Le 7 janvier 2026, une série d’articles relayés par Univadis a mis en lumière un angle encore peu couvert de la stratégie française en intelligence artificielle : la santé. Malgré une feuille de route nationale ambitieuse pour faire de la France un acteur majeur en IA, les praticiens de santé dénoncent une invisibilité persistante de leur secteur dans les priorités d’investissement. Alors que l’intelligence artificielle transforme déjà de nombreux domaines (industrie, défense, éducation), les professionnels du soin redoutent que leur voix ne soit pas suffisamment prise en compte dans les arbitrages politiques. Que dit vraiment la stratégie nationale IA version santé ? Pourquoi ce retard d’allocation ? Analyse des enjeux, contradictions et perspectives actuelles.
L’intelligence artificielle dans la santé : un angle mort de la stratégie nationale ?
Des avancées IA multisectorielles… sauf en médecine
Annoncée en 2018 dans le cadre du rapport Villani et réaffirmée en 2021, la stratégie nationale française pour l’intelligence artificielle consacre plusieurs centaines de millions d’euros à des secteurs structurants comme le transport, la cybersécurité, l’agriculture ou encore l’énergie. En revanche, la médecine de ville, les hôpitaux publics et la e-santé semblent relégués à une place mineure selon les récentes publications d’Univadis.
Alors que des dispositifs IA performants se déploient dans certains CHU (notamment pour l’imagerie médicale ou la gestion des flux), cette dynamique reste globalement localisée et pilotée par des initiatives isolées. On observe une fracture entre les centres hospitaliers dotés de moyens et les structures de soins de premier recours, en périphérie ou en zone sous-dotée, qui peinent encore à en tirer profit.
Absence d’application structurée : un problème d’équité territoriale
La désarticulation de la stratégie IA en santé se manifeste d’abord dans les usages très hétérogènes : certains services hospitaliers bénéficient d’outils intégrés d’aide au diagnostic assisté par IA, pendant que la majorité des médecins généralistes déclare n’avoir accès à aucune technologie intelligente robuste dans leur quotidien.
Les structures de médecine de ville soulignent notamment le manque d’infrastructures pour interconnecter leurs données avec celles des établissements hospitaliers, freinant l’efficacité potentielle de la prévention prédictive et du suivi automatisé de pathologies chroniques.
Des investissements publics encore insuffisants en e-santé
Des programmes de soutien à l’innovation écartent souvent les acteurs de la santé
Un autre extrait relayé par Univadis pointe du doigt un paradoxe inquiétant : les appels à projets français destinés à financer des innovations en intelligence artificielle incluraient la santé dans leurs thématiques, mais les projets retenus concerneraient en grande majorité des domaines technologiques purement « industriels ». Le critère de rentabilité immédiate, souvent requis dans ces appels, écarterait les acteurs du soin de terrain qui visent davantage des impacts cliniques sur le long terme.
La dynamique des start-ups IA santé paraît d’autant plus fragilisée que les systèmes d’évaluation institutionnels manquent de grilles adaptées pour mesurer les gains cliniques, humains et éthiques apportés par une application IA dans la médecine personnalisée ou dans le diagnostic automatisé.
Un besoin d’accompagnement spécifique pour les structures médicales
La complexité réglementaire, l’absence de référentiel de bonnes pratiques en matière d’IA dans le soin, ainsi que le déficit de profils hybrides (technologues + médecins) contribuent également à freiner la diffusion des outils IA. De nombreuses structures de santé expriment la nécessité de bénéficier d’un accompagnement ciblé pour auditer leurs données, identifier les scénarios d’application utiles, intégrer les briques IA adaptées, et garantir leur éthique.
Des solutions existent néanmoins du côté privé ou à travers des plateformes spécialisées : dans d’autres secteurs, des outils comme les assistants IA de planification contribuent à l’allègement administratif, une application envisageable aussi en santé.
La position des professionnels de santé : attentes fortes et frustrations
Des professionnels prêts à coopérer avec l’IA, mais demandeurs d’une vision concertée
Loin de s’opposer à l’intelligence artificielle, les professionnels de santé interrogés par Univadis se montrent majoritairement en faveur de son intégration, à condition qu’elle reste éthique, validée scientifiquement et pilotée avec eux. Ils mentionnent son intérêt en tant qu’assistance dans le diagnostic, planification des soins ou réduction des tâches chronophages.
Mais ils dénoncent l’absence de co-construction dans la définition des projets nationaux. Les logiciels IA testés en France sont souvent importés sans adaptation au contexte épidémiologique local, ni intégration transparente avec les systèmes d’information actuels (type DMP ou logiciels métiers des praticiens).
Maintenir le lien humain et la responsabilité médicale
Les associations de praticiens insistent également sur un principe fondamental : l’IA doit rester un outil de soutien, non un substitut à la décision médicale. La responsabilité, tant juridique qu’éthique, doit rester du ressort du professionnel humain. Ces attentes rejoignent les recommandations formulées depuis 2023 par l’Ordre national des médecins, qui demande un cadre clair, contraignant et exempt de zones grises.
Certains outils, comme ceux développés dans le marketing prédictif ou les CRM intelligents tels que HubSpot et son IA intégrée, ont montré dans d’autres domaines la faisabilité d’un usage automatisé sans mise à l’écart du jugement humain.
Vers quel modèle d’intégration IA en santé en France ?
Le besoin d’une gouvernance médico-technique spécifique
Les tensions révélées par ces publications soulignent l’urgence de définir une gouvernance équilibrée entre experts de santé publique, praticiens de terrain, industriels et administrations. L’erreur serait de dupliquer une logique de rentabilité industrielle dans le champ médical, où la temporalité, la confidentialité et la vulnérabilité humaine imposent d’autres cadres.
Un Comité national de pilotage de l’IA en santé, éthique et réglementairement structuré, pourrait servir de plateforme de régulation, de validation scientifique des outils et d’identification des usages prioritaires dans les territoires.
Soutenir l’expérimentation terrain : de la recherche à la pratique clinique
Les auteurs de l’article d’Univadis plaident également pour des financements directs aux CHU et MSP (maisons de santé pluri-professionnelles), afin de stimuler l’évaluation de prototypes IA en contexte réel. Ces expérimentations doivent cibler des cas d’usage concrets comme :
- Le triage intelligent des urgences dans les établissements saturés
- La surveillance en temps réel de patients à domicile souffrant de pathologies chroniques
- Le suivi prédictif de comorbidités via des modèles IA connectés aux dossiers patients
Des initiatives à l’image des start-ups ayant émergé autour de la détection automatisée de cancers dermatologiques ou des rétinopathies diabétiques doivent être accompagnées à plus grande échelle.
Interconnexion des données pour déployer des IA utiles cliniquement
Enfin, la valeur des algorithmes IA repose sur leur alimentation en données contextualisées. À ce titre, les hôpitaux et praticiens appellent aussi à une simplification réglementaire pour l’exploitation sécurisée et anonymisée de leurs bases. La France accuse un retard face à des pays comme l’Estonie ou la Finlande, où les fichiers médicaux nationaux permettent l’entraînement d’IA sur des cohortes larges avec consentement éclairé intégré au parcours administratif patient.
Les outils IA conversationnels comme les chatbots personnalisés reposant sur GPT pourraient, dans un cadre ultra-sécurisé, jouer un rôle clé dans l’interaction soignants/patients si les bases médicales anonymisées étaient organisées au niveau national.
Conclusion : une révolution IA en santé suspendue à la volonté politique
Malgré une stratégie IA nationale ambitieuse, l’intégration de l’intelligence artificielle dans le système de santé français semble à la traîne, sous-dotée et mal articulée avec les besoins des soignants. Les professionnels de terrain, loin de rejeter la technologie, en demandent l’intégration intelligente, encadrée et co-construite, pour améliorer le soin sans déshumaniser la relation patient. Il reviendra aux pouvoirs publics de faire de la santé un véritable pilier de leur ambition nationale en IA, et non une externalité secondaire. Sans cela, la France risque de passer à côté d’une transformation majeure du système de soins, au bénéfice des seuls géants technologiques disposant de bases de données privées, là où l’enjeu est d’intérêt public.
