IA en santé : pourquoi les méthodes d’évaluation doivent diverger des SI classiques
Publié le mercredi 27 mai 2026 à 16h13
Etablissements Pilotage InnovationParce qu’elle est probabiliste, évolutive et à fort enjeu de sécurité, l’IA en santé impose un cadre d’évaluation spécifique, cumulant validation clinique, surveillance continue, analyse des biais et HTA, avec des exigences maximales pour les IA cliniques et des zones grises à clarifier pour les usages organisationnels.