L’hôpital universitaire Duke transforme son approche de l’intelligence artificielle (IA), passant d’une série d’initiatives isolées à une stratégie d’entreprise intégrée et rigoureuse. Cette démarche vise à garantir que les investissements dans l’IA soient alignés sur des objectifs précis en matière d’accès aux soins, de qualité et de rentabilité, tout en permettant une évaluation continue de leur efficacité.
Selon Eric Poon, directeur de l’information sur la santé au sein de Duke University Health System, cette nouvelle approche repose sur un processus de prise de décision centralisé pour les technologies intégrant l’IA, assorti d’un suivi attentif tout au long de leur cycle de vie. L’organisation privilégie une mise à l’échelle des solutions uniquement après avoir démontré leur valeur.
« L’IA n’est plus une simple curiosité, elle est bien présente », a affirmé le Dr Poon. Il souligne que les leçons tirées de la gouvernance informatique traditionnelle sont directement applicables à la surveillance de l’IA, notamment en ce qui concerne la responsabilité et la propriété des solutions.
Duke a mis en place une procédure standardisée pour l’évaluation des projets d’IA, similaire à celle utilisée pour les autres technologies. Une fois approuvés, ces projets sont encadrés par une équipe dédiée à la gouvernance de l’IA, qui établit des protocoles pour la conception des phases de test, l’évaluation des risques et le suivi à long terme. L’objectif est de créer un modèle opérationnel solide, impliquant les parties prenantes appropriées et évitant les expérimentations ponctuelles qui ne pourraient pas être intégrées dans les flux de travail existants.
Avant d’être examinés, les cas d’utilisation potentiels de l’IA sont filtrés en fonction des priorités stratégiques de l’hôpital : personnel, croissance, accès aux soins, qualité et marge opérationnelle. Ils sont ensuite limités aux domaines où l’IA peut avoir un impact significatif sur les résultats. Duke se concentre actuellement sur deux axes principaux : une unité d’innovation pour les patients hospitalisés, qui sert de laboratoire pour repenser les soins, et une initiative visant à optimiser le cycle des revenus et à améliorer les marges.
Pour garantir la pertinence des projets pilotes, Duke privilégie une approche à grande échelle. Les tests sont menés avec un nombre significatif de cliniciens et incluent des mesures permettant d’évaluer la satisfaction des utilisateurs, le niveau de stress, la qualité des soins et la productivité. « Il faut embrasser beaucoup de grenouilles pour retrouver son prince ou sa princesse », a illustré le Dr Poon, soulignant l’importance d’accepter l’échec rapide comme un moyen d’apprendre et de progresser.
Les équipes sont encouragées à consulter les utilisateurs finaux avant de lancer un projet pilote, afin de s’assurer que le problème à résoudre est bien défini, que les critères de réussite sont clairs et que l’intégration dans les flux de travail existants est réalisable. Les responsables technologiques sont également formés à évaluer la maturité en matière de sécurité et à anticiper les défis liés à la gestion du changement.
Au-delà des outils, Duke intègre l’IA dans le développement professionnel de son personnel et dans ses politiques internes. Des directives ont été publiées concernant l’utilisation de l’IA générative, mettant l’accent sur la responsabilité professionnelle, les risques potentiels et l’utilisation de plateformes approuvées. L’hôpital envisage d’intégrer des formations sur l’IA dans la formation clinique annuelle et de surveiller les signes d’une dépendance excessive à l’IA, comme des taux d’acceptation élevés de contenu généré par machine sans vérification appropriée.
Les responsables de produits sont également tenus de signaler les fonctionnalités d’IA intégrées dans les mises à jour régulières des fournisseurs, afin que l’équipe de gouvernance puisse évaluer les risques, recommander une phase de test et définir des attentes en matière de suivi. Enfin, Duke exige une évaluation post-déploiement de la valeur ajoutée de chaque solution d’IA, afin de déterminer si elle doit être maintenue ou abandonnée.
Eric Poon encourage ses pairs à adopter une approche disciplinée de l’expérimentation et à partager ouvertement leurs connaissances, afin de tirer les leçons de l’évolution rapide du marché de l’IA.