Articles

  • Étude : les architectures multi-agents pourraient améliorer l’efficacité de l’IA hospitalière (NPJ)

    Des chercheurs de l’Icahn School of Medicine at Mount Sinai montrent que répartir les tâches entre plusieurs agents d’IA spécialisés serait plus efficace qu’un système unique. Les résultats de cette étude* ont été publiés le 9 mars dans NPJ Health Systems.

    À mesure que les hôpitaux explorent l’usage de l’intelligence artificielle, une question devient centrale : ces outils peuvent-ils fonctionner de manière fiable dans des environnements où les demandes sont nombreuses et simultanées ? Autrement dit dans des établissements soumis à une forte pression. L’IA est en effet envisagée non seulement pour améliorer certaines décisions cliniques, mais aussi pour aider à gérer des volumes croissants de données et de requêtes. Analyse de dossiers médicaux, vérification de prescriptions, recherche d’informations cliniques ou synthèse de données : dans un établissement de santé, ces systèmes sont susceptibles d’être sollicités en permanence.

    L’IA hospitalière face à une multitude de requêtes

    Dans ce contexte, la question ne concerne pas uniquement la performance des modèles d’IA, mais aussi la manière dont ils sont organisés et intégrés dans les systèmes d’information hospitaliers. C’est précisément ce qu’ont voulu explorer des chercheurs de l’Icahn School of Medicine at Mount Sinai (New York), en comparant différentes architectures de systèmes d’IA afin d’évaluer leur capacité à traiter un grand nombre de requêtes en parallèle.

    Concrètement, les chercheurs ont évalué les performances de systèmes d’agents d’IA reposant sur plusieurs modèles de langage de grande taille (LLM) et ont comparé deux architectures. La première reposait sur un agent unique chargé d’exécuter l’ensemble des tâches demandées. La seconde utilisait une architecture dite « multi-agents », dans laquelle plusieurs agents spécialisés se répartissent les tâches sous la coordination d’un agent central chargé d’orchestrer le processus.

    Quelle est l’architecture la plus optimale ?

    Les tests ont été réalisés dans un environnement simulant un flux de travail hospitalier. Les systèmes devaient traiter différents types de tâches courantes liées à la gestion de l’information clinique : recherche d’articles scientifiques, extraction d’informations dans des comptes rendus médicaux et calculs de posologies médicamenteuses.

    Les chercheurs ont ensuite fait varier la charge de travail en envoyant des lots de 5 à 80 tâches simultanées, afin de reproduire un trafic comparable à celui d’un système hospitalier recevant de nombreuses requêtes en parallèle. Les performances ont été évaluées en termes d’exactitude des réponses, de temps de traitement et de consommation de ressources informatiques.

    Résultats : l’efficacité chute avec un agent unique

    · Avec 80 tâches simultanées, la précision du système reposant sur un agent unique chute à 16,7 %.

    · L’architecture multi-agents orchestrée maintient une précision élevée, généralement comprise entre 80 % et 95 % selon les tâches, malgré l’augmentation de la charge.

    · Dans les scénarios les plus chargés, le système à agent unique mobilise jusqu’à 65 fois plus de ressources de calcul.

    · Dans l’architecture multi-agents, chaque étape du traitement est attribuée à un agent identifié, ce qui améliore la traçabilité du processus.

    Pour les auteurs, ces résultats pourraient avoir des implications pour le déploiement de l’intelligence artificielle dans les systèmes de santé. Et remettre en cause des modes de fonctionnement actuels. « Si l’on demande à un seul système de tout faire en même temps, ses performances se dégradent rapidement », souligne le chercheur Eyal Klang. Dans des établissements sous tension, cette limite pourrait devenir particulièrement problématique.

    Plus d’agents pour plus de transparence :

    « En attribuant différentes tâches – comme la recherche d’informations patient, l’extraction de données ou la vérification de posologies – à des agents spécialisés, les systèmes deviennent plus rapides, plus fiables et moins coûteux », explique le Pr Girish Nadkarni. En outre, cette organisation pourrait faciliter l’identification des erreurs : chaque étape du traitement étant réalisée par un agent distinct, il devient plus simple de repérer à quel moment du processus un problème est survenu. Le développement de ces architectures pourrait aussi accroître les besoins en compétences en IA, tant du côté des ingénieurs et architectes de systèmes que des professionnels de santé appelés à utiliser ces outils.

    * Orchestrated multi agents sustain accuracy under clinical-scale workloads compared to a single agent.

    Klang, E., Omar, M., Raut, G. et al. npj Health Syst. 3, 23 (2026) : https://doi.org/10.1038/s44401-026-00077-0

  • IA santé en Amérique du Nord : aligner régulation, financement et données

    Insights :

     

    • Le Canada se positionne moins comme un “gros marché” que comme un laboratoire de gouvernance IA, intéressant pour des acteurs voulant co‑concevoir des standards avec les pouvoirs publics.

     

    • Les délais longs (12–24 mois) imposent des stratégies de financement patient et des portefeuilles projets diversifiés pour lisser le risque.

     

    • Les perspectives de souveraineté des données deviennent un critère clé de choix de partenaires, notamment au Canada.

     

    • Les Integrated Delivery Networks agissent de facto comme “plateformes d’orchestration” des écosystèmes numériques, structurants pour l’accès aux bases d’assurés et aux données longitudinales.

     

    • La commande publique canadienne, si elle se centralise, pourrait devenir un filtre de marché aussi puissant que les grandes assurances américaines en termes d’accès aux établissements.

    ​

    📌 États-Unis vs Canada : un marché digital health à 266 Md$ en 2035 face à une stratégie IA canadienne centrée souveraineté et smart hospitals

    D’ici 2035, le marché américain du digital health devrait atteindre près de 266 Md$, tiré par la télésanté et l’IA clinique, dans une logique de scale et de ROI orientée réduction de coûts et gestion du risque. Les segments les plus dynamiques sont les plateformes logicielles et services d’IA intégrés aux DME et outils d’analytique populationnelle, sur un terrain dominé par des géants technologiques et une forte densité de start-up financées. Au Canada, l’attractivité repose sur la tension d’accès aux soins et la montée rapide des smart hospitals, soutenues par des investissements dans l’IoT hospitalier, l’IA embarquée et les plateformes cloud. Le Budget 2025 structure une stratégie IA centralisée (cloud souverain, capacités de calcul, capital-croissance, mesure de l’économie numérique), tandis que des hubs régionaux et une entité pancanadienne IA Santé pourraient mutualiser évaluation, achat et préférence pour les technologies locales. Les entreprises doivent arbitrer entre un modèle américain orienté volume et marché pur et un modèle canadien hybride, fortement arrimé à la commande publique, à la souveraineté des données et à la co‑construction avec le système de santé.

    👉 Plus de détails sur «IA, financement et gouvernance : les deux modèles nord-américains de santé connectée – Health & tech»

     

    📌 288 nouveaux codes CPT et 3 codes HCPCS DMHT : les États-Unis codifient l’IA et les DTx.

    La mise à jour 2026 des codes CPT introduit 288 nouveaux codes, dont plusieurs couvrent des services de santé numérique, d’“augmented intelligence” et des durées raccourcies de télésurveillance (2 à 15 jours), élargissant la facturabilité des solutions de monitoring et d’IA assistive. Medicare a créé en 2025 trois codes HCPCS (G0552, G0553, G0554) dédiés au programme Digital Mental Health Treatment, ouvrant un canal de remboursement explicite pour les thérapies numériques en santé mentale, en incluant le temps clinique de gestion du traitement numérique. Le paysage de monétisation US combine facturation via CPT/HCPCS, contrats B2B/B2B2C avec payeurs et employeurs, et intégration dans des modèles value‑based, mais reste fragmenté avec des décisions de couverture dépendantes de chaque payeur et des preuves de valeur spécifiques. Au Canada, la rémunération des solutions numériques dépend de budgets hospitaliers, programmes provinciaux ciblés, partenariats public‑privé et paiements directs pour certains services non couverts, dans un cadre où la transformation de CADTH en Canadian Drug Agency renforce l’évaluation centralisée avec des exigences accrues de données en vie réelle. Les barrières opérationnelles canadiennes (fragmentation interprovinciale, délais de décision longs, hétérogénéité des systèmes) obligent les vendors à multiplier pilotes, co‑financements et montages hybrides pour atteindre une masse critique avant un éventuel remboursement structuré.

    👉 Plus de détails sur «Les États-Unis activent 288 nouveaux codes CPT, le Canada avance par financements mixtes et négociations provinciales – Health & tech»

     

    📌 IA santé : la FDA clarifie un chemin 510(k)/De Novo/PMA tandis que le Canada mise sur AIDA et AI4H dans un cadre encore fragmenté

    La régulation de l’IA en santé oppose un modèle américain centré sur la FDA, qui encadre les logiciels IA comme “Software as a Medical Device” via des voies 510(k), De Novo ou PMA, à un modèle canadien en construction, articulant AIDA (Artificial Intelligence and Data Act), dispositifs médicaux, lois de protection des données et principes AI4H. Au Canada, la stratégie IA 2025‑2027 pour la fonction publique fédérale, la Politique sur les services et le numérique et l’obligation d’Algorithmic Impact Assessment structurent un socle de gouvernance (transparence, gestion des risques, responsabilité) qui irriguera les usages santé. Le projet AIDA introduit une approche par le risque pour les “systèmes d’IA à impact élevé”, exigeant documentation de la gestion des risques, gouvernance interne et supervision humaine, mais sa mise en œuvre reste incertaine en l’absence de règlements d’application détaillés et de clarification avec PIPEDA et les lois provinciales. Aux États‑Unis, les guidances 2025 sur les “Artificial Intelligence‑Enabled Device Software Functions” précisent les attentes de la FDA (description du modèle, données d’entrée/sortie, analyse des biais, PCCP, suivi post‑commercialisation), offrant un haut niveau de prévisibilité pour les roadmaps produit et qualité. Les entreprises doivent cependant composer avec un oversight plus large impliquant payeurs, autorités étatiques, régulateurs de la vie privée et organismes de certification, ce qui impose une cartographie fine des régimes applicables par cas d’usage.

    👉 Plus de détails sur «Prévisibilité réglementaire IA santé : les États-Unis offrent un chemin balisé par la FDA, le Canada construit un cadre AIDA‑centré encore en consolidation – Health & tech»

     

    📌 131,45 Mds $ en 2025, +18%/an : payeurs et plateformes redessinent le Go‑to‑Market digital health en Amérique du Nord

    En 2025, le marché nord‑américain de la santé numérique est estimé à 131,45 Mds $, avec une croissance annuelle proche de 18% jusqu’en 2035, tirée par la télésanté et les services, dans un paysage dominé par les assureurs et les grands groupes intégrés qui contrôlent financement et données de remboursement. L’accès au marché passe par une chaîne décisionnelle complexe combinant contrats avec les health plans, accords‑cadres, programmes d’innovation hospitaliers et alliances avec les plateformes cloud, où la question clé est d’identifier qui paie (assureurs nationaux, payeurs régionaux, IDN, employeurs, pharma). Pour l’IA en imagerie, les hôpitaux et groupes de radiologie constituent des terrains d’ancrage, mais la viabilité à long terme dépend de l’obtention de codes de facturation (CPT, NTAP, DRG) et de preuves générées via des pilotes co‑construits. Au Canada, malgré une forte demande pour les DSE, la télésurveillance et l’IA, la fragmentation des achats et l’absence de marché national coordonné se traduisent par une adoption freinée, avec seulement 39% des Canadiens ayant accès à leur dossier en ligne en 2023. Des hubs provinciaux (Ontario, Colombie‑Britannique, Alberta, Québec, etc.), le CAN Health Network et des mécanismes de piggybacking cherchent à accélérer le passage du pilote au déploiement, dans un contexte de “collab‑etition” où partenariats et concurrence se superposent.

    👉 Plus de détails sur «Régulateurs, payeurs, IDN : comprendre la chaîne de décision pour négocier son Go-to-Market digital health aux États-Unis – Health & tech»

  • Prévisibilité réglementaire IA santé : les États-Unis offrent un chemin balisé par la FDA, le Canada construit un cadre AIDA‑centré

    Canada : un cadre de confiance en construction

    La stratégie d’IA pour la fonction publique fédérale 2025‑2027 formalise la manière dont le gouvernement entend encadrer l’usage de l’IA dans les services publics, en consolidant un socle commun de gouvernance (transparence, gestion des risques, responsabilité) qui touche indirectement les écosystèmes santé via les ministères et agences impliqués dans les données et infrastructures numériques. Elle s’appuie sur la Politique sur les services et le numérique et sur l’obligation d’“Algorithmic Impact Assessment” pour les systèmes décisionnels automatisés, ce qui habitue l’appareil d’État à des pratiques d’évaluation de risques et d’explicabilité applicables à l’IA santé.

    Pour les vendors, le cadre opérationnel reste aujourd’hui éclaté entre la Loi sur les aliments, le Règlement sur les instruments médicaux (qui couvrent les logiciels comme dispositifs médicaux) et les lois provinciales sur la protection des renseignements personnels en santé, auxquelles s’ajoutent des principes sectoriels comme le cadre “Healthcare AI 2025” et les principes Pan‑Canadian AI for Health (AI4H). Ce dernier corpus insiste sur l’équité, la souveraineté des données autochtones, la transparence et la supervision humaine, ce qui traduit des attentes élevées sur la gouvernance éthique de l’IA et sur l’implication des patients dans les projets d’innovation.​

    AIDA : ambition de loi‑cadre, incertitudes de mise en œuvre

    Le projet d’Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) introduit une approche par le risque qui qualifie les “systèmes d’IA à impact élevé”, incluant nombre d’usages cliniques et de gestion des soins. Pour ces systèmes, un document doit détailler des obligations de gestion des risques (identification, mitigation, suivi), de gouvernance interne (politiques, procédures, responsabilités définies) et de documentation, avec des attentes explicites sur la validité des modèles, leur robustesse et les mécanismes de supervision humaine.

    Le document fournit une feuille de route par étapes sur le cycle de vie : définition de l’usage et des risques, choix et préparation des données, conception et entraînement, validation, déploiement, monitoring et gestion des incidents, ce qui donne un référentiel structurant pour les équipes produit et qualité. En revanche, la prévisibilité reste limitée par l’absence de règlements d’application détaillés et par la nécessité d’articuler AIDA avec les régimes existants de protection des renseignements personnels (PIPEDA et lois provinciales) et les règles sectorielles santé, ce qui impose aux entreprises une lecture combinée de plusieurs textes.

    Gouvernance des données de santé et readiness organisationnelle au Canada

    Sur le versant données, les agences fédérales réunies dans l’AI Strategy Task Force soulignent le manque d’une véritable stratégie nationale des données de santé et plaident pour une meilleure intégration des plateformes, réseaux et infrastructures de recherche et de soins. L’enjeu est de bâtir des “chaînes d’approvisionnement en données” fiables et traçables, qui permettent d’alimenter l’IA tout en respectant les attentes en matière de confidentialité, de sécurité et de respect des populations, notamment autochtones.

    Au niveau des organisations de soins, les documents produits ou analysés par Digital Health Canada illustrent une readiness croissante : généralisation des analyses d’impact sur la vie privée, comités IA transverses, procédures d’approbation pour les outils génératifs, politiques internes sur la qualité des données et la sécurité. Pour un vendor, cela signifie que la discussion de marché se fera autant avec les équipes cliniques qu’avec les directions juridiques, conformité et sécurité, avec une attente claire de documentation sur la gouvernance des modèles et des données.

    États-Unis : prévisibilité portée par la FDA

    Aux États-Unis, la régulation de l’IA en santé est tirée par un acteur central, la FDA, qui encadre les logiciels d’IA en tant que “Software as a Medical Device” ou fonctions logicielles de dispositifs. La page dédiée à l’“Artificial Intelligence in Software as a Medical Device” présente la logique d’approche fondée sur le cycle de vie, dans laquelle les dispositifs IA/ML suivent les voies 510(k), De Novo ou PMA en fonction du risque et de l’existence de prédicats, tout en intégrant des mécanismes spécifiques pour les mises à jour algorithmiques.​

    En 2025, un projet de guide sur les “Artificial Intelligence‑Enabled Device Software Functions: Lifecycle Management and Marketing Submission Recommendations” vient préciser les attentes pour les dossiers de soumission : description du fonctionnement du modèle, nature des données d’entrée et de sortie, métriques de performance, analyse des biais, méthodologie de tests et plan de suivi post‑commercialisation, notamment via les Predetermined Change Control Plans (PCCP). Couplées aux communications sur les attentes en matière de formation et de mise à jour des modèles, ces lignes directrices offrent un niveau de prévisibilité élevé aux entreprises qui construisent dès le départ leur architecture produit et leur système qualité en conformité avec ces exigences.

    Oversight élargi : au‑delà de la FDA, une mosaïque d’acteurs

    Les analyses du Bipartisan Policy Center rappellent que la supervision des outils de santé IA dépasse la seule FDA : autorités étatiques, payeurs publics et privés, organismes de certification et régulateurs de la vie privée interviennent aussi sur les dimensions couverture, responsabilité, non‑discrimination et protection des données. Certains outils IA ne sont pas qualifiés de dispositifs médicaux mais restent soumis à d’autres régimes, ce qui oblige les entreprises à cartographier précisément les lignes de régulation applicables à chaque cas d’usage (clinique, administratif, support à la décision, bien‑être, etc.).

    En interne, la FDA s’appuie sur le Digital Health Center of Excellence et le Digital Health Advisory Committee pour suivre l’évolution des technologies, tandis que des conseils trans‑agences élaborent des principes pour l’usage de l’IA par les autorités elles‑mêmes. Pour les vendors, cela se traduit par des canaux de dialogue structurés (réunions pré‑soumission, échanges techniques) mais aussi par un flux continu de recommandations et de guidances à intégrer dans une veille réglementaire active.

    Grille de lecture “prévisibilité” pour décideurs

    Du point de vue d’une entreprise qui sonde les marchés nationaux, la prévisibilité réglementaire peut se lire selon trois axes :

    • Clarté des règles applicables

      • États-Unis : corpus centré sur la FDA pour les dispositifs IA, avec des guidances détaillées sur la structuration des dossiers, la gestion des mises à jour et l’évaluation des performances.

      • Canada : chevauchement de textes (dispositifs médicaux, vie privée, principes AI4H, future AIDA), avec des orientations structurantes mais encore en cours d’articulation pratique pour la santé.

    • Prévisibilité du chemin d’accès au marché

      • États-Unis : voies d’autorisation bien connues (510(k), De Novo, PMA), calendrier d’interaction avec la FDA relativement standardisé et forte valeur ajoutée des stratégies réglementaires construites avec des spécialistes du digital health.

      • Canada : chemin qui dépend fortement du cas d’usage (dispositif médical, outil de gestion, service d’analytique) et de la province, avec un futur cadre AIDA qui peut renforcer la lisibilité mais ajoute à court terme une couche de complexité pour les acteurs IA.

    • Stabilité et évolution attendue des normes

      • États-Unis : environnement dynamique mais mis à jour de manière incrémentale via des guidances et des comités d’experts, permettant aux entreprises d’ajuster leurs roadmaps tout en conservant un socle réglementaire stable.

      • Canada : trajectoire plus structurante (mise en place d’une loi‑cadre IA et d’une stratégie fédérale), avec un horizon de convergence vers des standards internationaux, mais une phase de transition où les pratiques d’interprétation et d’application restent à consolider.

  • Régulateurs, payeurs, IDN : comprendre la chaîne de décision pour négocier son Go-to-Market digital health aux États-Unis

    Un marché nord-américain tiré par les payeurs et les plateformes

    En 2025, le marché nord-américain de la santé numérique est estimé à 131,45 Mds $, avec une croissance annuelle prévue de près de 18 % jusqu’en 2035, dominée par la télésanté et les services. Les assureurs santé et les grands groupes intégrés y occupent une position structurante, en contrôlant à la fois le financement des parcours de soins et les données de remboursement.​

    Pour les payeurs, les écosystèmes de santé numériques sont un levier pour automatiser les processus, renforcer la relation avec les assurés et repositionner l’assurance au centre de la chaîne de valeur via une variété de service. Ces plateformes reposent sur une colonne vertébrale technologique interconnectant assureurs, prestataires, patients et nouveaux entrants, avec des cas d’usage allant de la prévention au suivi de pathologies chroniques.

    Payeurs et employeurs : des acheteurs à segmenter finement

    Pour une stratégie Go-to-Market américaine, une question structurante est : « qui paie ? ». Les modèles B2C, B2B et B2B2C coexistent, mais une large part de la valeur se joue dans des combinaisons où l’utilisateur final n’est pas le payeur, ce qui impose de gérer simultanément la vente à l’acheteur institutionnel et l’adoption par les cliniciens et les patients.

    Les options incluent les grands assureurs nationaux, des payeurs régionaux, des réseaux intégrés (IDN), des employeurs, voire des laboratoires pharmaceutiques, chacun ayant des attentes spécifiques en matière de preuves cliniques, économiques ou de productivité. Dans ce contexte, des approches B2B2C centrées sur les payeurs, parfois qualifiées de « B2P »,  sont recherchées pour leur potentiel de prix plus élevé, mais supposent un investissement important dans la démonstration d’impact sur les coûts de santé.

    Hôpitaux et groupes intégrés : terrains d’ancrage pour l’imagerie et les services

    Pour les logiciels d’IA en imagerie, les acheteurs naturels sont les systèmes hospitaliers, groupes de radiologie et autres organisations de soins via des licences ou accords de services. La viabilité à long terme de ces modèles reste toutefois liée à l’obtention de codes de facturation (CPT, NTAP, DRG) qui rémunèrent la valeur produite par le service, ce qui peut prendre plusieurs années et nécessite une stratégie d’entrée progressive sur le marché.

    Les groupes hospitaliers et IDN américains renforcent leurs équipes d’« innovation » ou de « value analysis » pour piloter l’intégration des technologies numériques, ce qui en fait des partenaires structurants pour des pilotes et des déploiements graduels. L’enjeu pour un nouvel entrant est d’identifier des établissements prêts à co-construire les cas d’usage et à servir de vitrines, tout en capitalisant ensuite sur les preuves générées pour négocier avec les payeurs.

    Big tech, start-up et rôle d’orchestrateur

    Selon une enquête McKinsey, les dirigeants de santé voient les big tech, les prestataires de soins et les start-up comme moteurs de l’essor des écosystèmes numériques, tandis que payeurs et hôpitaux se disent bien placés pour orchestrer ces plateformes. Les grands acteurs technologiques construisent les « autoroutes » numériques (infrastructures, cloud, interfaces patient) tandis que les start-up développent des services spécialisés, et que les pouvoirs publics cherchent à lever les obstacles réglementaires et à garantir la protection des données.​

    Dans ce paysage, les acteurs de santé numérique doivent décider s’ils visent un rôle de fournisseur de services branché sur des écosystèmes existants, de « data subscriber » exploitant les données agrégées, ou d’orchestrateur de plateformes plus ciblées sur un segment thérapeutique ou un territoire. Le choix conditionne la stratégie de partenariats, la gouvernance des données et la capacité à absorber les coûts d’infrastructure nécessaires pour atteindre une masse critique.

    Canada : écosystème fragmenté, hubs régionaux et besoin de scale

    Le Canada affiche une forte demande pour des dossiers de santé électroniques, la télésurveillance et des outils d’IA, mais l’adoption reste freinée par la fragmentation des achats et le manque d’interopérabilité entre provinces. Le rapport du CCI souligne que, malgré des investissements importants, seulement 39 % des Canadiens accédaient à leur dossier de santé en ligne en 2023, et que les professionnels passent un temps significatif à rechercher des informations dispersées.

    Des cartes d’écosystèmes, comme celles développées par MaRS, mettent en avant des hubs provinciaux (Ontario, Colombie-Britannique, Alberta, Québec, etc.) qui concentrent capital, talents, soutien technique et programmes de procurement innovants. À l’échelle nationale, des initiatives comme le CAN Health Network et les programmes d’innovation d’Ontario Health cherchent à offrir des parcours plus clairs du pilote au déploiement, en s’appuyant sur des mécanismes de « piggybacking » permettant à plusieurs organisations de réutiliser des appels d’offres existants.

    Partenariats : accélérateur de pénétration de marché

    Les écosystèmes numériques offrent aux payeurs l’opportunité d’enrichir leur proposition de valeur via des partenariats avec des start-up, des fournisseurs de technologies et des prestataires de soins, en échange d’un accès à leurs bases d’assurés et à des données longitudinales. Pour les innovateurs, la connexion à ces plateformes permet un passage à l’échelle plus rapide, mais impose des accords clairs sur la gouvernance des données, les droits d’usage et la répartition de la valeur.

    En Amérique du Nord, la dynamique de « collab-etition » décrit des situations où un acteur peut être partenaire sur un modèle économique et concurrent sur un autre (par exemple, un payeur qui distribue une solution tout en développant un service concurrent). Les partenariats avec des hôpitaux pionniers, des réseaux d’IDN, des employeurs ou des plateformes technologiques sont aussi un moyen de générer les preuves nécessaires pour convaincre les grands payeurs ou les autorités d’achat publiques.

    Clés stratégiques pour le Go-to-Market

    Pour sécuriser leur Go-to-Market aux États-Unis, les acteurs de la santé numérique doivent articuler clairement leur positionnement dans la chaîne de valeur, la nature réglementaire de leur solution, la cible acheteuse prioritaire et le modèle économique retenu, en anticipant l’articulation entre revenus de court terme et perspectives de remboursement. Ils doivent aussi démontrer la compatibilité avec les flux de travail existants, préciser la stratégie de données et planifier des partenariats ciblés, qu’il s’agisse de réseaux hospitaliers, de payeurs ou d’employeurs.

    Au Canada, la capacité à répondre à des exigences de valeur globale (coûts sur le cycle de vie, productivité, interopérabilité, souveraineté des données) et à se brancher sur des cadres comme CAN Health Network ou les voies d’innovation provinciales devient un facteur de différenciation. Dans les deux pays, l’enjeu est autant politique qu’économique : s’aligner sur les priorités des systèmes de santé (efficience, accès, productivité clinique) et se positionner comme un partenaire structurant dans des écosystèmes en cours de consolidation.

     

  • Les États-Unis activent 288 nouveaux codes CPT, le Canada avance par financements mixtes et négociations provinciales

    États-Unis : codage, paiement et modèles B2B

    La mise à jour du jeu de codes CPT 2026 introduit 288 nouveaux codes, dont plusieurs couvrent des services de santé numérique et d’“augmented intelligence”, ainsi que des durées raccourcies de télésurveillance (2 à 15 jours), ce qui élargit les options de facturation pour les solutions de monitoring et d’IA assistive. Ces nouveaux codes visent à capturer l’analyse de données cliniques par des outils IA, notamment en imagerie et en cardiologie, et confirment que les payeurs reconnaissent ces services comme actes médicaux facturables, condition nécessaire pour des modèles B2B2C adossés au fee‑for‑service.

    En parallèle, Medicare a créé en 2025 trois codes HCPCS G0552, G0553 et G0554 dans le cadre du programme Digital Mental Health Treatment, ouvrant un canal de remboursement explicite pour des thérapies numériques réglementées en santé mentale, avec une prise en charge du temps clinique passé à gérer le traitement numérique. Ces codes complètent les familles existantes de Remote Patient Monitoring (RPM) et Remote Therapeutic Monitoring (RTM) et constituent un précédent pour de futures catégories dédiées de “Prescription Digital Therapeutics”, même si les analyses récentes soulignent encore des écarts de couverture selon payeurs et des incertitudes sur la pérennité des modèles.

    Voies de monétisation IA & DTx aux États-Unis

    Les revues sur les pathways de remboursement des thérapies numériques aux États-Unis montrent un paysage à plusieurs couches :

    • facturation directe via les codes de la nomenclature américaine des actes médicaux (Current Procedural Terminology  et Healthcare Common Procedure Coding System) quand un code dédié existe (télésurveillance des patients à distance, télésurveillance thérapeutique à distance, dispositifs médicaux de santé numérique thérapeutiques, certains actes d’intelligence artificielle diagnostique) ;
    • contrats de type entreprise‑à‑entreprise avec les organismes payeurs ou les employeurs pour des solutions sans codes propres, souvent sous forme de licences par membre ou par patient ;
    • intégration dans des modèles de financement fondés sur la valeur (partage de risques, paiements groupés pour un épisode de soins, organisations de soins responsables) où la solution numérique est rémunérée indirectement via les gains de performance.

    Les ajustements récents du Physician Fee Schedule et la création de nouvelles catégories de prestations numériques visent à réduire l’écart entre la vitesse d’innovation et la lenteur des systèmes de paiement, cependant la majorité des solutions IA cliniques restent confrontées à des décisions de couverture fragmentées et à la nécessité de générer des preuves de valeur spécifiques par payeur. Pour les vendeurs, la stratégie économique combine donc souvent : ciblage initial de niches cliniques où les codes sont déjà en place, négociations pilotes avec payeurs et systèmes de santé, et alignement avec des programmes de gestion de population pour sécuriser des contrats pluriannuels.

    Barrières opérationnelles côté US : intégration, données et preuve

    Les retours d’expérience documentés dans la littérature et les analyses de marché insistent sur plusieurs obstacles récurrents : intégration aux DME/HIS existants, interopérabilité FHIR, gestion de la charge de travail clinique et adaptation aux workflows. Les systèmes de santé attendent des solutions qu’elles s’intègrent nativement dans leurs outils (Epic, Cerner, etc.), ce qui exige des investissements importants en connecteurs, sécurité et tests opérationnels, souvent sous‑estimés dans les business plans.

    Sur le plan de la preuve, les payeurs et décideurs hospitaliers demandent désormais des données au‑delà des performances algorithmiques : impact sur les admissions, la durée de séjour, les réadmissions, la productivité clinique et la satisfaction patient, avec des délais de décision pouvant atteindre 12 à 24 mois pour un passage pilote → déploiement à l’échelle. Ces exigences prolongent les cycles de vente et obligent les entreprises à concevoir très tôt des protocoles d’évaluation économique et organisationnelle, en complément des études réglementaires.

    Canada : financement mixte et rôle central des payeurs publics

    Au Canada, le financement des solutions de santé numérique et de l’IA reste dominé par les payeurs publics provinciaux, avec des fenêtres d’accès qui combinent projets pilotes financés, achats hospitaliers, enveloppes dédiées à la transformation numérique et quelques initiatives de remboursement d’actes virtuels. Les provinces ont progressivement mis en place des modèles de rémunération pour les visites virtuelles et la télémédecine, avec des tarifs et critères de qualité qui varient, mais créent un précédent pour la prise en charge d’actes numériques intégrant IA et wearables.

    Une analyse des réformes d’accès au marché rappelle que la transformation de CADTH en Canadian Drug Agency (CDA) va renforcer le rôle d’une évaluation de technologies centralisée, avec des mécanismes de remboursement à durée limitée et des exigences accrues en matière de données en vie réelle, ce qui influencera aussi la manière dont les solutions numériques sont évaluées et intégrées. Les webinaires d’experts en market access soulignent que, pour les dispositifs et solutions digitales, les pathways de remboursement restent pluriels : budgets hospitaliers, programmes provinciaux ciblés, partenariats public‑privé, et, dans certains cas, paiements directs par les organisations ou les patients pour des services non couverts.

    Monétisation digitale en contexte canadien

    Les sessions “Go‑to‑market & Reimbursement Pathways in MedTech and Digital Health” organisées par la Biomedical Zone résument le paysage canadien en trois axes :

    • nécessité de combiner dès le départ stratégie réglementaire, plan d’évaluation clinique et argumentaire pour les payeurs publics ;

    • importance de comprendre les différences entre voies américaines (70% du focus) et canadiennes (30%), notamment sur la place des évaluations et sur la fragmentation interprovinciale ;

    • recours fréquent à des montages hybrides (subventions, contrats hospitaliers, programmes pilotes, co‑financements avec des partenaires industriels) pour atteindre une masse critique avant de viser un remboursement plus structuré.

    Des analyses plus macro sur le secteur health tech canadien notent que l’investissement public et privé se concentre sur des solutions capables de démontrer un impact sur l’accès aux soins et la productivité, dans un contexte de pression sur les budgets et de pénurie de professionnels. Pour les entreprises, cela se traduit par un intérêt accru pour des modèles B2B orientés systèmes de santé et assureurs publics, où la valeur est mesurée en réduction de files d’attente, évitement d’hospitalisations et optimisation des ressources plutôt qu’en volumes d’actes facturés.

    Barrières opérationnelles au Canada : fragmentation et délais

    Les principaux freins identifiés dans les analyses de tendance canadiennes sont la fragmentation des systèmes d’information entre provinces, l’hétérogénéité des architectures numériques et la lenteur des processus décisionnels, qu’il s’agisse d’achats hospitaliers ou de décisions de couverture provinciales. Les intégrations techniques doivent composer avec des socles variables (dossiers électroniques, plateformes provinciales, systèmes locaux), ce qui augmente les coûts d’implémentation et rallonge les calendriers de déploiement, surtout pour des solutions qui ambitionnent une couverture multi‑province.

    Sur le plan de la preuve, les payeurs canadiens attendent de plus en plus des données issues de projets pilotes et de l’usage réel, en s’appuyant sur les capacités croissantes de collecte de données au sein de la future CDA. Les décisions peuvent s’étaler sur plusieurs années entre l’émergence d’une technologie, sa démonstration en conditions réelles et une éventuelle intégration dans des programmes structurés, ce qui oblige les vendors à prévoir des financements longs et à multiplier les partenariats pour rester présents sur le marché.

  • Comité citoyen 2026 : 19 recommandations pour sécuriser l’information en santé

    Une 5e édition pour préserver la confiance des citoyens

    26 citoyens « venant des quatre coins de la France » se sont investis pour répondre à une question centrale : quels rôles et principes d’action doivent adopter les pouvoirs publics pour garantir l’accès à une information fiable et préserver la confiance dans le savoir scientifique et les soignants. L’enjeu n’est pas seulement de “démentir” : les citoyens poussent une logique de capacité collective (visibilité des sources fiables, formation, régulation) qui transforme la manière dont l’État, les agences et les acteurs privés se coordonnent.​

    Cette édition s’inscrit également dans le cadre de la stratégie nationale : le communiqué indique que l’avis citoyen « explore des pistes concrètes pour transformer notre manière d’informer, de sensibiliser et de réguler l’espace numérique » et qu’il sert à « ajuster les actions déjà engagées » et anticiper les besoins d’accompagnement des usagers et des professionnels. Lors de la restitution de cette 5e édition des Assises citoyennes, Stéphanie Rist, ministre de la Santé, des Familles, de l’Autonomie et des Personnes handicapées, a introduit explicitement le sujet comme un pilier de protection, en indiquant que « protéger l’information en santé c’est aujourd’hui, au même titre que l’accès aux soins, protéger la santé des Français. ». Pour les décideurs, ce cadrage signifie une bascule : l’information fiable devient un actif stratégique du système de santé, au même niveau que l’organisation des parcours et l’accès.​​​

    Des recommandations réparties en 3 blocs pour “promouvoir la bonne information” plutôt que courir après chaque rumeur :

    Le comité citoyen qui s’est réuni de décembre 2025 à février 2026 pour rédiger un rapport acte un principe directeur : « valoriser la diffusion d’informations en santé fiables et de qualité plutôt que d’essayer de vider l’océan des fausses informations ». Sur cette base, 19 recommandations sont structurées en trois blocs : renforcer l’information et la communication, développer la sensibilisation et la formation, consolider le cadre juridique. Pour les décideurs, l’enseignement clé est la hiérarchisation. L’efficacité ne vient pas d’une “police du faux”, mais d’un triptyque “visibilité / compétences / responsabilité”.​

    Le premier bloc de recommandations vise à améliorer la circulation et la lisibilité de l’information en santé. Les citoyens soulignent la nécessité d’une communication publique plus réactive et mieux coordonnée entre les acteurs institutionnels, afin d’éviter les contradictions ou les délais qui laissent le champ libre aux contenus trompeurs. Le rapport insiste également sur l’importance d’adapter les canaux et les formats aux différents publics, notamment en investissant davantage les réseaux sociaux et les formats pédagogiques courts. L’objectif est clair : faire en sorte que l’information scientifique ne soit pas seulement correcte, mais aussi accessible, identifiable et visible dans les espaces où circulent les citoyens.

    Le second bloc met l’accent sur le développement d’une culture critique de l’information en santé. Les citoyens recommandent de renforcer la formation des professionnels de santé afin qu’ils puissent mieux répondre aux interrogations des patients confrontés à des contenus contradictoires en ligne. En parallèle, ils plaident pour des actions d’éducation et de prévention dès le plus jeune âge, afin de développer des compétences de vérification et de compréhension des sources. Le rapport propose également une action structurante : la création d’une base nationale d’intervenants et de ressources en information et prévention en santé, afin de soutenir les initiatives locales et faciliter la mobilisation d’experts.

    Le troisième bloc porte sur l’évolution du cadre juridique et de régulation. Les citoyens appellent à renforcer la responsabilité des plateformes numériques dans la diffusion des contenus de santé, notamment en améliorant les mécanismes de signalement et de mise en avant des sources fiables. Le rapport aborde aussi la question sensible de l’encadrement des pratiques de santé non conventionnelles, en recommandant une meilleure information du public sur leur statut et leurs limites. L’enjeu, pour les pouvoirs publics, est de trouver un équilibre entre protection des citoyens, transparence de l’information et respect de la liberté d’expression, afin de maintenir un espace numérique ouvert mais plus sûr pour l’information en santé.

    Mettre en place un indice de fiabilité santé, comme un levier de transparence, de redevabilité… et de prévention des ruptures de confiance

    Le rapport citoyen soutient explicitement le développement d’un indice de fiabilité santé : un outil gradué qui évalue la méthode de production de l’information (sources, rigueur, recoupement), plutôt qu’un label binaire vrai/faux. Pour les décideurs, l’intérêt est double : d’une part, cela structure des exigences de transparence applicables aux sites, influenceurs, médias, plateformes ; d’autre part, cela limite l’effet boomerang des dispositifs perçus comme censurants, qui peuvent renforcer la défiance. Le rapport propose aussi une clarification utile en pratique : distinguer informations scientifiquement validées, faits/témoignages, et pratiques non conventionnelles, et rappeler le principe « en complément, mais jamais à la place du traitement conventionnel ».​

    Opérationnellement, cet indice peut devenir un langage commun entre agences, établissements, plateformes et professionnels : critères d’affichage, conditions de partenariat, lignes éditoriales, exigences de preuve, et modalités d’orientation vers des sources publiques. Il répond à une demande citoyenne de transparence maximale : expliquer ce qu’on sait, ce qu’on ne sait pas, et comment on le sait, plutôt que “décréter” une vérité institutionnelle.

  • HCL : renforcement de la prévention et soutien à l’innovation médicale et technologique comme grands chantiers du projet stratégique du CHU

    Un projet de transformation qui s’inscrit dans les mutations du système de santé

    Le projet stratégique des HCL s’inscrit dans un contexte de fortes évolutions du système de santé : vieillissement de la population, accélération des innovations médicales et technologiques, mais aussi montée des enjeux environnementaux et organisationnels.

    Face à ces défis, le CHU lyonnais a défini une trajectoire de transformation articulée autour de dix grands programmes stratégiques, qui doivent structurer son développement jusqu’en 2035. L’objectif est de concilier les missions hospitalo-universitaires de l’établissement, comme les soins, la recherche et la formation, avec une approche plus territoriale et populationnelle de la santé. Pour le deuxième CHU de France, l’enjeu est désormais de passer d’une vision stratégique à des actions structurantes, capables d’embarquer l’ensemble des équipes dans une transformation progressive de l’institution.

    La phase actuelle marque une étape clé : celle de la traduction opérationnelle de ces orientations, à travers une première série de projets pilotes.

    Des premières initiatives pour enclencher la dynamique

    Les projets lancés en 2026 ont été sélectionnés pour leur capacité à produire rapidement des effets visibles et à mobiliser les équipes. Ils couvrent plusieurs dimensions structurantes de la transformation hospitalière. Parmi les priorités figurent notamment :

    • le renforcement de la prévention, avec la création d’un premier hub dédié aux maladies cardiovasculaires et des initiatives de dépistage destinées aux professionnels de l’établissement ;

    • l’amélioration des parcours de soins, notamment pour faciliter l’accès aux traitements innovants ou structurer la prise en charge de certaines pathologies complexes ;

    • le soutien à l’innovation médicale et technologique, à travers des appels à projets internes pour développer de nouvelles solutions biomédicales ou des innovations dites « frugales ».

    Cette stratégie vise à articuler technologies de pointe et innovations organisationnelles, dans une logique d’impact direct sur les pratiques de soins.

    Données de santé et intelligence artificielle au cœur de la transformation :

    Le numérique constitue également un levier majeur de ce projet stratégique. Les HCL prévoient notamment la mise en service de leur entrepôt de données de santé, destiné à soutenir les activités de recherche, d’innovation et d’amélioration des parcours patients.

    Dans ce cadre, plusieurs cas d’usage mobilisant l’intelligence artificielle sont en cours d’identification, notamment pour l’appui aux pratiques cliniques, l’optimisation des organisations hospitalières, et l’amélioration de la performance de la recherche. L’établissement entend toutefois accompagner cette transformation par un cadre structuré, incluant des actions de formation des professionnels et l’adoption d’une charte d’usage de l’IA générative.

    Une transformation organisationnelle et culturelle :

    Au-delà des projets technologiques, la stratégie des HCL repose également sur une évolution des modes de fonctionnement internes.

    Parmi les initiatives envisagées figurent l’expérimentation de nouvelles pratiques de recrutement impliquant davantage les équipes, la création d’espaces de créativité pour encourager les démarches collaboratives, ou encore la mise en place d’une “Fabrique des transformations hospitalières” destinée à accompagner les projets portés par les professionnels.

    Cette approche vise à inscrire la transformation dans une logique d’intelligence collective associant soignants, chercheurs, étudiants et patients.

    Une transformation qui est appelée à s’inscrire dans la durée

    Les premières actions engagées citées plus tôt constituent une phase d’amorçage. Les feuilles de route opérationnelles des programmes stratégiques doivent être précisées dans les prochains mois, tandis que plusieurs projets institutionnels, comme celui concernant les usagers, seront alignés avec cette nouvelle trajectoire. Pour les HCL, l’enjeu est désormais de maintenir cette dynamique dans le temps, afin de préparer l’évolution du CHU face aux transformations profondes du système de santé français.

  • CHU de Lille : la pharmacie centrale robotise la délivrance nominative des médicaments et vise 80 % des lits équipés

    Une délivrance médicamenteuse automatisée et nominative

    Le CHU de Lille a engagé l’automatisation d’une partie du circuit du médicament avec le dispositif “Duna”  (pour “Délivrance Unitaire Nominative Automatisée“). Déployé par la pharmacie centrale, ce système robotisé prépare des traitements individualisés destinés aux patients hospitalisés.

    La solution est actuellement testée dans deux unités de soins de longue durée de l’hôpital Les Bateliers et dans deux unités de soins médicaux et de réadaptation gériatriques de l’hôpital Calmette. L’établissement prévoit ensuite une extension progressive à la majorité des services.

    Les piluliers individualisés sont expédiés une à deux fois par semaine vers les unités participantes. Ce fonctionnement vise à sécuriser la prise en charge médicamenteuse tout en limitant les stocks de médicaments dans les services de soins, dont la gestion reposait en grande partie sur les équipes soignantes, notamment de nuit.

    Quatre automates connectés au système de prescription :

    Le dispositif repose sur quatre automates directement reliés au système de prescription informatisée du CHU, via le logiciel Sillage, édité par le groupement d’intérêt public MipihSIB.

    Deux machines produisent les doses unitaires, comprimés, gélules ou sachets, et les conditionnent avec une étiquette assurant leur traçabilité. Deux autres automates assemblent ensuite les piluliers nominatifs correspondant aux prescriptions de chaque patient. Les piluliers sont ensuite livrés de façon hebdomadaire ou bi-hebdomadaire dans les services concernés par les équipes de transport de l’hôpital. À ce stade, environ 4 500 doses sont produites chaque semaine par le système DUNA. L’objectif du CHU est de déployer cette organisation pour près de 80 % des lits.

    Une évolution du circuit du médicament dans les services

    Avec ce modèle, les médicaments ne sont plus stockés en grandes quantités dans les armoires des unités de soins. Auparavant conditionnés en boîtes et soumis à un suivi régulier des dates de péremption par les soignants, ils arrivent désormais pré-emballés et directement associés à la prescription du patient.

    Le dispositif vise ainsi à réduire la gestion logistique au sein des services et à permettre aux équipes soignantes de se concentrer davantage sur l’administration des traitements et la prise en charge des patients.

    Le projet intègre également des objectifs environnementaux. Les doses unitaires peuvent être réutilisées et un circuit de retour est organisé pour les médicaments non utilisés. Les équipes travaillent par ailleurs sur un système d’emballage biodégradable.

    Une organisation construite avec les équipes de soins :

    La mise en place du dispositif a été préparée avec les unités gériatriques impliquées dans l’expérimentation afin d’adapter l’organisation aux pratiques des services.

    Malgré une livraison espacée, qui est hebdomadaire ou bi-hebdomadaire, le système permet de prendre en compte rapidement les modifications de prescription réalisées par les médecins. Les services de soins peuvent ainsi déléguer la préparation des traitements tout en conservant la responsabilité de leur administration.

    Cette évolution a également impliqué les services logistiques et de transport de l’établissement, les modalités d’approvisionnement des unités étant profondément modifiées. Selon le CHU, les équipes soignantes utilisatrices mettent en avant le temps gagné sur la gestion des stocks ainsi que l’amélioration de la traçabilité des prescriptions médicamenteuses. Les conditions de travail des agents de la pharmacie affectés au secteur DUNA ont également été étudiées, notamment via une analyse acoustique et la mise en place de mesures de prévention liées à l’utilisation des automates.

    Une première étape vers la future pharmacie du CHU

    Pour l’établissement, ce dispositif constitue une première étape vers la future pharmacie hospitalière dont l’ouverture est prévue d’ici 2029. Le projet doit intégrer plusieurs systèmes d’automatisation et de sécurisation du circuit du médicament. L’enjeu concerne l’ensemble de l’activité hospitalière : le CHU de Lille prend en charge environ 1,4 million de patients chaque année.

    L’automatisation de la délivrance nominative des médicaments au CHU de Lille illustre l’évolution du circuit du médicament vers un modèle plus sécurisé, centralisé et industrialisé. En préparant automatiquement des doses individualisées à partir de la prescription informatisée, le dispositif vise à réduire les risques d’erreur médicamenteuse tout en améliorant la traçabilité des traitements.

    Au-delà de l’aspect technologique, le projet transforme l’organisation hospitalière : la préparation et la gestion des stocks de médicaments sont progressivement transférées des unités de soins vers la pharmacie centrale. Cette évolution permet aux équipes soignantes de se concentrer davantage sur l’administration des traitements et la prise en charge des patients.

    L’initiative s’inscrit également dans une logique de modernisation à long terme. Le déploiement progressif du système, avec un objectif de 80 % des lits équipés, constitue une étape vers la future pharmacie hospitalière automatisée prévue au CHU d’ici 2029. Elle témoigne de la montée en puissance des solutions robotisées et logistiques dans le fonctionnement des grands établissements hospitaliers.

  • French Tech : 24 start-ups sélectionnées pour la nouvelle édition du programme HIIT

    Des lauréats qui bénéficieront d’une semaine d’accompagnement intensif

    Sélectionnées parmi près de 70 candidatures, ces start-ups bénéficieront d’une semaine d’accompagnement intensif mobilisant entrepreneurs, cliniciens, investisseurs et experts du secteur. L’initiative, organisée sous le haut patronage de Emmanuel Macron et parrainée par Olivier Véran, s’inscrit dans une stratégie plus large de soutien à l’innovation en santé en France.  Le programme HIIT repose sur un format court mais intensif, conçu pour confronter rapidement les start-ups aux réalités du marché et du terrain clinique. Pendant une semaine, les équipes sélectionnées rencontreront les principaux acteurs de l’écosystème lors de sessions organisées, notamment à PariSanté Campus, à l’AP-HP, au ministère de la Santé et de l’Accès aux soins, ou encore chez Bpifrance.

    L’objectif est double : affiner les modèles économiques des jeunes entreprises et les aider à structurer leur stratégie réglementaire, clinique et industrielle. Pour les organisateurs, il s’agit avant tout d’identifier et de soutenir des innovations susceptibles de transformer durablement les pratiques médicales et les parcours de soins.

    Une promotion marquée par la diversité des innovations

    Cette promotin illustre la diversité actuelle de la technologie en santé à la française. Les projets couvrent l’ensemble du continuum de soins, du diagnostic à la rééducation, en passant par l’accompagnement des patients et la coordination des professionnels. Plusieurs start-ups développent des technologies de diagnostic avancé, combinant intelligence artificielle, analyse biologique ou capteurs innovants pour améliorer la détection de pathologies complexes. C’est notamment le cas de solutions exploitant la protéomique pour orienter les traitements en oncologie ou l’analyse du souffle pour identifier certaines infections respiratoires.

    D’autres projets se concentrent sur la médecine personnalisée et les dispositifs médicaux de nouvelle génération. Les technologies d’impression 3D ou les biomatériaux innovants sont ainsi mobilisés pour concevoir des implants, des orthèses ou des greffons plus adaptés aux patients et aux pratiques chirurgicales contemporaines.

    L’essor des solutions numériques et du suivi à distance :

    Le numérique occupe également une place centrale dans cette sélection. Plusieurs start-ups proposent des plateformes de suivi à distance, de rééducation numérique ou d’aide à la décision médicale reposant sur l’intelligence artificielle. Ces outils visent à améliorer la coordination entre professionnels de santé, patients et aidants tout en facilitant le développement de soins à domicile.

    La promotion met aussi en lumière des domaines encore peu couverts par l’innovation médicale, comme la fertilité, la santé mentale, la néonatalogie ou les troubles du neurodéveloppement. Autant de champs où les technologies numériques pourraient contribuer à combler des besoins médicaux insuffisamment adressés. En réunissant ces 24 jeunes entreprises autour d’un programme d’accompagnement intensif, les organisateurs entendent ainsi accélérer l’émergence de solutions capables de faire évoluer les pratiques médicales vers une médecine plus préventive, personnalisée et connectée.

    Liste des 24 start-ups retenues :

    Start-up Description de la solution Spécialité
    ACES O+ Solution globale pour accompagner la convalescence après mastectomie (dimension médicale, psychologique et pratique). Santé des femmes / oncologie
    Aligna3D Orthèses personnalisées imprimées en 3D pour traiter le hallux valgus à partir de scans ou photos smartphone. Medtech / orthopédie
    ANALOG Logiciel SaaS pour optimiser le parcours péri-opératoire en anesthésie avec IA médicale supervisée. Health data / IA clinique
    BeLiver Plateforme combinant protéomique et IA pour orienter les traitements en oncologie, notamment pour le cancer du foie. Oncologie / IA biomédicale
    Camille Care Carnet de liaison numérique permettant aux familles de rester connectées avec les équipes de néonatalogie. Pédiatrie / expérience patient
    Carians (deuxiemeavis.fr) Plateforme permettant d’obtenir rapidement un second avis médical auprès d’un réseau de spécialistes. Télémédecine / expertise médicale
    ENDOless Application de suivi de l’endométriose utilisant IA et auto-reporting pour transformer les données patient en données cliniques. Santé des femmes / data
    Gam’in Tech Thérapie numérique pour enfants diabétiques utilisant des micro-missions adaptées aux données physiologiques. Thérapie digitale / pédiatrie
    HomePulse Dispositif de diagnostic in vitro à domicile permettant notamment de surveiller les plaquettes en quelques minutes. Diagnostic / home testing
    ISOKAN Plateforme numérique facilitant le maintien à domicile et l’accompagnement des seniors. Silver economy / e-santé
    Kervalion Greffon osseux biosourcé imprimé en 3D pour les implants dentaires, permettant de réduire le nombre d’interventions. Biomatériaux / dentaire
    Leopa Plateforme de psychiatrie de précision combinant IA et psychologie clinique pour maladies mentales chroniques. Santé mentale / IA
    Luxoderm Dispositif médical utilisant la lumière pour accélérer le traitement des plaies chroniques. Medtech / cicatrisation
    nawu diagnostics Diagnostic respiratoire rapide basé sur l’analyse du souffle sans laboratoire. Diagnostic / biotechnologie
    NerveAide Plateforme portable de neurostimulation pour la rééducation fonctionnelle. Neurotech / rééducation
    OMALIA Solution de stimulation cognitive personnalisée pour ralentir l’évolution de la maladie d’Alzheimer. Neuro / IA cognitive
    Osoon Health Thérapie digitale pour accompagner émotionnellement les parcours de fertilité et de PMA. Fertilité / santé mentale
    PHYLAR Copilote IA pour les pharmacies permettant de sécuriser les délivrances et automatiser certaines tâches. IA / pharmacie
    Protomia Génération de jumeaux numériques du visage pour simuler les résultats en chirurgie faciale. Simulation chirurgicale
    RETRAS Plateforme de rééducation numérique basée sur l’analyse des mouvements via IA. Rééducation / IA
    Tanit Healthcare Technologies Dispositif médical utilisant la Neuro-Symbolic AI pour diagnostiquer et traiter l’infertilité. Fertilité / IA médicale
    TNDConnect Outil numérique pour la détection et l’orientation des troubles du neurodéveloppement. Neurodéveloppement
    Thread of Life Prime (TOHA) IA explicable pour la kinésithérapie libérale avec détection de signaux d’alerte et aide décisionnelle. IA clinique / kinésithérapie
    Vidjil-biotech Plateforme d’analyse du répertoire immunitaire utilisée pour le diagnostic des leucémies. Immunologie / diagnostic

  • Patients et numérique : France Assos Santé lance une enquête collaborative pour donner la parole aux usagers

    Une enquête qui fait partie du projet SafePAW

    C’est dans un contexte de modification des parcours de soins par le numérique et l’IA que France Assos Santé a lancé cette étude collaborative. Son objectif est clair : documenter l’expérience concrète des patients face aux outils numériques de santé, afin de mieux comprendre leurs effets sur les parcours de soins et alimenter les réflexions scientifiques et institutionnelles.

    Cette initiative s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche national plus large, SafePAW, qui vise à analyser les transformations du système de santé à l’ère du numérique. L’enquête portée par France Assos Santé constitue le volet “usagers” du projet SafePAW (Societal Assets For E-healthcare Patient pAthWays), qui est financé dans le cadre du programme national PEPR Santé Numérique, lui-même inscrit dans la stratégie d’investissement France 2030.

    L’ambition du projet SafePAW est d’explorer la manière dont les technologies numériques – en particulier l’IA et les outils d’aide à la décision – transforment les parcours de soins, dans un contexte marqué par :

    • les défis démographiques du système de santé ;

    • les contraintes économiques pesant sur l’organisation des soins ;

    • l’essor rapide des technologies numériques dans la pratique médicale.

    Au-delà de la dimension technologique, le projet accorde une place centrale aux dimensions sociales, éthiques et organisationnelles du numérique en santé. Le pilotage scientifique est assuré par Carine Milcent, directrice de recherche au Centre national de la recherche scientifique (CNRS), qui inscrit cette démarche dans le champ des sciences participatives, visant à associer les citoyens à la production de connaissances.

    Faire émerger la réalité des parcours vécus par les patients :

    Le volet « usagers » de l’étude a pour objectif de capturer l’expérience réelle des patients, au-delà des discours institutionnels ou des évaluations techniques des outils numériques. Trois objectifs structurent l’enquête :

    • Donner à entendre la réalité des parcours vécus, directement à partir de la parole des patients ;

    • Identifier les difficultés concrètes rencontrées sur le terrain, qu’il s’agisse de ruptures de prise en charge, d’inégalités territoriales ou d’enjeux liés au numérique ;

    • Repérer les usages du numérique et de l’IA qui fonctionnent réellement, du point de vue des usagers.

    Les organisateurs souhaitent notamment mieux comprendre les perceptions et les préoccupations des patients concernant la sécurité des données de santé, la confiance dans les outils numériques, ainsi que l’accessibilité des services numériques selon les territoires et les profils sociaux. Au-delà de sa dimension scientifique, l’enquête s’inscrit dans une logique de démocratie en santé, en cherchant à intégrer plus directement la parole des usagers dans les réflexions sur l’évolution du système de santé. Pour les porteurs du projet, l’écoute des expériences vécues constitue un levier essentiel pour favoriser l’adhésion aux transformations du système de soins. Comme l’a également souligné lors de l’annonce de l’ouverture de l’enquête la chercheuse Carine Milcent :« le fait d’écouter les acteurs du système de santé que nous sommes tous ne peut que contribuer à favoriser une meilleure adhésion au système de santé de demain. »

    France Assos Santé a aussi rappelé que l’étude bénéficie de toutes les autorisations réglementaires nécessaires et prévoit un traitement des données exclusivement à des fins scientifiques, dans le respect du consentement des participants et de l’anonymat.

    Une enquête participative ouverte jusqu’au 4 avril 2026

    L’enquête « Ma santé, Ma voix » repose sur un dispositif méthodologique conçu pour favoriser une expression libre et authentique des participants.

    Elle comporte deux volets : un questionnaire en ligne que les participants peuvent compléter à leur rythme et un recueil de témoignages audio et vidéo, qui est une étape facultative, qui va permettre aux participants de partager leur expérience sous forme de témoignages audio ou vidéo. Ce dispositif vise à mieux restituer la complexité des parcours de soins, souvent difficile à capturer à travers des questionnaires standardisés.

    Une enquête ouverte à toutes les situations de santé :

    L’étude adopte un périmètre volontairement inclusif.

    Toutes les situations de santé peuvent être concernées :

    • soins ponctuels ;

    • maladies chroniques ;

    • pathologies physiques ou mentales ;

    • situations de handicap.

    L’enquête prend également en compte la diversité des contextes socio-économiques et territoriaux, notamment les situations de précarité, les inégalités sociales et territoriales, mais aussi l’éloignement du numérique. Cela fin de mieux comprendre comment ces facteurs influencent l’expérience des patients face aux technologies de santé.

    Vous pouvez participer à cette enquête jusqu’au 4 avril 2024 en cliquant sur ce lien.