Comment le CNEH Prospective aborde-t-il la place de l’intelligence artificielle dans la gouvernance hospitalière ?
Jane Despatin : Deux études éclairent cette thématique. La première, portée notamment par le directeur général Joseph Tedesco, s’appuie sur une série d’entretiens menés auprès de dirigeants hospitaliers afin d’identifier les enjeux stratégiques à venir. L’intelligence artificielle y apparaît comme un levier majeur de transformation. Ces travaux mettent toutefois en évidence un recours encore largement opportuniste, souvent initié localement et sans réelle cohérence stratégique. L’enjeu consiste désormais à articuler ces initiatives de terrain avec une vision portée par la gouvernance, afin de prioriser les investissements et aligner les outils d’IA avec les orientations de l’établissement à moyen et long terme.
Quelle est la seconde approche développée dans ces travaux prospectifs sur l’intelligence artificielle ?
La seconde étude, en cours de finalisation, s’intéresse à l’impact concret de l’IA sur le quotidien des soignants, en particulier des infirmiers. Face à une littérature encore peu centrée sur ces métiers, l’étude repose sur des groupes de travail menés dans deux CHU, réunissant infirmiers, encadrants et coordinateurs des soins. L’objectif est d’identifier, à partir des besoins du terrain, les usages de l’IA susceptibles de transformer durablement les pratiques, d’améliorer la qualité des soins et de renforcer l’attractivité des professions. Ces travaux alimentent actuellement une note destinée à orienter les priorités des établissements en matière d’IA appliquée aux métiers du soin.
Comment structurer une gouvernance efficace de l’IA au sein d’un établissement de santé ?
La mise en place d’une gouvernance de l’IA repose d’abord sur une organisation structurée, souvent incarnée par un comité de pilotage chargé de recenser, analyser et prioriser les projets. Le CNEH Prospective recommande également la désignation d’un référent médical dédié, capable de porter ces sujets auprès des équipes soignantes et d’éviter une approche strictement technologique. Si certains établissements amorcent cette organisation, la majorité fonctionne encore selon des modalités ponctuelles. L’enjeu est pourtant d’instaurer une gouvernance active, en mesure d’aligner les initiatives d’IA avec les objectifs stratégiques et de canaliser des projets encore trop souvent dispersés. Elle doit également permettre de capter les besoins et les tendances d’usages du terrain.
Concrètement, comment l’IA peut-elle soutenir la gouvernance hospitalière au quotidien ?
L’intelligence artificielle ouvre la voie à des outils de pilotage nettement plus réactifs. Dans des structures comme l’AP-HP, la production et l’analyse des indicateurs restent encore souvent décalées dans le temps. Demain, des tableaux de bord enrichis pourraient générer des alertes précoces sur des dérives d’activité – allongement des délais, baisse des taux d’occupation… – permettant des actions correctrices plus rapides. Au-delà du suivi, l’IA apporte surtout des capacités prédictives inédites : anticipation des flux aux urgences, évolution des pathologies ou des besoins en lits. En croisant les données locales, les tendances épidémiologiques et les facteurs territoriaux, elle permettrait de passer d’un pilotage réactif à une logique d’anticipation, voire de planification à moyen et long terme.
En quoi l’intelligence artificielle impacte-t-elle la conception et l’organisation du bâti hospitalier ?
L’intégration de l’IA suppose d’anticiper ses effets à la fois sur les pratiques de soins et sur les infrastructures. Certains dispositifs illustrent déjà cette évolution, comme la géolocalisation des patients au bloc opératoire pour optimiser les flux en temps réel. À terme, l’IA pourrait enrichir ces systèmes en automatisant certaines actions, telles que le déclenchement de transports, l’ajustement des ressources ou l’anticipation des sorties. Ces usages ont des implications directes sur le bâti, par exemple dans la conception de circuits plus fluides, l’intégration de capteurs ou l’adaptation des espaces. Ils nécessitent également des infrastructures numériques robustes, pensées dès l’origine pour accompagner le déploiement massif de solutions d’IA dans les années à venir.
Dans vos travaux de prospective, comment anticipez-vous les usages futurs de l’intelligence artificielle à l’hôpital ?
Les projections du CNEH convergent vers deux grandes tendances. La première concerne l’automatisation des tâches répétitives, notamment administratives, grâce à des outils capables d’alimenter en temps réel le dossier patient ou de structurer les transmissions, libérant ainsi un temps précieux pour les soignants. La seconde porte sur l’appui aux tâches complexes : l’IA pourrait renforcer l’autonomie des professionnels en facilitant l’accès à l’expertise et en accompagnant certaines décisions. Ces évolutions touchent également la gouvernance, avec des capacités accrues d’analyse et de projection. Si toute prospective comporte une part d’incertitude, une dynamique se dessine clairement : l’IA devrait à la fois alléger le quotidien et améliorer la prise de décision.
Quel message clé retenez-vous pour conclure sur la place de l’intelligence artificielle à l’hôpital ?
La réflexion autour de l’intelligence artificielle à l’hôpital ne se limite pas à ce qu’il est techniquement possible, mais engage aussi des choix sur ce qu’il est souhaitable de faire. Les travaux du CNEH soulignent la nécessité de trouver un équilibre entre gains d’efficacité, amélioration de la qualité des soins et préservation de la dimension humaine des métiers. Les professionnels, notamment les infirmiers, expriment une attente claire : réduire le poids des tâches les plus chronophages pour se recentrer sur le patient, en intensité comme en disponibilité. Cette perspective place la gouvernance face à des arbitrages structurants, où la seule faisabilité technique ne saurait suffire. Elle ouvre ainsi un champ de décision à la fois stratégique et éthique, central pour les hôpitaux de demain.
> Article paru dans Hospitalia #73, édition de mai 2026, à lire ici
Jane Despatin : Deux études éclairent cette thématique. La première, portée notamment par le directeur général Joseph Tedesco, s’appuie sur une série d’entretiens menés auprès de dirigeants hospitaliers afin d’identifier les enjeux stratégiques à venir. L’intelligence artificielle y apparaît comme un levier majeur de transformation. Ces travaux mettent toutefois en évidence un recours encore largement opportuniste, souvent initié localement et sans réelle cohérence stratégique. L’enjeu consiste désormais à articuler ces initiatives de terrain avec une vision portée par la gouvernance, afin de prioriser les investissements et aligner les outils d’IA avec les orientations de l’établissement à moyen et long terme.
Quelle est la seconde approche développée dans ces travaux prospectifs sur l’intelligence artificielle ?
La seconde étude, en cours de finalisation, s’intéresse à l’impact concret de l’IA sur le quotidien des soignants, en particulier des infirmiers. Face à une littérature encore peu centrée sur ces métiers, l’étude repose sur des groupes de travail menés dans deux CHU, réunissant infirmiers, encadrants et coordinateurs des soins. L’objectif est d’identifier, à partir des besoins du terrain, les usages de l’IA susceptibles de transformer durablement les pratiques, d’améliorer la qualité des soins et de renforcer l’attractivité des professions. Ces travaux alimentent actuellement une note destinée à orienter les priorités des établissements en matière d’IA appliquée aux métiers du soin.
Comment structurer une gouvernance efficace de l’IA au sein d’un établissement de santé ?
La mise en place d’une gouvernance de l’IA repose d’abord sur une organisation structurée, souvent incarnée par un comité de pilotage chargé de recenser, analyser et prioriser les projets. Le CNEH Prospective recommande également la désignation d’un référent médical dédié, capable de porter ces sujets auprès des équipes soignantes et d’éviter une approche strictement technologique. Si certains établissements amorcent cette organisation, la majorité fonctionne encore selon des modalités ponctuelles. L’enjeu est pourtant d’instaurer une gouvernance active, en mesure d’aligner les initiatives d’IA avec les objectifs stratégiques et de canaliser des projets encore trop souvent dispersés. Elle doit également permettre de capter les besoins et les tendances d’usages du terrain.
Concrètement, comment l’IA peut-elle soutenir la gouvernance hospitalière au quotidien ?
L’intelligence artificielle ouvre la voie à des outils de pilotage nettement plus réactifs. Dans des structures comme l’AP-HP, la production et l’analyse des indicateurs restent encore souvent décalées dans le temps. Demain, des tableaux de bord enrichis pourraient générer des alertes précoces sur des dérives d’activité – allongement des délais, baisse des taux d’occupation… – permettant des actions correctrices plus rapides. Au-delà du suivi, l’IA apporte surtout des capacités prédictives inédites : anticipation des flux aux urgences, évolution des pathologies ou des besoins en lits. En croisant les données locales, les tendances épidémiologiques et les facteurs territoriaux, elle permettrait de passer d’un pilotage réactif à une logique d’anticipation, voire de planification à moyen et long terme.
En quoi l’intelligence artificielle impacte-t-elle la conception et l’organisation du bâti hospitalier ?
L’intégration de l’IA suppose d’anticiper ses effets à la fois sur les pratiques de soins et sur les infrastructures. Certains dispositifs illustrent déjà cette évolution, comme la géolocalisation des patients au bloc opératoire pour optimiser les flux en temps réel. À terme, l’IA pourrait enrichir ces systèmes en automatisant certaines actions, telles que le déclenchement de transports, l’ajustement des ressources ou l’anticipation des sorties. Ces usages ont des implications directes sur le bâti, par exemple dans la conception de circuits plus fluides, l’intégration de capteurs ou l’adaptation des espaces. Ils nécessitent également des infrastructures numériques robustes, pensées dès l’origine pour accompagner le déploiement massif de solutions d’IA dans les années à venir.
Dans vos travaux de prospective, comment anticipez-vous les usages futurs de l’intelligence artificielle à l’hôpital ?
Les projections du CNEH convergent vers deux grandes tendances. La première concerne l’automatisation des tâches répétitives, notamment administratives, grâce à des outils capables d’alimenter en temps réel le dossier patient ou de structurer les transmissions, libérant ainsi un temps précieux pour les soignants. La seconde porte sur l’appui aux tâches complexes : l’IA pourrait renforcer l’autonomie des professionnels en facilitant l’accès à l’expertise et en accompagnant certaines décisions. Ces évolutions touchent également la gouvernance, avec des capacités accrues d’analyse et de projection. Si toute prospective comporte une part d’incertitude, une dynamique se dessine clairement : l’IA devrait à la fois alléger le quotidien et améliorer la prise de décision.
Quel message clé retenez-vous pour conclure sur la place de l’intelligence artificielle à l’hôpital ?
La réflexion autour de l’intelligence artificielle à l’hôpital ne se limite pas à ce qu’il est techniquement possible, mais engage aussi des choix sur ce qu’il est souhaitable de faire. Les travaux du CNEH soulignent la nécessité de trouver un équilibre entre gains d’efficacité, amélioration de la qualité des soins et préservation de la dimension humaine des métiers. Les professionnels, notamment les infirmiers, expriment une attente claire : réduire le poids des tâches les plus chronophages pour se recentrer sur le patient, en intensité comme en disponibilité. Cette perspective place la gouvernance face à des arbitrages structurants, où la seule faisabilité technique ne saurait suffire. Elle ouvre ainsi un champ de décision à la fois stratégique et éthique, central pour les hôpitaux de demain.
> Article paru dans Hospitalia #73, édition de mai 2026, à lire ici