Stratégie Nationale IA et Données de Santé 2025–2028 : Transformer la santé française par l’intelligence artificielle
Une vision stratégique pour une santé augmentée par l’IA
Depuis juillet 2025, la France engage une démarche structurée et ambitieuse pour intégrer l’intelligence artificielle (IA) dans son système de santé. Cette stratégie nationale IA et données de santé, construite de manière concertée, repose sur quatre piliers fondamentaux :
- Un cadre réglementaire et éthique clair
- Une évaluation rigoureuse des systèmes d’IA
- L’accompagnement des professionnels de santé
- Un modèle économique durable et soutenable
Elle s’inscrit également dans une logique européenne et souveraine, articulée avec le Règlement européen sur l’IA (AI Act) et l’Espace Européen des Données de Santé (EHDS).
Les socles de confiance d’une IA éthique et utile
Des formations à tous les niveaux
L’intégration de l’IA nécessite une montée en compétences généralisée, du premier cycle universitaire jusqu’à la formation continue. Si l’arrêté du 10 novembre 2022 prévoit une initiation au numérique en santé, cela reste insuffisant pour couvrir les enjeux de l’IA. La stratégie propose donc :
- L’introduction de modules spécialisés en 2e et 3e cycle, adaptés aux contextes de soins.
- La création de formations interprofessionnelles (ex. médecin-ingénieur).
- Un soutien aux établissements de formation via des financements dédiés et référentiels de compétences.
Une IA éthique dès la conception
L’éthique by design est au cœur du cycle de vie des systèmes d’IA. Un guide opérationnel de déploiement éthique, en cours de finalisation, repose sur 5 principes : bienfaisance, non-malfaisance, autonomie, justice et écoresponsabilité. Il propose 44 critères concrets pour encadrer toutes les étapes, de la conception au suivi post-commercialisation.
Deux démonstrateurs testeront ce guide en 2025 : speech-to-text pour les professionnels et IA en imagerie médicale.
Un cadre réglementaire structuré
La réglementation IA en santé est aujourd’hui encadrée par plusieurs textes européens :
- AI Act 2024/1689 pour les systèmes à haut risque
- Règlement DM (2017/745) et DMDIV (2017/746)
- RGPD et charte des droits fondamentaux
La stratégie propose de créer une FAQ juridique à destination des professionnels et de clarifier les missions des organismes notifiés pour la certification des dispositifs embarquant de l’IA.
Évaluer pour mieux intégrer l’IA dans les soins
L’évaluation des systèmes IA est une priorité pour garantir qualité, sécurité et efficience. Elle repose sur des critères multidimensionnels :
- Performance technique et explicabilité
- Impact clinique, économique et organisationnel
- Acceptabilité par les professionnels et les patients
Des projets comme SHAIPED (piloté par le Health Data Hub) visent à créer des grilles d’évaluation spécifiques, tandis que la HAS travaille à structurer une démarche dédiée aux dispositifs médicaux numériques avec IA.
Les Tiers-Lieux d’Expérimentation (TLE) seront mobilisés pour tester les solutions en conditions réelles.
Un financement structuré pour soutenir l’innovation
L’enjeu économique est central. L’IA implique des coûts élevés (infrastructure, mise à jour, cybersécurité). Pour garantir leur diffusion :
- Des modèles économiques par palier seront testés.
- Des études d’impact (ex : AAP IA3) sont en cours pour mesurer l’efficience réelle.
- Une proposition de référencement national des DMN avec IA est à l’étude.
Un appel à projets franco-allemand est aussi envisagé pour stimuler les synergies européennes.
Des cas d’usage emblématiques pour illustrer le potentiel
La stratégie identifie 9 grandes thématiques et plus de 15 cas d’usage concrets, dont :
- Aide au tri et orientation des patients dans les urgences
- Structuration automatique des comptes-rendus médicaux
- Prédiction des ruptures de soins dans les parcours complexes
- Détection précoce des cancers via l’analyse d’images
- Facturation médicale et codage assistés par IA
- Optimisation logistique des stocks médicaux
Chaque cas d’usage a été évalué selon six critères : intérêt en santé publique, maturité technologique, qualité des données, faisabilité, coûts et délais.
Gouvernance, démocratie sanitaire et IA frugale
Gouvernance territoriale et implication des usagers
La stratégie prévoit une gouvernance partagée entre les niveaux national (DNS, DGOS, CNS) et territorial (ARS, GRADeS), avec la création de « cafés IA » pour sensibiliser les professionnels et patients.
Elle insiste sur la transparence des algorithmes, le droit à l’information, et l’engagement des usagers dans la co-construction.
IA écoresponsable
La stratégie promeut une IA frugale, avec des modèles adaptés aux besoins réels, une mutualisation des infrastructures de calcul, et le suivi de l’empreinte environnementale des modèles (ex : Green Algorithms).
Conclusion : une IA de confiance au service de tous
La Stratégie IA et Données de Santé 2025–2028 offre une vision claire et opérationnelle pour déployer des outils d’intelligence artificielle au service des professionnels, des patients et du système de santé dans son ensemble.
Elle repose sur une concertation nationale en cours jusqu’au 22 septembre 2025, pour affiner ses orientations, garantir l’adhésion de tous les acteurs et préparer un déploiement progressif, éthique et sécurisé.
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