57 % des usages IA en santé dédiés à l’imagerie et au diagnostic

En septembre, la Fédération hospitalière de France (FHF) publie un état des lieux sur l’adoption de l’intelligence artificielle dans les établissements publics de santé et médico-sociaux. À l’appui d’un baromètre mené auprès de 110 structures, l’étude confirme une dynamique engagée, portée par l’ambition présidentielle d’un investissement de 109 milliards d’euros, complété par 200 milliards à l’échelle européenne.

Près des deux tiers des établissements interrogés ont déjà déployé des solutions d’IA en production. L’aide au diagnostic et à la décision clinique reste l’usage principal (57 %), notamment en imagerie médicale. Viennent ensuite le pilotage stratégique, la gestion des flux et la rédaction automatisée de comptes-rendus médicaux.

Trois priorités émergent : améliorer l’efficacité opérationnelle (80 %), renforcer la qualité des soins (67 %), et accroître la satisfaction des soignants et des patients (42 %). L’optimisation des coûts (38 %) est perçue davantage comme une conséquence que comme un objectif premier.

Des freins identifiés : budget, compétences, qualité des données

Appel à une gouvernance structurée : seuls 48 % des établissements ont un référent dédié

Le rapport souligne l’importance d’une gouvernance structurée. Aujourd’hui, seuls 48 % des établissements disposent d’un référent ou d’un comité IA. Pourtant, les risques sont identifiés : fragmentation des projets, inégalités d’accès aux outils, perte de contrôle sur les données, ou encore dépendance technologique. La FHF recommande une stratégie d’établissement intégrée, assortie d’une feuille de route, d’indicateurs de performance, et d’un dispositif de « Garantie Humaine » tel que défini dans la norme AFNOR SPEC 2213.

Les obstacles au déploiement sont nombreux : manque de financements (83 %), pénurie de compétences internes (66 %), complexité réglementaire (34 %), mais aussi qualité insuffisante ou faible interopérabilité des données hospitalières. À cela s’ajoute une résistance au changement exprimée par certains professionnels, en lien avec la crainte d’une perte d’autonomie ou de sens clinique.

4 chantiers 2025-2028 : de la rédaction à la planification automatisée

Entre 30 000 et 50 000 € par application d’IA en santé

Quatre axes structurent les projets à venir :

• Généralisation des LLM pour la documentation médicale.
• Optimisation du codage PMSI.
• Prévision des besoins RH.
• Et automatisation des tâches administratives.

Ces transformations nécessitent un investissement conséquent, difficilement soutenable pour de nombreuses structures. Le coût annuel d’un service d’IA s’élève en moyenne à 30 000–50 000 € par application, sans compter les infrastructures et la formation.

Sans données interopérables, pas d’IA fiable selon la FHF

Les CHU et GHT apparaissent comme des catalyseurs d’une IA territoriale. Ils mutualisent les achats, hébergent les données en conformité avec la réglementation, et offrent une échelle pertinente pour les tests, la gouvernance et la formation. L’initiative « soignant augmenté » en Bourgogne-Franche-Comté, la prédiction des flux hospitaliers ou les simulateurs pédagogiques comme DocSimulateur montrent la diversité des usages en cours d’expérimentation.

Sans données interopérables, pas d’IA fonctionnelle. Le rapport insiste sur la nécessité d’adopter le standard HL7 FHIR pour rendre les systèmes communicants. Le cloisonnement actuel reste un frein majeur, tant pour le développement que pour l’évaluation des outils.

Une commission FHF pour accompagner et réguler

La FHF a mis en place en 2025 une commission dédiée, réunissant experts hospitaliers, cliniciens, ingénieurs et représentants d’usagers. Objectif : observer, structurer et documenter les usages de l’IA dans le service public. Ce travail collectif doit permettre de dégager des bonnes pratiques.