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Diagnostic · DSI / DG d'hôpital
Quelle est la maturité IA de votre hôpital ?
Auto-diagnostic en 6 questions : évaluez la maturité IA de votre établissement et repartez avec vos priorités.
- Rédigé par Galeon, le DPI de 19 hôpitaux en France
- Quelques questions, un résultat immédiat
- Gratuit, avec vos priorités à la clé
Le diagnostic
Faites le test, en quelques questions.
À propos de ce diagnostic
Un auto-diagnostic rapide (cas d'usage, données, gouvernance, interopérabilité, souveraineté, compétences) qui rend un niveau de maturité IA et une feuille de route.
Questions fréquentes
Ce qu’on nous demande sur ce sujet.
Qu'est-ce que la maturité IA d'un hôpital ?
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.
Par où commencer un projet d'IA à l'hôpital ?
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.
Toutes les IA cliniques sont-elles à haut risque selon l'AI Act ?
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.
Pourquoi la qualité des données conditionne-t-elle la fiabilité de l'IA ?
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.
Faut-il une gouvernance dédiée à l'IA ?
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.
L'interopérabilité est-elle un prérequis à l'IA ?
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.
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Conformité HDS, migration de DPI, interopérabilité, IA clinique : des ressources concrètes pour les décideurs hospitaliers.