L’intelligence artificielle (IA) est en train de redessiner les contours du secteur de la santé. Diagnostic assisté, médecine personnalisée, anticipation des pathologies chroniques, optimisation des flux hospitaliers, automatisation de tâches administratives chronophages… Ses cas d’usage se multiplient et s’affinent, porteurs d’un immense potentiel pour améliorer la qualité des soins, réduire les coûts et désengorger un système sous tension.
Mais si les promesses sont nombreuses, leur concrétisation repose sur un prérequis fondamental : la solidité de l’infrastructure numérique sous-jacente. Sans une base technique adaptée, aucune stratégie d’IA ne pourra pleinement se déployer.
L’IA ne relève plus de la science-fiction. Elle est déjà à l’œuvre dans de nombreux domaines médicaux : radiologie, dermatologie, oncologie, cardiologie… Des algorithmes de plus en plus puissants permettent d’interpréter des imageries médicales, de détecter des signaux faibles dans des dossiers médicaux électroniques, ou encore d’accompagner le suivi de patients chroniques à distance.
Pour les soignants, cela signifie un meilleur appui au diagnostic et à la décision clinique. Les patients, cela se traduit par des parcours plus fluides, plus personnalisés et mieux coordonnés. Pour le système de santé dans son ensemble, l’IA offre une réponse prometteuse aux défis de pénurie de personnel, de vieillissement de la population et de maîtrise des dépenses.
Mais cette transformation ne peut s’opérer sans une infrastructure robuste, interopérable, sécurisée, et pensée pour évoluer.
L’IA fonctionne par apprentissage. Pour être fiable, elle a besoin de données médicales massives, structurées, de qualité, et représentatives. Or, aujourd’hui encore, les données de santé sont trop souvent dispersées entre systèmes hétérogènes, mal standardisées, ou difficilement exploitables. Le passage au Dossier Patient Informatisé (DPI) a permis une première étape, mais l’enjeu va bien au-delà : il faut assurer une gouvernance de la donnée claire, depuis la saisie jusqu’à l’analyse.
Les silos techniques sont l’ennemi de l’IA. L’absence de communication fluide entre logiciels, services ou établissements nuit à la continuité des soins, empêche le croisement d’informations essentielles, et freine l’innovation. La mise en place de standards communs d’échange (HL7, FHIR, etc.) et le recours à des DPI interopérables sont des conditions sine qua non pour espérer faire circuler l’intelligence là où elle est utile.
Le traitement de données sensibles par des algorithmes intelligents soulève des enjeux cruciaux de cybersécurité, de confidentialité et de conformité légale. L’IA en santé ne peut se développer que dans un cadre de confiance strict, répondant aux exigences du RGPD, des normes locales (ex : LPD en Suisse), et des autorités de santé. Cela implique une maîtrise complète de la chaîne de traitement des données, du stockage jusqu’à l’usage.
Les modèles d’IA modernes nécessitent une puissance de calcul importante, souvent en temps réel, et un volume de stockage massif. Cela suppose de s’appuyer sur des infrastructures cloud performantes, mais aussi de savoir articuler les solutions cloud avec le edge computing (traitement en local ou à proximité des équipements). Le défi est double : disposer d’une infrastructure scalable et agile, tout en garantissant la souveraineté et la sécurité des données.
Loin d’être un simple projet IT, la préparation de l’infrastructure pour l’IA en santé est un chantier stratégique et transversal. Elle repose sur plusieurs piliers complémentaires :
- Sécuriser les données de santé dès leur création, avec des systèmes de chiffrement, d’accès restreint et d’auditabilité.
- Choisir des partenaires technologiques de confiance, capables d’apporter des solutions éprouvées et évolutives, tout en s’adaptant au contexte réglementaire local.
- Former les équipes, aussi bien les professionnels de santé que les services informatiques, aux enjeux et usages de l’IA.
- Élaborer une stratégie cloud & edge computing sur mesure, alignée avec les besoins métiers, les contraintes budgétaires et les exigences de sécurité.
- Mettre en place des environnements de test (bac à sable) pour expérimenter des solutions d’IA en conditions réelles sans risque pour les patients.
L’intelligence artificielle ne doit pas être vue comme un gadget ou une mode. C’est une technologie de rupture, qui peut considérablement améliorer la performance du système de santé, à condition de l’intégrer avec méthode et responsabilité.
Ne pas investir aujourd’hui dans l’infrastructure revient à hypothéquer les bénéfices de demain. Il ne suffit pas d’acheter des solutions d’IA clés en main : sans données propres, sans sécurité, sans interopérabilité, et sans compétences internes, même le meilleur algorithme restera inopérant.
L’IA n’est pas un gadget. C’est une technologie de rupture qui redéfinit les pratiques médicales, la gestion des établissements et l’expérience patient. Mais pour en tirer le meilleur, il faut investir dès maintenant dans les fondations.
Et vous, votre infrastructure est-elle prête à accueillir l’IA en santé ?
