solutions du corpus s’appuient déjà sur des références hospitalières ou médico‑sociales, et plus de 30% relèvent d’usages à haut risque au sens de l’IA Act, ce qui souligne la nécessité d’une gouvernance renforcée. Mais la dynamique est claire : l’IA devient un composant structurant de la qualité et de la sécurité des soins, en intégrant enfin, à grande échelle, la voix et l’expérience des patients dans le pilotage des établissements.
