B. UN USAGE AUJOURD'HUI TRÈS ÉTENDU, QUI A TRANSFORMÉ LE SECTEUR DE LA SANTÉ
1. Un champ d'application très vaste
Porteuse en quelques années d'une révolution sans précédent du soin, l'IA est aujourd'hui intégrée à un double titre dans les pratiques médicales :
- d'une part, dans l'organisation et la gestion des soins, avec une utilité désormais avérée. Des outils intégrant de l'IA permettent d'optimiser des plannings et des prises de rendez-vous, de réduire les erreurs administratives, par exemple dans la facturation, ou encore d'améliorer la coordination entre professionnels, en particulier dans le secteur hospitalier. L'IAG peut être utilisée pour automatiser la rédaction de comptes rendus médicaux ou pour réaliser le codage des actes ;
- d'autre part, dans le champ diagnostique et thérapeutique, avec une approche à ce stade en partie plus expérimentale mais dont le potentiel apparaît considérable.
Des algorithmes d'auto-apprentissage permettent par exemple d'analyser des dossiers médicaux pour identifier des marqueurs prédictifs ou proposer des protocoles personnalisés, ouvrant la voie à un autre type de médecine, plus individualisée, celle dite des « 4 P » (personnalisée, préventive, prédictive et participative).
En 2024, l'Académie de médecine soulignait également le champ d'application très vaste de l'IAG dans la recherche, allant « de l'aide à la rédaction de notes d'information à la rédaction de thèses ou de projets de programmes de recherche », avec « une augmentation de l'efficacité, de la précision et de la vitesse à laquelle les données peuvent être générées, analysées et partagées »911(*).
2. Une aide précieuse à chaque étape de la prise en charge
L'IA intervient aujourd'hui à chaque étape du parcours de soin et dans de nombreuses spécialités médicales :
- dans le cadre de la prévention, du dépistage et de la surveillance ;
- pour l'aide à la décision clinique, qu'il s'agisse du diagnostic ou de la stratégie thérapeutique.
a) La contribution au dépistage, à la prévention et à la surveillance
L'IA est aujourd'hui beaucoup utilisée en cancérologie, pour le dépistage et la détection précoce de certaines pathologies telles que les cancers du sein. L'imagerie médicale fait office de pionnier : l'IA permet non seulement d'améliorer la qualité des images fournies par les appareils de radiologie mais aussi de les interpréter de manière automatique à des fins de dépistage, ou de signaler des anomalies devant faire l'objet d'une analyse approfondie, ce qui a encouragé la multiplication des logiciels d'interprétation d'image.
À titre d'exemple, le centre hospitalier de Beauvais dans l'Oise a acquis en 2024 un scanner doté d'une IA conçue pour améliorer la qualité des images médicales912(*). Grâce à des techniques d'apprentissage profond, l'algorithme intégré au scanner corrige automatiquement les artefacts d'image (distorsions, bruits, mouvements du patient), qui peuvent fausser l'interprétation des examens. L'IA assiste en outre les radiothérapeutes dans le contourage automatique des organes à risque, ce qui réduit le risque d'erreur humaine et permet un gain de temps.
Ce dispositif s'inscrit dans une démarche d'innovation dans le suivi des patients, notamment ceux atteints de cancers ORL ou nécessitant des examens de contrôle complexes : l'IA réduit le besoin de répéter les examens, limitant ainsi l'exposition des patients aux rayonnements. En fournissant des images plus fiables, elle facilite la détection de lésions ou l'évaluation de l'efficacité des traitements.
En ophtalmologie, le recours à l'IA peut servir à la détection précoce de certaines maladies comme le glaucome.
C'est le cas par exemple de la technologie proposée par l'entreprise française « OphtAI »913(*), issue d'un partenariat de recherche et développement public-privé associant notamment l'AP-HP et l'Inserm. Créé en 2019 et commercialisé depuis 2021, le système utilise des algorithmes de « deep learning » entraînés sur plus de 760 000 images de fond de l'oeil914(*), afin de détecter automatiquement un large spectre de maladies oculaires à partir d'images rétiniennes. Cette solution vise à améliorer le dépistage précoce des pathologies oculaires (rétinopathie diabétique, glaucome, DMLA), à automatiser l'analyse d'images ophtalmologiques pour optimiser le temps médical et à lutter contre les inégalités d'accès aux soins.
b) L'aide à la décision médicale sur le diagnostic et la stratégie thérapeutique
L'IA joue également un rôle majeur dans l'aide à la décision médicale, en contribuant à améliorer la précision diagnostique et les choix thérapeutiques.
Les technologies d'IA sont utilisées en cardiologie, pour l'aide au diagnostic de l'insuffisance cardiaque ou le traitement des données issues des pacemakers connectés, en neurologie, dans le cadre des implants neuronaux couplés à l'IA pour compenser des fonctions déficientes et augmenter les capacités915(*), ou encore en néphrologie, pour la prédiction des risques de rejet des greffons.
Dans le cadre de la radiomique et de la génomique, l'IA sert au criblage d'anomalies moléculaires, à l'adaptation de la stratégie thérapeutique et à la personnalisation des approches.
En anatomopathologie, l'IA est utilisée pour l'interprétation histologique et la prédiction d'anomalies moléculaires ou des réponses aux traitements.
Un nombre croissant de professionnels de santé ont recours à des IA conversationnelles comme aide à la décision médicale, principalement pour l'aide au diagnostic ou à la prescription.
L'IA comme aide à la décision médicale : l'exemple de « MedGPT »
Proposé depuis 2025 par l'entreprise française Synapse Medicine, « MedGPT » est un outil d'IA générative spécialisé dans le domaine médical.
Il s'agit d'un agent conversationnel entraîné sur des sources officielles et capable, selon l'entreprise, de répondre à tous types de questions médicales916(*). L'outil est fréquemment employé pour les soins de premiers recours, confrontés à une grande diversité de situations cliniques. Les médecins généralistes, qui sont à l'origine de plus de la moitié des requêtes enregistrées (53 %), constituent le principal groupe d'utilisateurs, devant les infirmiers (15 %) et les pharmaciens (14 %)917(*). Pour l'entreprise Synapse Medicine, « ce sont les soignants les plus exposés, les plus sollicités, les plus seuls face à leurs décisions ».
Plus de la moitié des questions posées relèvent de l'aide au diagnostic tandis que près d'une requête sur trois concerne la prescription médicamenteuse918(*). Synapse Medicine indique que les professionnels sollicitent l'outil pour interpréter des symptômes, analyser des résultats d'examens complémentaires, explorer des hypothèses diagnostiques ou encore vérifier des indications thérapeutiques ou des posologies.
Source : Synapse Medicine, « Baromètre MedGPT.fr : comment les professionnels de santé utilisent vraiment l'IA médicale en 2026 ? », 17 mars 2026
Les spécialités les plus concernées sont l'infectiologie, la cardiologie, la neurologie, la dermatologie et la gastro-entérologie, qui comptent pour plus d'un quart des requêtes analysées.
Le recours à l'outil s'explique par la volonté de réduire les risques d'erreurs médicales, de gagner du temps dans le processus décisionnel et d'améliorer la qualité des soins.
MedGPT serait aujourd'hui l'IA d'aide à la décision clinique la plus utilisée en France, avec 154 000 utilisateurs vérifiés et une intégration dans plus de 10 logiciels métiers919(*). Plusieurs établissements de santé s'en sont dotés, parmi lesquels les CHU de Poitiers, Bordeaux et Brest, en particulier pour la gestion des urgences médicales. MedGPT a également été intégré dans le dossier patient informatisé (DPI) « Maincare IC » proposé par l'entreprise « Maincare Solutions », filiale de Docaposte.
Dans le paysage foisonnant des IA génératives susceptibles d'être utilisées par les professionnels de santé, de nombreux autres outils existent920(*).
La souveraineté numérique permise par MedGPT est encore imparfaite. Son hébergement est certifié « hébergeur de données de santé » (HDS), ce qui garantit que les données de santé sont stockées et gérées par une infrastructure auditée et certifiée selon le référentiel français HDS, prévu par le Code de la santé publique. À ce stade, l'outil reste cependant encore hébergé chez Microsoft Azure921(*).
Avec les nouveaux développements en cours, en particulier ceux de l'IA agentique, les outils d'IA seront appelés à jouer un rôle encore plus important à l'avenir, qu'il s'agisse du diagnostic précoce, de la prédiction des rechutes ou de la simulation thérapeutique.
C'est l'objectif des projets développés par exemple par l'entreprise Owkin, licorne franco-américaine fondée en 2016, dont l'objectif est de proposer une « SuperIntelligence Artificielle Biologique » (BASI).
L'entreprise utilise des modèles de langage spécialisés et des systèmes agentiques pour analyser des données biomédicales complexes, avec l'objectif d'identifier de nouvelles cibles thérapeutiques (protéines, gènes), d'optimiser les essais cliniques, de mieux anticiper l'évolution des maladies et d'adapter les traitements à chaque patient. À travers l'identification de biomarqueurs, la prédiction de la réponse aux traitements et l'identification des patients les plus susceptibles de bénéficier d'une thérapie, Owkin entend ainsi contribuer à la personnalisation des soins922(*).
Au total, l'OCDE estimait en 2024 qu'« utilisée de manière sûre et adaptée, l'IA serait en mesure d'entraîner une croissance exponentielle de la médecine fondée sur les preuves, avec à la clé de meilleurs résultats en matière de santé et des soins davantage centrés sur la personne »923(*).
À long terme en effet, l'IA pourrait contribuer à une standardisation des soins en favorisant l'accès aux meilleures preuves scientifiques et un alignement progressif sur les meilleures pratiques. Son potentiel réside dans sa capacité à compléter l'expertise humaine, tout en garantissant une médecine plus équitable et plus centrée sur le patient.
* 911 Bernard Nordlinger, Claude Kirchner et Olivier de Fresnoye, Systèmes d'IA générative en santé : enjeux et perspectives, 5 mars 2024.
* 912 https://www.ch-beauvais.fr/actualite/innovation-en-radiotherapie-de-nouveaux-equipements/ ; https://www.lejourguinee.com/en-picardie-lia-reduit-les-delais-dattente-a-lhopital-et-aide-a-soigner-des-cancers/
* 913 OphtAI est une entreprise française créée en 2019 sous la forme d'une joint-venture entre le groupe français Evolucare, spécialisé dans les logiciels et systèmes d'information de santé, et l'entreprise ADCIS, PME spécialisée dans le traitement d'images et d'intelligence artificielle.
* 914 Gwenolé Quellec, Mathieu Lamard, Bruno Lay, Alexandre Le Guilcher, Ali Erginay, Béatrice Cochener, Pascale Massin, « Instant automatic diagnosis of diabetic retinopathy », 12 juin 2019, https://doi.org/10.48550/arXiv.1906.11875
* 915 Voir la partie du présent rapport relative aux neurotechnologies.
* 916 « Comment le français MedGPT se fait une place sur le marché des IA médicales », APM news, 20 mai 2026.
* 917 Synapse Medicine, « Baromètre MedGPT.fr : comment les professionnels de santé utilisent vraiment l'IA médicale en 2026 ? », 17 mars 2026 : https://www.synapse-medicine.com/fr/blog/article/barometre-medgpt-2026-utilisation-ia-medicale-professionels-sante
* 918 Ibid.
* 919 « Comment le français MedGPT se fait une place sur le marché des IA médicales », APM news, 20 mai 2026.
* 920 Au-delà des IA généralistes comme ChatGPT, des IA spécialisées en santé ont vu le jour, principalement à l'étranger (OpenEvidence, Microsoft Dragon Copilot, Glass Health, Clinical Key par exemple) mais aussi en France (Mediscuss, Notaview, Pulselife par exemple).
* 921 « Comment le français MedGPT se fait une place sur le marché des IA médicales, APM news, 20 mai 2026.
* 922 Owkin s'appuie sur l'apprentissage fédéré en collaborant avec plusieurs hôpitaux en France (AP-HP) et d'autres pays (consortium Mosaïc). Cette méthode d'entraînement de l'IA permet de faire collaborer plusieurs structures sans partager directement les bases de données, celles-ci restant stockées dans les serveurs locaux ( https://www.aphp.fr/espace-medias/liste-ressources-presse/ia-et-sante-lap-hp-renouvelle-son-accord-avec-owkin-pour).
* 923 OCDE, L'IA dans le domaine de la santé, un immense potentiel, d'énormes risques, 2024.