Par Wagner Andrade
La transformation numérique des soins de santé connaît un nouveau moment. Plus que l’arrivée de nouveaux outils ou d’applications spécifiques, le secteur commence à réaliser que le prochain grand changement sera structurel : la manière dont les systèmes de santé organisent les données, intègrent les plateformes et intègrent l’intelligence artificielle dans leurs flux de travail.
Ce mouvement s’est manifesté lors de la HIMSS Global Health Conference & Exhibition 2026, l’un des principaux événements mondiaux dédiés à l’innovation en matière de soins de santé. La réunion rassemble chaque année des milliers de dirigeants, de médecins et d'experts en technologie pour discuter de l'orientation de la médecine numérique et, dans l'édition de cette année, un sujet a pris de l'importance : l'évolution de l'intelligence artificielle vers un modèle plus autonome intégré aux systèmes hospitaliers.
Ces dernières années, la première vague d’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la santé a été marquée par les progrès de ce que l’on appelle l’IA générative. Ces systèmes sont capables de résumer les dossiers médicaux, de générer des rapports médicaux et de soutenir la documentation clinique, fonctionnant essentiellement comme des assistants cognitifs pour les professionnels de la santé.
Aujourd’hui, un nouveau paradigme commence à gagner du terrain : ce qu’on appelle l’IA agentique. Contrairement aux modèles précédents, ces systèmes sont capables d'effectuer des tâches dans le cadre de flux opérationnels, d'interagir avec différents systèmes hospitaliers et de prendre des décisions conditionnelles dans les processus cliniques ou administratifs.
En pratique, cela signifie que l’intelligence artificielle n’est plus seulement un outil de support et commence à agir comme une couche opérationnelle au sein de l’infrastructure hospitalière. Les exemples incluent des agents pour la coordination des planifications, l’examen automatisé des dossiers, le triage initial des patients et l’automatisation des autorisations de procédures.
Cette évolution technologique intervient à un moment où les systèmes de santé sont confrontés à des pressions croissantes.
Dans de nombreuses économies avancées, le secteur représente déjà environ 10 % du produit intérieur brut. Aux États-Unis, ce pourcentage dépasse 16 %, tandis qu'au Brésil, les dépenses se situent également autour de 9 à 10 % du PIB.
Trois facteurs contribuent à expliquer cette pression croissante. Le premier est le vieillissement de la population. Les projections des Nations Unies indiquent que d’ici 2050, la population mondiale de plus de 65 ans devrait pratiquement doubler.
Le deuxième facteur est la progression des maladies chroniques. Selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS), environ 70 % des décès dans le monde sont déjà associés à des pathologies telles que le diabète, les maladies cardiovasculaires, le cancer et les maladies neurodégénératives, des problèmes qui nécessitent une surveillance continue et un grand volume de données cliniques.
Le troisième facteur est économique. Dans de nombreux pays, les coûts des soins de santé augmentent plus rapidement que le PIB lui-même, ce qui pousse les gouvernements, les opérateurs et les hôpitaux à rechercher de nouvelles formes d’efficacité.
Dans ce scénario, l’intelligence artificielle apparaît comme l’un des principaux outils permettant d’augmenter l’efficacité du système. Il existe cependant un point fondamental qui passe souvent inaperçu : l’IA dépend directement de la qualité des données disponibles.
Sans données cliniques structurées, interopérables et organisées sémantiquement, l’intelligence artificielle ne peut tout simplement pas fonctionner de manière fiable.
Historiquement, les systèmes hospitaliers ont été construits de manière fragmentée. Les dossiers médicaux électroniques, les systèmes de laboratoire, les plateformes d’imagerie et les systèmes administratifs fonctionnent souvent de manière isolée, ce qui rend le partage d’informations difficile.
Ces dernières années, des normes telles que FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) ont commencé à gagner en pertinence en permettant un échange de données structuré entre différentes plateformes. Dans ce contexte, l’interopérabilité n’est plus seulement un défi technique et commence à représenter la base de l’intelligence opérationnelle en santé numérique.
Le cas brésilien illustre bien les défis de ce scénario
Le pays consacre environ 230 milliards de dollars par an à la santé, soit un montant équivalent à environ 10 % du PIB. Toutefois, si l’on considère les dépenses par personne, la différence par rapport aux économies plus riches est significative : la valeur annuelle moyenne est d’environ 1 800 dollars par habitant.
Cette réalité reflète un système marqué par de forts contrastes. Dans les grands centres urbains, les hôpitaux privés fonctionnent souvent avec une technologie de pointe et des équipes hautement spécialisées. Dans le même temps, les régions les plus reculées sont toujours confrontées à d’importantes limitations en termes d’accès, d’infrastructures et de disponibilité des professionnels.
Dans ce scénario, la technologie peut jouer un rôle décisif dans l’élargissement de l’accès, l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et le soutien à des décisions cliniques plus complexes.
Cependant, la prochaine phase de la transformation numérique des soins de santé ne sera pas définie uniquement par des applications ou des algorithmes isolés. Elle sera définie par l’architecture des systèmes numériques qui connectent les données, les professionnels et les processus au sein de l’écosystème hospitalier.
La tendance est que les hôpitaux soient en concurrence non seulement pour les infrastructures physiques ou les équipes médicales qualifiées, mais aussi pour la qualité de leurs plateformes numériques, notamment la capacité à intégrer les données cliniques, à coordonner les flux de soins et à soutenir les décisions médicales grâce à l’intelligence artificielle.
Après des décennies consacrées à la numérisation des dossiers et des processus, les soins de santé commencent à entrer dans une nouvelle phase : celle dans laquelle les systèmes numériques non seulement enregistrent les informations, mais commencent à participer activement au fonctionnement des soins.
Dans ce nouveau scénario, l’architecture du renseignement, basée sur les données, l’interopérabilité et les agents d’IA, tend à devenir l’une des infrastructures les plus stratégiques de la médecine contemporaine.
*Wagner Andrade est PDG de dataRain.
