Lors de la Marketplace de l’Innovation 2026 organisée par Bayer France, nous avons rencontré le Dr Benoit Lequeux, cardiologue et Président du cercle coeur et sommeil de la Société Française de Cardiologie et Président Commission Numérique du Syndicat National des Cardiologues. À travers son retour d’expérience, il met en lumière une transformation majeure : la capacité des cliniciens à concevoir eux-mêmes leurs outils numériques métiers grâce à l’intelligence artificielle.
Cas d’usage : l’automatisation des plannings au CHU de Poitiers
Pour répondre à la surcharge administrative liée à la gestion paramédicale, le Dr Benoit Lequeux a exploité l’IA Claude au sein du CHU de Poitiers. En collaboration avec un cadre infirmier, il a développé un logiciel sur-mesure totalement fonctionnel dédié à la gestion des plannings et des absences.
Cette approche permet d’ajuster l’outil en temps réel : l’utilisateur interagit directement avec l’IA en langage naturel pour intégrer une nouvelle fonctionnalité en moins de 30 secondes, s’affranchissant ainsi des barrières traditionnelles du codage informatique.
L’essor de l’IA agentique dans le développement médical
L’évolution technologique majeure réside désormais dans l’IA agentique, où plusieurs agents virtuels spécialisés collaborent de manière autonome. Dans le cadre de la création d’applications de santé, le professionnel peut désormais orchestrer une équipe d’agents dédiés à des tâches ultra-spécifiques :
- Un agent expert du RGPD,
- Un agent spécialisé dans le règlement européen sur l’IA,
- Des agents techniques concentrés sur le front-end (interface visuelle) et le back-end (architecture de programmation).
Comme l’explique le Dr Benoit Lequeux, le médecin se positionne alors comme un chef d’orchestre, accélérant drastiquement les cycles de développement en comité restreint.
Sécurité et souveraineté : les limites actuelles des LLM
Malgré la puissance de ces outils, le Dr Benoit Lequeux émet des réserves strictes concernant l’usage des LLM (Large Language Models) cloud grand public. Il rappelle l’interdiction d’y injecter des données sensibles, qu’elles soient médicales, financières ou stratégiques, en raison des risques de réentraînement des modèles et de failles de confidentialité.
L’avenir de la e-santé repose, selon lui, sur le développement de modèles d’IA plus légers, capables de tourner localement sur des infrastructures hospitalières confinées afin de garantir la souveraineté absolue des données de santé.
Ce contenu a été réalisé en partenariat avec Bayer Healthcare.
