1. COMMENT DEFINIRIEZ-VOUS AUJOURD’HUI VOTRE MISSION ET LA VALEUR QUE VOUS APPORTEZ A L’ECOSYSTEME SANTE ?
Notre mission est d’accompagner une transformation numérique utile, responsable et cliniquement pertinente du système de santé.
Notre valeur ajoutée repose sur trois piliers :
1. Acculturation stratégique : comprendre les enjeux réels de l’IA en santé.
2. Montée en compétences opérationnelle : former pour décider, déployer et évaluer.
3. Mise en dialogue des acteurs : créer des espaces où cliniciens, ingénieurs, juristes et dirigeants parlent enfin le même langage.
Nous ne faisons pas la promotion de la technologie. Nous travaillons à ce qu’elle améliore réellement la qualité des soins et la performance du système.
2. COMMENT EVALUEZ-VOUS LA MATURITE DU SECTEUR DE LA SANTE FACE AUX ENJEUX DU NUMERIQUE ET DE L’IA, TANT DU COTE DES ETABLISSEMENTS QUE DES PROFESSIONNELS ?
Nous sommes désormais dans une phase d’accélération, mais aussi de structuration réglementaire et stratégique.
L’arrivée de l’IA générative a joué un rôle de catalyseur majeur. Elle a rendu l’intelligence artificielle concrète, accessible et immédiatement perceptible par les professionnels comme par les directions. Elle a déclenché une prise de conscience collective : l’IA n’est plus une perspective lointaine, elle transforme déjà les pratiques cliniques, organisationnelles et décisionnelles.
Mais cette accélération s’accompagne d’un impératif : maîtriser ces outils pour éviter les risques cliniques, organisationnels et médico-légaux. Une utilisation mal encadrée peut introduire des biais, générer des erreurs décisionnelles ou entraîner une perte de chance pour le patient. La maturité ne se mesure donc plus seulement à l’adoption technologique, mais à la capacité à structurer un usage responsable et sécurisé.
3. QUELS SONT, SELON VOUS, LES BESOINS LES PLUS URGENTS EN MONTEE EN COMPETENCES POUR LES SOIGNANTS ET LES DECIDEURS ?
Les besoins de montée en compétences sont aujourd’hui considérables, car le niveau d’adoption de l’IA par les soignants progresse beaucoup plus vite que leur niveau de formation. On voit ainsi que 90% des professionnels de santé utilisent déjà des outils d’IA dans leur pratique, alors que seuls 37% d’entre eux se déclarent suffisamment bien formés (Baromètre IA et Data en santé de l’ACSEL).
Le Baromètre e-santé 2026, réalisé par PulseLife met également en avant le manque de formation comme l'obstacle numéro un au déploiement du numérique en santé.
Cependant, l’IA est elle-même perçue comme un levier de formation.
Face à ces constats, les besoins prioritaires en montée en compétences concernent, pour les soignants comme pour les décideurs, la compréhension des fondamentaux de l’IA, la capacité à évaluer la qualité clinique et les risques des solutions, la gouvernance des données et la maîtrise des usages au quotidien. C’est précisément sur ces axes que nous intervenons, en couvrant la formation initiale, la formation continue intra établissement et inter entreprises, et en développant des parcours 100% à distance.
4. QUELS CRITERES PERMETTENT D’EVALUER LA QUALITE CLINIQUE ET LA FIABILITE D’UNE SOLUTION NUMERIQUE ?
L’évaluation d’une solution numérique doit s’appuyer sur des critères structurés, reproductibles et corrélés à l’impact clinique, à la sécurité et à l’intégration dans les parcours de soins.
L’INeS dispose d’un cadre d’évaluation structuré qui illustre parfaitement ces principes : le Medical Digital Solution Score (MDS). Ce score est à la fois un outil de pré-sélection et un référentiel de critères pour comparer, analyser et positionner une solution numérique clinique dans le paysage très concurrentiel de l’e-santé.
Pour évaluer la qualité clinique et la fiabilité d’une solution numérique en santé, plusieurs dimensions doivent être prises en compte : la pertinence clinique, le domaine d’usage, la bonne adéquation entre la solution, sa cible et le contexte de soins.
Ce cadre global permet de différencier des outils efficaces et responsables, et constitue une base solide pour construire des stratégies d’évaluation au sein des établissements de santé.
5. QUELS SONT LES DEFIS MAJEURS POUR LES ETABLISSEMENTS EN MATIERE DE SECURITE, DE CONFORMITE RGPD ET DE GOUVERNANCE DES OUTILS NUMERIQUES ?
Les établissements font face à trois défis majeurs : la protection des données, la conformité réglementaire renforcée (RGPD, IA Act) et la capacité à coordonner tous les acteurs internes autour d’une gouvernance claire.
Le véritable défi est de passer d’une posture défensive à une gouvernance proactive : cartographie des usages, politique IA interne et procédures d’évaluation standardisées.
6. QUEL EST LE ROLE DES DIRECTIONS, RSSI, DPO OU COMITES ETHIQUES DES ETABLISSEMENTS POUR GARANTIR UN USAGE RESPONSABLE ET CONFORME AUX EXIGENCES (RGPD, SECURITE, CONSENTEMENT, TRANSPARENCE…) ?
Ces acteurs doivent être des architectes de confiance. Ils doivent agir ensemble afin de fixer une vision stratégique, sécuriser les flux, garantir la conformité, questionner les impacts humains, les biais, l’équité.
La gouvernance IA ne peut plus être fragmentée. Elle doit être coordonnée et intégrée au projet médical d’établissement.
7. QUELLES SONT, SELON VOUS, LES EVOLUTIONS LES PLUS STRUCTURANTES QUE L’IA VA INTRODUIRE DANS LES 5 PROCHAINES ANNEES DANS LE SYSTEME DE SANTE FRANÇAIS
La transformation portée par l’intelligence artificielle en santé s’organise autour de trois axes :
- Aide à la décision clinique : l’IA enrichit la capacité du clinicien à décider plus rapidement et avec plus de précision.
- Optimisation des parcours et des ressources : l’IA permet d’optimiser l’utilisation des ressources humaines et matérielles, d’améliorer la planification dans les structures de soins et de mieux coordonner l’ensemble des étapes du parcours patient.
- Personnalisation de la prévention et du suivi : Peut-être l’axe le plus novateur et le plus prometteur concerne la prévention proactive et personnalisée. Grâce à l’IA, il devient possible de sortir d’une médecine strictement réactive pour développer une approche qui : identifie les risques avant l’apparition des symptômes, personnalise les recommandations de prévention en fonction des données biologiques, comportementales ou environnementales, surveille en continu le statut de santé de populations ou d’individus grâce à des systèmes intelligents.
Nous sommes à un tournant historique : l’IA ne se limite plus à optimiser des processus ni à enrichir des diagnostics. Elle ouvre la voie à une médecine plus prédictive, préventive, personnalisée et durable.
Dans ce contexte, l’INeS entend être un catalyseur actif et structurant pour toute l’écosystème afin que cette transformation ne soit ni technocentrée ni fragmentée, mais profondément centrée sur l’amélioration des soins et la réduction des risques cliniques.
