Auto-diagnostic en 6 questions : évaluez la maturité IA de votre établissement et repartez avec vos priorités.
Un auto-diagnostic rapide (cas d'usage, données, gouvernance, interopérabilité, souveraineté, compétences) qui rend un niveau de maturité IA et une feuille de route.
C'est la capacité de l'établissement à passer de l'expérimentation à des usages d'IA réellement en production, encadrés et créateurs de valeur. Elle s'apprécie sur plusieurs axes : cas d'usage déployés, qualité et structuration des données, gouvernance, interopérabilité, souveraineté et compétences des équipes.
La première étape n'est pas de choisir un modèle, mais de structurer les données à la source et de poser une gouvernance. Mieux vaut viser un cas d'usage ciblé et mesurable, comme l'aide à la rédaction ou au codage, qu'une promesse large.
Non. L'AI Act européen classe les systèmes par niveau de risque, et toute IA clinique n'est pas automatiquement à haut risque : cela dépend de l'usage et de son impact sur le patient. Les obligations de documentation, de supervision et de traçabilité découlent de ce classement.
Un modèle reflète les données qui l'alimentent, et une grande part des données de santé reste non structurée, donc peu exploitable. Structurer la donnée à la source est le prérequis d'une IA fiable et auditable.
Oui. Une gouvernance clarifie qui valide les usages, comment les performances sont suivies et comment le cadre réglementaire, dont l'AI Act, est respecté. Garder le médecin dans la boucle et tracer chaque usage clinique sont des points clés.
En grande partie. Sans données qui circulent et se comprennent entre logiciels grâce aux standards HL7 et FHIR, les cas d'usage d'IA restent cloisonnés. L'interopérabilité conditionne l'accès à des données structurées et cohérentes.
