4e Journée Innovation du Grand Ouest : Dans quelle mesure l’IA est-elle pertinente lorsqu’on innove à l’hôpital ?

Les échanges ont convergé vers un même principe : partir du besoin et des usages avant de choisir la technologie, en appréciant sa valeur réelle, sa proportionnalité et ses conditions de déploiement.

La visite de l’IRUS Lab’, au Centre Hospitalier Brocéliande Atlantique (Vannes), a illustré cette approche. Conçu comme un espace d’ouverture de l’hôpital sur son écosystème – université, école d’ingénieurs, entreprises et start-up –, il permet aux professionnels de tester de nouvelles organisations, de nouveaux équipements et de nouveaux usages. La démarche repose sur une innovation progressive, construite avec les utilisateurs, et rappelle qu’innovation et modernisation ne se confondent pas. Pour en savoir plus, cliquer ici

Cette approche a trouvé un prolongement dans l’intervention de Sophie Hooge, professeure en management de l’innovation à Mines Paris – PSL, consacrée aux effets de l’IA générative sur les processus d’innovation. L’IA peut accélérer l’idéation et multiplier les possibilités, mais elle peut également conduire à une certaine homogénéisation des productions, accroître la charge mentale ou fragiliser les mécanismes d’apprentissage et de transmission des compétences. Son intégration suppose donc de repenser les modalités de travail, de collaboration, d’évaluation et de responsabilité.

Trois retours d’expérience ont permis d’illustrer les conditions de réussite de projets d’IA en santé.

Le projet DockPit, au CH Brocéliande Atlantique (56), vise à sécuriser et contextualiser la prescription médicale. Il souligne l’importance de l’intégration dans les outils existants et de la confiance des professionnels.

Au CHU de Brest (29), le projet JARA utilise l’IA pour faciliter l’analyse de radiographies dans la polyarthrite rhumatoïde. Son parcours de prématuration, maturation puis valorisation montre l’importance d’anticiper très tôt les conditions de déploiement : utilisateurs, modèle économique, infrastructures, DSI, achats, cadre juridique et continuité des compétences humaines.

À l’inverse, le projet d’aide à l’analyse pharmaceutique DispensIAtion mené au CH de Douarnenez (29) montre qu’une solution algorithmique fondée sur des règles paramétrables peut être plus adaptée qu’une IA généraliste, et qu’en définitive « l’IA n’est pas toujours la règle ». La maîtrise des règles par les pharmaciens favorise notamment l’appropriation de l’outil.

Le choix de l’IA doit donc être une conséquence du besoin, et non un préalable au projet.

Pauline Denis, du Shift Project, a replacé les usages de l’IA dans leur environnement énergétique et matériel. Le développement de l’IA implique des infrastructures numériques importantes, mobilisant électricité, foncier et eau.

Cette réflexion conduit à intégrer la soutenabilité environnementale dans l’évaluation des projets : avant de développer ou de déployer une solution d’IA, il convient notamment de s’interroger sur la réalité du besoin et sur le niveau de technologie effectivement nécessaire.

La journée a également présenté plusieurs démarches d’innovation reposant avant tout sur l’organisation, le collectif et l’expérience des professionnels et des patients.

Le CHU de Brest (29) se saisit du projet de reconstruction du site hospitalier spécialisé en psychiatrie à Bohars pour engager, dès à présent, une démarche centrée sur l’expérience des usagers et sur la transformation des pratiques.

Au CHI Redon-Carentoir (56), la démarche de refonte du modèle de gouvernance « de la pyramide au Rubik’s Cube » vise à rapprocher la décision des équipes et à renforcer leur capacité d’action.

Enfin, le CHU de Rennes (56) a présenté un dispositif de simulation dans le cadre de la préparation du Plan Blanc Afflux Massif de Victimes (AMAVI). Ce dispositif low tech créé par l’établissement, permet de travailler la prise de décision, la communication et les compétences non techniques.

Ces projets illustrent une même idée : l’innovation hospitalière peut être organisationnelle, managériale ou centrée sur les usages, sans nécessairement recourir à une technologie nouvelle.

La table ronde réunissant notamment Breizh IA Santé, Images & Réseaux, le CH Bretagne Atlantique, le GRADeS Pays de la Loire et l’ARS Bretagne a permis de préciser les principaux critères d’évaluation d’un projet d’IA.

Sept dimensions ont été identifiées :

1. La pertinence du besoin et la justification du recours à l’IA ;
2. La valeur clinique, pour le patient comme pour le professionnel ;
3. La performance technique et la qualité des données ;
4. La sécurité et la responsabilité, notamment sur les données et leur validation ;
5. L’acceptabilité et les facteurs humains, dont l’explicabilité ;
6. La déployabilité, notamment l’interopérabilité et la cybersécurité ;
7. La soutenabilité, financière et environnementale.

Les échanges ont également souligné plusieurs points de vigilance : biais dans les données, maintien des compétences, évolution de la relation soignant-soigné, charge de travail, sécurité, souveraineté numérique et besoin massif de formation.

1. Partir du besoin avant de choisir la technologie.
   L’IA n’est pertinente que lorsqu’elle apporte une valeur réelle et proportionnée au besoin identifié.
2. Maintenir l’humain au centre.
   Validation, supervision, confiance, développement des compétences et qualité de vie au travail restent des conditions essentielles de réussite.
3. Anticiper le passage de l’expérimentation au déploiement.
   DSI, achats, juridique, financement et ressources humaines doivent être associés dès les premières étapes du projet.
4. Évaluer l’innovation dans toutes ses dimensions.
   La pertinence d’un projet d’IA ne se mesure pas à sa seule performance technologique, mais à sa valeur clinique, organisationnelle, humaine, éthique, économique et environnementale.

En définitive, la question n’est pas de savoir comment mettre davantage d’IA dans l’hôpital, mais de déterminer dans quelles situations elle constitue réellement une réponse pertinente à un besoin d’innovation.