Des solutions structurées autour de 4 axes

Le secteur médico-social français (Ehpad, résidences autonomie, maintien à domicile) fait face à un double défi : le vieillissement accéléré de la population et une pression croissante sur les effectifs soignants. Face à cette réalité, l’IA s’impose non plus comme un gadget futuriste, mais comme un véritable levier opérationnel.

L’analyse d’une trentaine de solutions actuellement déployées ou en cours de déploiement en France révèle un marché dynamique, fortement encadré par la réglementation (marquage CE, AI Act), qui se structure autour de quatre grands axes d’innovation.

Informations sur les 36 solutions d’IA :

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16 solutions pour la surveillance des personnes vulnérables

C’est le segment le plus dense du marché. L’objectif est clair : prévenir les chutes et les situations de détresse sans entraver la liberté des résidents. On observe une transition technologique majeure des dispositifs portables (wearables) vers des solutions ambiantes dites “sans contact”.

• L’analyse de l’environnement physique et sonore : Des solutions comme OsoAI (Orikio) utilisent l’acoustique pour détecter les appels à l’aide ou les détresses respiratoires, tandis que Kepler Night Nurse et Missia s’appuient sur la vision par ordinateur (sans enregistrer les images pour préserver l’intimité) afin de surveiller les levers et prévenir les escarres.

• Les ondes et radars : Pour une discrétion absolue (pas de caméra, pas de micro), des outils comme ZoeFall, aiCare System et Silver Shield exploitent la déformation des signaux wi-fi ou radar pour détecter les chutes avec une précision frôlant les 99 %.

• L’éclairage intelligent : L’intégration de la prévention dans le mobilier est illustrée par les lampes connectées Nobi Smart Lamps et Aladin+, qui combinent éclairage préventif nocturne et détection de chute.

• Les dispositifs portables traditionnels évolués : Les balises et montres (comme Dona Care, Sidly, CarePredict ou Legrand Care) restent très présentes, couplant localisation et détection automatique grâce au machine learning.

La quasi-totalité de ces solutions de prévention d’urgence sont classées à “haut risque” (AI Act) en raison de leur impact direct sur la sécurité vitale des patients.

7 solutions d’IA pour l’anticipation de la dégradation de la santé

L’IA ne se contente plus de réagir ; elle anticipe la dégradation de l’état de santé grâce à l’analyse prédictive et à l’identification de nouveaux biomarqueurs.

• Neurologie et motricité : DigiPark analyse les symptômes de la maladie de Parkinson en temps réel. NeuroClues transforme l’oculométrie (eye-tracking) en “stéthoscope du cerveau” pour le diagnostic précoce des maladies neurodégénératives. De son côté, AbilyCare évalue le risque de chute en quantifiant la marche et l’équilibre.

• Prédiction des hospitalisations : Des plateformes comme Presage Care et Epoca croisent les données cliniques ou les questionnaires des aidants pour détecter les signaux faibles de fragilité et anticiper les hospitalisations non programmées (à 7-14 jours).

• Écosystèmes globaux : HiNounou propose un kit complet (tensiomètre, oxymètre, etc.) créant un “jumeau numérique” du patient pour détecter précocement les maladies chroniques.

7 solutions pour l’allègement administratif et la coordination des soignants

La réduction de la charge mentale des professionnels est un enjeu crucial de rétention des talents dans le médico-social. Les outils logiciels à risque minimal (transparence et organisation) utilisent l’IA pour fluidifier le travail.

• Dictée et compte-rendu : Speakli utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour automatiser les transmissions de soins par la voix, structurant les données réglementaires sans effort de saisie.

• Gestion de la qualité et de la conformité : Qualinéo intègre un “Copilote IA” (basé sur des LLM) pour trier les événements indésirables, analyser les plaintes et suggérer des actions correctives.

• Coordination des parcours : Des logiciels comme NETsoins, Odoo CRM appliqué aux Ehpad, Birdie, Septeo ou Médiateam centralisent les données, prédisent les besoins en ressources humaines et fluidifient le lien entre la ville, l’hôpital et le domicile.

4 robots utilisés en France

Bien que plus prospectifs, les robots et les interfaces conversationnelles s’installent progressivement pour des tâches de logistique ou de stimulation.

• Assistants logistiques : The Mirokaï (Enchanted Tools) et Kompai Assist déchargent le personnel en transportant du petit matériel, guidant les visiteurs ou animant des exercices, dans une approche de robotique de service transparente.

• Compagnons cognitifs : Pour lutter contre l’isolement, ElliQ (robot interactif) et Amical (intégré directement dans un téléphone fixe traditionnel pour les patients Alzheimer) stimulent les fonctions cognitives via le langage naturel, sans nécessiter d’apprentissage technologique de la part du senior.

En plus de ces quatre axes, il y a deux solutions bien spécifiques qui ciblent des niches stratégiques :

• la dénutrition : Skeal utilise le deep learning pour analyser les photos des plateaux-repas en établissement, mesurant les portions consommées pour alerter sur la dénutrition et réduire le gaspillage alimentaire.

• la stratégie territoriale : RevealCare croise des millions de données (big data) pour aider les bailleurs sociaux et collectivités à cartographier et anticiper les besoins d’autonomie à l’échelle d’une région.

Cartographie des solutions d’IA utilisées en France :

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