Alors qu’Emmanuel Macron a annoncé, dimanche 9 février, 109 milliards d’euros d’investissements « privés français et étrangers » en matière d’intelligence artificielle « pour les prochaines années », qu’en est-il du volet santé ? En attendant de connaître la feuille de route complète dans les prochains jours, le Premier ministre, François Bayrou, a dévoilé la troisième étape de la stratégie nationale IA avec plusieurs mesures qui concernent déjà la santé – de la formation à la recherche en passant par des expérimentations concrètes pour les médecins.
Première décision forte : « dès la rentrée universitaire 2025 », une formation au numérique intégrant l’IA sera rendue obligatoire dans le premier cycle des études de santé, avec un financement de « 119 millions d’euros pour former quelque 500 000 professionnels en cinq ans », qu’ils soient médicaux, paramédicaux, sociaux ou ingénieurs en santé numérique.
L’intégration sécurisée de l’IA dans les pratiques médicales passe aussi par la recherche. Par exemple, le projet « PARTAGES », porté par le Health Data Hub et financé à hauteur de 6,9 millions d’euros, mobilise 20 hôpitaux, 10 équipes de recherche ainsi que des partenaires stratégiques tels que Mistral AI. Cette initiative, explique le ministère de la Santé, doit permettre aux équipes de « gagner du temps médical » grâce au déploiement de l’IA générative (en l’occurrence les grands modèles de langage LLM). Le projet prévoit le développement d’un LLM « spécialisé en santé », conçu spécifiquement pour la langue française, ainsi que la production d’autres livrables en open source. L’objectif est de lancer une dynamique nationale favorisant l’intégration des modèles de langage « à grande échelle dans le domaine médical ».
Un plan de déploiement de solutions d’IA générative est lancé par ailleurs pour permettre à chaque agent public de disposer d’assistants IA pour leur faire gagner du temps dans leurs tâches administratives. La santé fait partie des ministères « priorisés » et devrait disposer d’une solution disponible d’IA générative sous 12 mois.
Fleurons tricolores et ministère mobilisés
Alors que le président américain Donald Trump a affiché de son côté un plan IA de 500 milliards de dollars, la souveraineté hexagonale reste l’une des priorités du programme France 2030. Le gouvernement veut faire émerger des fleurons tricolores de l’IA en soutenant des projets d’envergure à fort impact. Une fois encore, la santé fait partie des secteurs prioritaires pour ces projets de R&D « à très forte ambition » qui seront soutenus « afin de lever les verrous scientifiques et technologiques qui empêchent l’adoption de l’IA dans les domaines les plus exposés ». Afin de porter cette recherche sur l’IA en santé dans un écosystème puissant, le cluster en santé numérique Paris Santé Campus « fédérera dans une gouvernance rénovée, l’ensemble des acteurs autour d’un projet IA santé campus ».
Les politiques publiques – dont la santé et l’éducation - vont bénéficier de feuilles de route ministérielles IA s’appuyant sur le plan « Convergence IA » de France 2030. L’enjeu est notamment d’augmenter significativement les montants investis en développement technologique d’IA spécialisée dans ces secteurs stratégiques et de conquérir des parts de marché.
L’Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information (ANSSI) participera à la sécurisation des systèmes d’IA à travers l’élaboration de schémas d’évaluation et l’accompagnement des acteurs de l’IA et en favorisant le développement de solutions de cybersécurité intégrant de l’intelligence artificielle.
Aider les généralistes à interpréter les ECG
Dès cette année, une expérimentation inédite sera lancée afin d’évaluer l’impact médicoéconomique de l’utilisation de l’IA dans l’aide à l’interprétation des électrocardiogrammes (ECG). Portée par l’Assurance-maladie et la Haute Autorité de santé (HAS), cette initiative vise à accélérer le dépistage des maladies cardio-métaboliques, en donnant des solutions d’IA aux médecins généralistes. L’objectif est d’« améliorer le taux de réalisation des ECG », d’optimiser des parcours de soins et même de tester des modèles de financement innovants en vue d’une intégration des technologies d’IA en santé.
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