L’intelligence artificielle s’implante progressivement dans les établissements de santé français, mais son adoption se concentre pour l’instant sur des applications pragmatiques visant à alléger la charge de travail du personnel et à optimiser les processus internes. L’automatisation de la documentation clinique grâce à la reconnaissance vocale ambiante est devenue l’usage le plus répandu, selon une étude récente.
Plus des deux tiers des hôpitaux et cliniques français utilisent désormais une forme d’IA, contre moins de la moitié début 2025, révèle l’étude de KLAS Research, basée sur un sondage auprès de 3 370 professionnels de santé dans 1 742 organisations. 79 % des établissements ayant adopté l’IA ont choisi la technologie de parole ambiante, qui transcrit automatiquement les conversations entre médecins et patients en notes cliniques.
Cette tendance reflète une approche prudente de la part des établissements, qui privilégient des applications à faible risque et à retour sur investissement rapide. Si l’IA suscite de grandes attentes en matière de transformation des soins, les organisations restent réticentes à l’utiliser dans des domaines cliniques à enjeux plus élevés, où elle pourrait avoir un impact direct sur les patients.
Les principaux moteurs de cette adoption sont la pénurie de personnel et la nécessité d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Cependant, le déploiement à grande échelle de l’IA se heurte encore à des obstacles, notamment l’absence de structures de gouvernance claires, la difficulté de valider le retour sur investissement et les défis liés à l’intégration de ces technologies dans les flux de travail existants.
Microsoft et Epic sont les fournisseurs les plus cités par les professionnels de santé. Microsoft, avec 416 mentions, se distingue grâce à sa solution de transcription vocale Dragon Copilot et à ses capacités d’IA générative via Copilot. Epic suit de près avec 254 mentions, les utilisateurs soulignant la diversité de ses applications, allant des réponses automatisées aux messages des patients au résumé des dossiers médicaux, en passant par l’analyse prédictive et la gestion des refus de remboursement.
OpenAI arrive en troisième position avec 116 mentions, principalement pour ses applications d’IA générative. Abridge, un fournisseur tiers spécialisé dans la transcription vocale, est également bien représenté avec 87 mentions. L’étude souligne que les organisations ont tendance à privilégier les offres d’IA des fournisseurs avec lesquels elles entretiennent déjà une relation de confiance.
Parmi les éditeurs de dossiers médicaux électroniques (DME), Epic, Oracle Health, athenahealth et eClinicalWorks sont les plus souvent mentionnés pour leurs solutions de transcription vocale. Les établissements qui envisagent ces offres mettent en avant une meilleure intégration avec leurs systèmes existants, une consolidation de leurs fournisseurs et des coûts potentiellement plus faibles.
À l’avenir, la gestion du cycle de revenus et l’amélioration de l’engagement des patients devraient être les principaux axes d’investissement en IA. 53 % des futurs cas d’utilisation envisagés concernent la gestion du cycle de revenus, avec des applications telles que l’automatisation des autorisations préalables, l’optimisation du codage, la prévention des refus de remboursement et l’estimation des paiements.
L’engagement des patients arrive en deuxième position, avec 48 % des cas d’utilisation mentionnés. Les organisations explorent des solutions d’IA pour offrir des services en libre-service, améliorer la communication et faciliter l’orientation des patients, dans le but de réduire les besoins en personnel sans compromettre la qualité de l’expérience patient. La technologie de réponse augmentée d’Epic, qui automatise les réponses aux messages des patients, gagne en popularité.
En revanche, l’adoption de l’IA « agentique », qui consiste à utiliser des agents virtuels pour automatiser des tâches complexes, reste très limitée. Sur plus de 3 000 personnes interrogées, seulement 17 ont spécifiquement mentionné l’IA agentique, et une seule organisation l’utilise actuellement. Ce décalage entre le battage médiatique et la réalité du terrain témoigne des difficultés rencontrées par les établissements pour mettre en œuvre des solutions d’IA plus sophistiquées.
« Les organisations se concentrent d’abord sur l’exploitation d’outils d’IA plus simples et sur la garantie de la qualité de leurs données », explique l’étude. Les solutions d’IA agentique, qui nécessitent souvent des sources de données supplémentaires et une mise en œuvre plus complexe, représentent donc une barrière à l’entrée plus élevée.
À ne pas manquer
