France 2025–2028 : une nouvelle stratégie pour l’intelligence artificielle et les données de santé
La France a dévoilé en 2025 une nouvelle stratégie nationale pour l’intelligence artificielle (IA) en santé, valable jusqu’en 2028. L’objectif : faire du pays un leader européen dans l’usage sécurisé et éthique des données médicales. Cette initiative ne concerne pas seulement les chercheurs et les hôpitaux : elle touche aussi les patients, les pharmacies et les entreprises de santé numérique.
Pourquoi cette stratégie maintenant ?
Depuis quelques années, l’IA progresse à une vitesse impressionnante. Elle aide déjà à lire des radiographies, à prédire les rechutes de cancer ou à ajuster les traitements. Mais en France, la mise en œuvre restait fragmentée : chaque hôpital développait ses propres outils, souvent sans lien entre eux. Résultat : beaucoup de potentiel, mais peu de coordination.
Le gouvernement a donc décidé de créer une feuille de route unifiée (2025-2028) pour structurer l’usage de l’IA, renforcer la confiance du public et valoriser les données de santé françaises, tout en respectant la vie privée.
Les quatre grands axes de la stratégie
- Créer un écosystème national de données de santé : la plateforme Health Data Hub sera renforcée pour faciliter l’accès sécurisé à des données anonymisées (imagerie, analyses, prescriptions) destinées à la recherche.
- Développer des IA “de confiance” : tous les algorithmes médicaux devront être certifiés et audités pour éviter les biais et garantir la fiabilité des diagnostics.
- Former les professionnels de santé : médecins, pharmaciens et infirmiers seront formés à l’usage de ces outils, afin de mieux interpréter les résultats et d’en expliquer le sens aux patients.
- Encourager l’innovation française : un fonds public-privé soutiendra les startups en santé numérique, de la télémédecine aux dispositifs connectés.
Concrètement, qu’est-ce que cela change pour les patients ?
L’idée n’est pas de remplacer le médecin par une machine, mais de lui donner des outils d’aide à la décision. Par exemple :
- un algorithme pourra détecter précocement un cancer sur une IRM ;
- un système prédictif pourra alerter un diabétique en cas de risque d’hypoglycémie ;
- une IA pourra personnaliser le dosage d’un médicament en fonction du profil génétique du patient.
Pour les patients chroniques, cela signifie des traitements mieux ajustés, moins d’effets secondaires et un suivi plus régulier sans devoir se déplacer à l’hôpital à chaque contrôle.
Et pour les pharmacies ?
Les officines auront un rôle clé dans cette transition numérique. Les outils d’IA pourront :
- aider à repérer des interactions médicamenteuses complexes ;
- proposer des rappels personnalisés de traitement ;
- analyser les stocks pour anticiper les pénuries ;
- participer à la prévention via des alertes ciblées (tabac, tension, cholestérol).
Les pharmaciens deviennent ainsi des acteurs centraux de la donnée de santé, capables de relier les informations du patient, de son médecin et de l’hôpital. L’IA n’est pas un concurrent, mais un assistant intelligent pour mieux informer et orienter.
Un enjeu de confiance et d’éthique
Le grand défi de l’IA médicale n’est pas technique, mais humain. La stratégie française met donc l’accent sur la transparence et la protection des données. Toutes les utilisations devront être conformes au RGPD (Règlement général sur la protection des données), et les patients auront le droit de savoir comment leurs informations sont utilisées.
Les systèmes d’IA devront aussi expliquer leurs décisions : un diagnostic automatique devra pouvoir être justifié (« pourquoi cet algorithme pense que cette image montre une tumeur »). L’objectif : éviter les “boîtes noires” incompréhensibles pour le corps médical.
Exemples d’applications déjà en cours
- Cardiologie : une IA développée à Lille analyse les électrocardiogrammes pour détecter les signes précoces d’insuffisance cardiaque.
- Oncologie : à Lyon, un algorithme compare des milliers d’images de tumeurs pour aider à choisir le meilleur protocole de radiothérapie.
- Diabète : plusieurs applications de suivi combinent les données des capteurs de glucose avec des modèles prédictifs pour adapter l’insuline.
- Pharmacies hospitalières : l’IA aide à gérer les stocks critiques de médicaments et à réduire les erreurs de dosage.
Ces initiatives, encore expérimentales, montrent le potentiel immense d’une IA bien encadrée.
Quels risques à surveiller ?
Comme toute technologie, l’IA comporte des limites :
- Biais de données : si un algorithme est entraîné sur un échantillon non représentatif, il peut mal diagnostiquer certaines populations (âge, sexe, origine).
- Dépendance numérique : risque que les soignants s’appuient trop sur la machine, au détriment de leur jugement clinique.
- Cybersécurité : plus de données, c’est aussi plus de points d’entrée pour des attaques informatiques.
La stratégie prévoit donc des audits réguliers et une certification obligatoire pour tout outil utilisé dans le parcours de soin.
Un moteur économique et scientifique
Au-delà de la santé publique, cette politique ambitionne de renforcer la compétitivité scientifique de la France. Les autorités veulent attirer des talents en IA, encourager la recherche clinique et favoriser les collaborations entre hôpitaux, universités et startups. Des pôles d’excellence seront développés à Paris, Lyon, Lille et Toulouse.
Le marché mondial de l’IA médicale pourrait dépasser 150 milliards € d’ici 2030. En soutenant l’innovation, la France espère créer des milliers d’emplois et développer des solutions exportables.
Conclusion
La stratégie française 2025-2028 marque un tournant : l’intelligence artificielle quitte le laboratoire pour s’intégrer au quotidien du soin. Si elle est bien encadrée, elle pourrait transformer la médecine, la pharmacie et la prévention. Mais le succès reposera sur une condition essentielle : conserver la confiance du patient en garantissant que la technologie reste au service de l’humain.