9 cas d’usage de l’IA générative en santé qui transforment les soins

J’adore un bon épisode de Grey’s Anatomy comme tout le monde. Chirurgies spectaculaires. Tensions amoureuses. Décisions vitales prises sous une pluie battante.

Mais ceux qui ont passé des journées entières dans de vrais hôpitaux connaissent la réalité : c’est bien moins glamour. Les hôpitaux fonctionnent grâce aux données… et à beaucoup d’attente.

Mais l’IA générative change la donne. Pas avec des stéthoscopes ou des scalpels, mais avec des assistants vocaux et des chatbots d’entreprise qui soulagent les soignants.

Les professionnels de santé ne sont pas les seuls à s’en rendre compte. Un récent sondage Deloitte montre que plus de la moitié des consommateurs pensent que l’IA générative va améliorer l’accès aux soins.

Dans cet article, je détaille des cas d’usage concrets de l’IA générative en santé, avec des exemples réels de ce qui fonctionne aujourd’hui.

Comment l’IA générative est-elle utilisée dans le secteur de la santé ?

L’IA générative aide les professionnels de santé à résumer et exploiter de grandes quantités de données.

Des technologies comme les grands modèles de langage (LLM), le traitement du langage naturel (NLP), les chatbots IA et les assistants vocaux sont intégrés dans les processus des cliniques et hôpitaux.

Voici quelques exemples concrets de l’IA en santé dans la pratique :

• Un médecin parle dans un micro lors d’une consultation. Un assistant vocal IA écoute, structure la transcription, génère une note de suivi complète et met en avant les points nécessitant un suivi ou une clarification.
• Un patient écrit à un chatbot IA : « Puis-je manger des glucides si je suis diabétique ? » Au lieu d’une réponse générique, le bot (connecté à ses dossiers médicaux) adapte la réponse selon ses analyses récentes et ses traitements.
• Un administrateur hospitalier télécharge une pile de factures. Un modèle d’IA générative associe chaque facture au bon contrat, signale les écarts de facturation et les transmet au bon service pour validation.

9 cas d’usage de l’IA générative en santé

Génération de données

Les chatbots médicaux IA ont besoin de grands ensembles de données variées pour apprendre, mais les lois sur la confidentialité comme HIPAA compliquent le partage de données cliniques réelles entre établissements. C’est là que l’IA générative pour la création de données synthétiques intervient.

Au lieu d’accéder à de vrais dossiers patients, les chercheurs utilisent des modèles génératifs entraînés sur des ensembles de données anonymisées. Ces modèles apprennent les schémas d’évolution des maladies, les liens entre symptômes et analyses, et l’impact des traitements. Ensuite, ils génèrent des dossiers patients entièrement synthétiques qui ressemblent à de vraies données, sans lien avec une personne réelle.

Imaginons qu’un hôpital veuille entraîner un modèle IA à détecter les premiers signes de sepsis. Il n’a que 200 cas, ce qui est insuffisant. Le modèle analyse ces 200 cas réels et en génère des milliers de synthétiques :

• Certains présentent des symptômes typiques du sepsis.
• D’autres imitent des combinaisons rares, comme une fièvre tardive et des constantes anormales trois jours plus tard.
• Quelques-uns simulent même des patients aux symptômes trompeurs, pour tester les cas limites.

Ces dossiers synthétiques n’appartiennent à personne, mais se comportent comme de vraies données.

Cela ouvre de nouvelles possibilités pour tester des idées et explorer des scénarios « et si » en médecine, sans compromettre la confidentialité des patients.

Diagnostic médical

Aux États-Unis, des hôpitaux comme Mayo Clinic et Mass General Brigham alimentent des outils de diagnostic IA avec des données de patients anonymisées : IRM, scanners, résultats d’analyses, comptes rendus cliniques.

En fait, 65 % des hôpitaux américains utilisent déjà des modèles prédictifs d’IA dans une partie de leurs processus de diagnostic.

La radiologie est un domaine où l’adoption est particulièrement rapide : l’IA aide les médecins à dépasser les limites de l’œil humain. Des algorithmes sont entraînés à reconstruire des images floues et à mettre en évidence des zones à risque comme des tumeurs ou des fractures.

Mais les applications les plus puissantes ne s’arrêtent pas à une seule image. Les grands modèles de langage peuvent croiser des données issues de multiples sources : comptes rendus de radiologie, notes de médecins, résultats d’analyses, prescriptions et constantes vitales, pour dresser un tableau plus complet.

Imaginez un dossier patient indiquant : « Légère gêne respiratoire depuis deux semaines, sifflement récent, pas d’antécédent d’asthme. »

Un assistant IA pourrait reconnaître un schéma évoquant une insuffisance cardiaque débutante. Il vérifie alors les derniers résultats de BNP (marqueur de stress cardiaque) et l’historique des traitements. Si le patient a plus de 65 ans, le système privilégie l’hypothèse d’insuffisance cardiaque plutôt que l’asthme, et signale le cas au médecin.

Découverte de médicaments

En 2020, des chercheurs du MIT et de Harvard ont utilisé l’IA générative pour identifier un nouvel antibiotique, la halicine, capable d’éliminer des bactéries résistantes.

Ce type d’innovation bouleverse la façon dont les chimistes et chercheurs pharmaceutiques abordent l’une des étapes les plus coûteuses et longues de la médecine.

Développer un médicament, échecs compris, peut coûter entre 1 et 2 milliards de dollars US. Traditionnellement, c’est une question de volume : tester des milliers de molécules, multiplier les essais, et espérer qu’une seule fonctionne.

L’IA générative accélère radicalement ce processus. Les chercheurs commencent par une consigne, par exemple : « Concevoir une molécule qui inhibe les mutations KRAS G12C dans le cancer du poumon sans affecter les cellules saines. »

Cette consigne est saisie dans un modèle génératif entraîné sur des bases de structures chimiques, d’interactions protéiques et d’effets secondaires connus. En quelques heures, le modèle propose de nouvelles structures moléculaires répondant aux critères, certaines inspirées de composés existants, d’autres totalement inédites.

Les chercheurs peuvent ensuite simuler la liaison de ces molécules aux protéines cibles, pour affiner la sélection avant même de passer au laboratoire.

Cela fonctionne aussi dans l’autre sens. Si les chercheurs fournissent des données d’expression génique de patients malades, le modèle peut déduire quel type de composé pourrait corriger le dysfonctionnement, même si ce composé n’existe pas encore.

Documentation clinique

Au lieu de passer des heures à parcourir les dossiers médicaux électroniques (DME), les médecins peuvent désormais obtenir des résumés instantanés mettant en avant les informations clés comme les diagnostics, les médicaments, les tendances des analyses et les antécédents de traitement.

Ces synthèses aident les soignants à prendre connaissance des dossiers plus rapidement, notamment lors des changements d’équipe ou en période de forte affluence.

Au-delà de l’accès facilité à l’information, ces outils servent aussi à automatiser la documentation. Les médecins passent souvent plus de temps à rédiger des notes qu’à soigner. Avec les LLM, ils peuvent dicter ou importer les informations patient et recevoir un brouillon de note de suivi ou de compte rendu de sortie. Il ne reste plus qu’à relire et valider.

Epic Systems, l’un des plus grands fournisseurs de DSE aux États-Unis, expérimente activement la génération de notes assistée par IA en partenariat avec Microsoft. Une autre étude montre que les soignants gagnent en moyenne 3,3 heures par semaine grâce à la documentation assistée par IA.

Ces systèmes ajoutent également une couche de vérification de la sécurité clinique. Les modèles d’IA signalent les problèmes potentiels comme les interactions entre médicaments et allergies ou les instructions contradictoires cachées dans le dossier. Ils ne prennent pas de décisions, mais servent de seconde vérification, réduisant ainsi le risque d’erreur médicale.

Médecine personnalisée

L’IA générative peut prédire comment une personne réagira à un traitement en analysant sa génétique et ses antécédents médicaux.

Entraînés sur de vastes ensembles de données, les modèles d’IA détectent des schémas subtils – comme l’influence d’un variant génétique sur le métabolisme d’un médicament – et utilisent ces informations pour recommander des solutions sur mesure.

Traitement de la santé mentale

Ce même principe d’utilisation de l’IA générative pour modéliser des réponses personnalisées est aussi exploré dans le domaine de la santé mentale.

Des entreprises comme Woebot Health développent des outils de thérapie cognitivo-comportementale (TCC) pilotés par l’IA. Ces systèmes analysent les échanges précédents pour créer des dialogues thérapeutiques adaptés et simuler des situations anxiogènes réelles, comme participer à une fête bondée ou recevoir une critique au travail. Ils accompagnent ensuite le patient dans l’apprentissage de stratégies d’adaptation en temps réel, assurant un suivi entre les séances.

Formation et enseignement médical

La formation médicale traditionnelle s’appuie depuis toujours sur des cas cliniques statiques et des patients standardisés. C’est utile, mais cela ne prépare pas vraiment les étudiants à l’imprévu du terrain.

L’IA générative change la donne en proposant des simulations qui s’adaptent à la façon dont chaque étudiant réagit et apprend.

Virti, une entreprise britannique, a développé des « patients virtuels » alimentés par l’IA pour améliorer la formation clinique à distance. Sur Virti, un étudiant peut devoir :

• Annoncer une mauvaise nouvelle à un patient virtuel atteint d’un cancer
• Calmer un membre de la famille en colère qui exige des explications
• Expliquer un diagnostic complexe en termes simples

Les patients virtuels réagissent en temps réel à ce que dit ou fait l’étudiant, rendant l’expérience plus réaliste.

Le patient virtuel de Virti évalue aussi la clarté et l’empathie de la communication de l’apprenant. Si un étudiant utilise le terme « métastatique », le système peut suggérer de reformuler par « le cancer s’est propagé » pour faciliter la compréhension du patient.

Virti suit également les performances des étudiants sur différentes simulations et fournit aux formateurs des tableaux de bord mettant en avant les difficultés rencontrées, comme la prescription excessive d’antibiotiques ou l’oubli de diagnostics importants.

Cette technologie d’IA est de plus en plus utilisée sur le terrain. Pendant la pandémie de COVID-19, la technologie de Virti a formé plus de 300 médecins à l’hôpital Cedars-Sinai.

Éducation des patients

Pour l’éducation des patients, l’IA générative permet une information personnalisée en analysant l’état de santé et les antécédents médicaux du patient.

Des applications comme OneRemission utilisent des chatbots IA pour accompagner les personnes en rémission d’un cancer dans leur suivi post-traitement. Si un patient demande « Puis-je manger cet aliment avec mes médicaments ? », le chatbot fournit une réponse directe basée sur son dossier médical.

L’échange va plus loin qu’une simple conversation figée. Un patient récemment diagnostiqué diabétique, par exemple, peut commencer par les bases : comment mesurer sa glycémie, quand prendre son insuline, quoi manger. Ensuite, il peut demander : « Que se passe-t-il si j’oublie une dose ? » ou « Puis-je manger des fruits ? » L’IA répond immédiatement dans un langage simple et accessible.

L’IA s’adapte aussi au niveau de compréhension de chacun. Si une personne a une faible littératie en santé ou parle une autre langue, l’IA ajuste ses explications. Au lieu de dire « surveillez votre glycémie », elle dira : « Vérifiez votre taux de sucre dans le sang avec cet appareil. Voici comment faire. »

Pour aider les patients à suivre leur traitement, les chatbots IA envoient aussi des rappels comme « Prenez votre comprimé de 16h maintenant » ou « Votre rendez-vous de suivi est demain à 10h ».

Fonctions administratives

Les hôpitaux sont souvent à la pointe de la technologie au bloc opératoire, mais en coulisses, beaucoup fonctionnent encore avec des tableurs, des PDF scannés et de longs échanges d’e-mails. Les services RH, finances et opérations s’appuient souvent sur des systèmes obsolètes qui rendent les tâches de base inefficaces.

L’IA générative aide à moderniser ces fonctions administratives en automatisant des processus auparavant manuels.

Prenons la finance. Plutôt que de faire vérifier chaque facture par un employé, certains hôpitaux utilisent désormais l’IA pour scanner les bons de commande, les comparer aux contrats fournisseurs, signaler les incohérences comme les doublons, et les transmettre au bon responsable.

En RH, des chatbots internes alimentés par l’IA répondent aux questions du personnel, comme « Où puis-je trouver la politique de congés ? » Plus besoin d’attendre des heures (ou des jours) une réponse de l’informatique ou des RH : les employés obtiennent une réponse immédiate, même à 2 h du matin.

Ces outils en coulisses sont moins visibles que les modèles de diagnostic ou les assistants virtuels, mais ils permettent de détecter des erreurs et libèrent du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Et les hôpitaux ne sont pas les seuls à s’attaquer à ces processus obsolètes. Les assureurs utilisent des chatbots IA pour gérer les mises à jour de contrats et le traitement des demandes – un exemple clair de la façon dont les hôpitaux peuvent gagner en efficacité.

Quelles sont les applications concrètes de l’IA générative en santé ?

Appels automatisés de suivi vaccinal avec l’IA vocale

Lors de la campagne de vaccination COVID-19 en Italie, les équipes de santé publique devaient surveiller les effets secondaires chez des milliers de patients. Les consultations en personne ou les appels téléphoniques n’étaient pas adaptés à grande échelle, et les retards risquaient de passer à côté de réactions graves.

engineon a conçu un robot vocal avec Botpress pour appeler proactivement les patients, recueillir les symptômes post-vaccinaux et enregistrer les réponses, tout en respectant la réglementation européenne sur la vie privée.

Les données étaient directement intégrées au système d’analyse d’engineon, permettant aux autorités sanitaires de réagir rapidement en cas d’événement indésirable.

Résultat : 95 % de réponses exactes, 80 000 € d’économies annuelles et plus de 6 000 heures de travail économisées.

Assistant clinique mains libres pour les médecins

Le centre médical universitaire Vanderbilt faisait face à un problème croissant : l’épuisement des soignants.

La paperasse et les tâches administratives prenaient trop de temps et faisaient grimper les coûts. Pour alléger la charge, la Dre Yaa Kumah-Crystal a mené l’intégration d’outils vocaux d’IA dans la pratique quotidienne.

En collaboration avec Epic Systems, l’équipe a développé V-EVA : un assistant vocal qui permet aux médecins d’accéder à des informations clés sur leurs patients à la voix. Plutôt que de parcourir les dossiers ou d’écouter de longs messages audio, ils obtiennent instantanément des synthèses à l’écran, adaptées à leurs besoins.

Les médecins peuvent désormais commander des analyses ou demander des mises à jour par commande vocale, sans les mains. À mesure que l’IA progresse, elle devrait aller plus loin, par exemple écouter les conversations et anticiper les besoins cliniques.

Chatbot IA pour répondre aux questions de santé publique à grande échelle

Lors de l’épidémie de COVID-19 au Québec, le ministère de la Santé et des Services sociaux (MSSS) a dû faire face à un afflux de questions du public, sur les symptômes, les tests, les aides financières ou les règles sanitaires. Les centres d’appels étaient débordés.

Pour réagir rapidement, le MSSS a déployé un chatbot IA propulsé par Botpress en seulement deux semaines. Il a été entraîné pour répondre à un grand volume de questions sur la COVID, disponible 24h/24 et toujours à jour avec les dernières recommandations.

Hotline de tri COVID-19 gérée par un assistant vocal IA

Lors de la première vague de COVID-19, Mass General Brigham a lancé une hotline pour répondre aux questions des patients. Mais en quelques heures, le nombre d’appels a explosé.

Pour résoudre ce problème, l’équipe a créé un assistant vocal IA basé sur les protocoles de dépistage du CDC. Le robot posait des questions sur les symptômes, proposait les prochaines étapes et orientait les patients vers les soins d'urgence, un médecin traitant ou les urgences hospitalières.

En prenant en charge les appels courants, le robot IA a réduit drastiquement les temps d’attente et permis à des milliers de patients d’obtenir rapidement des conseils.

Aujourd’hui, l’utilisation de l’IA continue de progresser : 1 médecin sur 10 à Mass General Brigham utilise l’IA générative, désormais pour faciliter la documentation.

Outil vocal alimenté par l’IA pour les personnes en situation de handicap

Vocable est une application gratuite qui aide les personnes atteintes de troubles de la parole à communiquer en utilisant les mouvements de la tête, du visage ou des yeux pour générer des réponses naturelles, assistées par l’IA.

La première version utilisait la caméra frontale d’un appareil mobile pour suivre les mouvements de la tête et du visage, permettant ainsi aux utilisateurs de sélectionner des mots et des phrases à l’écran. C’était un grand progrès par rapport aux dispositifs traditionnels de CAA (communication améliorée et alternative), qui coûtent souvent plus de 15 000 $ et offrent des fonctionnalités limitées.

Mais l’expérience restait mécanique. Pour y remédier, l’équipe a intégré ChatGPT. Désormais, Vocable comprend ce que dit un aidant et génère des réponses intelligentes en temps réel.

Sur Apple Vision Pro, l’expérience va encore plus loin. Les utilisateurs peuvent naviguer dans l’interface grâce au suivi oculaire, dans un affichage totalement immersif.

Le résultat : un outil de communication moderne pour les personnes ayant survécu à un AVC, atteintes de SLA ou de SEP, les patients non verbaux et toutes celles qui rencontrent des difficultés à s’exprimer.

Comment mettre en place un chatbot pour la santé

1. Définir vos objectifs

Ne créez pas un chatbot juste pour en avoir un. Définissez précisément son utilité.

• Doit-il prendre des rendez-vousaa?
• Envoyer des rappels pour les ordonnancesaa?
• Évaluer les symptômes et orienter les patients vers les soins ?

Chaque objectif implique des fonctionnalités, des intégrations et des choix de conception différents. Par exemple, si vous souhaitez faire du triage de symptômes, il vous faudra un agent basé sur un LLM capable de comprendre le langage naturel et de gérer des questions ouvertes comme : « J’ai mal à la gorge et de la fièvre depuis deux jours — dois-je venir consulter ? »

Pas d’objectif clair = un bot confus, sans réelle valeur ajoutée.

2. Choisir la bonne plateforme d’IA

Tous les outils de création de chatbot ne conviennent pas aux hôpitaux ou cliniques. Optez pour une plateforme conçue pour la santé, ou facilement adaptable. Pour commencer, voici 9 des meilleurs outils de création de chatbot IA.

Privilégiez les workflows personnalisables, pour définir la logique du triage, des rappels ou de l’accueil, ainsi que les intégrations avec les DSE, portails patients et outils de prise de rendez-vous.

Vérifiez aussi la conformité (ex. HIPAA) et la capacité à évoluer. Vous ne voulez pas tout recommencer si votre projet pilote prend de l’ampleur.

Assurez-vous également que la plateforme choisie intègre des mesures solides de sécurité pour les chatbots, comme le chiffrement des données et le contrôle d’accès par rôle.

3. Intégrer aux systèmes principaux

Un chatbot isolé ne sera pas très utile. Pour tirer un vrai bénéfice de votre implémentation de chatbot, reliez-le à vos systèmes principaux afin qu’il puisse réellement agir, par exemple :

• Récupérer les données patients depuis votre DSE pour personnaliser les échanges
• Vérifier la disponibilité des rendez-vous en temps réel
• Gérer les questions de facturation en se connectant aux outils d’assurance et de gestion des demandes
• Suivre les données d’utilisation via des plateformes d’analyse comme Looker ou Tableau

Sans intégration, votre chatbot n’est qu’une FAQ sophistiquée.

4. Construire et tester

Concevez le déroulement de la conversation comme un processus clinique. Cartographiez-le :

• Que doit dire le bot en premier ?
• Quelles questions de suivi doit-il poser ?
• Comment gère-t-il les réponses confuses ou les situations nécessitant une escalade ?

Une fois le flux défini, construisez votre chatbot.

5. Améliorer continuellement

Enfin, testez-le de façon itérative.

Simulez des conversations patients, repérez les points faibles et corrigez-les. Recueillez les retours du personnel de terrain et des utilisateurs réels. Ajustez le ton et les réponses jusqu’à obtenir le résultat attendu.

L’amélioration ne s’arrête pas après le lancement. Les meilleurs bots évoluent grâce à l’usage réel.

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FAQ

Comment savoir si mon organisation de santé est prête à adopter l’IA générative ?

Votre organisation de santé est prête à adopter l’IA générative si vous avez des problèmes clairement identifiés à résoudre — comme réduire le temps de documentation ou améliorer l’analyse des données — et si votre équipe est ouverte à l’adoption de nouveaux outils numériques. Être prêt, c’est aussi disposer de systèmes de données sécurisés (comme les DSE) avec lesquels l’IA peut s’intégrer, et obtenir l’adhésion de la direction pour lancer de petits projets pilotes ciblés avant de passer à l’échelle.

Quelles lois sur la confidentialité des données patients dois-je prendre en compte lors de l’utilisation de l’IA générative en santé ?

En utilisant l’IA générative dans le secteur de la santé, vous devez respecter les lois sur la confidentialité des patients comme HIPAA aux États-Unis (ou le RGPD en Europe), qui encadrent la façon dont les informations de santé protégées (PHI) sont stockées et partagées. Cela signifie que tout outil d’IA déployé doit prendre en charge le chiffrement, des contrôles d’accès stricts, des journaux d’audit et des procédures d’anonymisation des données si elles sont utilisées pour l’entraînement ou l’analyse.

L’IA générative est-elle suffisamment fiable pour la prise de décision clinique, ou doit-elle se limiter aux tâches administratives ?

L’IA générative n’est pas encore assez fiable pour remplacer le jugement clinique et doit être utilisée comme un outil d’assistance, et non comme décideur dans la prise en charge des patients. Elle est sûre pour les tâches administratives — comme la rédaction de notes ou la gestion des demandes courantes — mais tout diagnostic ou plan de traitement médical doit toujours rester sous supervision humaine pour éviter les erreurs.

Combien de temps faut-il généralement pour déployer un chatbot IA dans un établissement de santé ?

Le déploiement d’un chatbot IA dans un établissement de santé peut prendre de quelques semaines à plusieurs mois, selon la complexité. Un simple bot FAQ peut être lancé en 2 à 4 semaines, tandis qu’un chatbot avancé, connecté aux DSE, gérant des conversations conformes à la HIPAA ou capable de faire du triage, nécessitera 2 à 6 mois pour le développement, les tests et les validations de conformité.

Existe-t-il des spécialités médicales où l’IA générative est particulièrement utile ?

Oui, l’IA générative est particulièrement utile dans des spécialités comme la radiologie (pour interpréter les images et rédiger des comptes rendus), l’anatomopathologie (pour résumer les résultats), l’oncologie (pour synthétiser des plans de traitement complexes), la santé mentale (pour des bots de thérapie conversationnelle), et les domaines très administratifs comme la médecine générale, où elle facilite la documentation clinique et la communication avec les patients.