Docaposte Santé : L’unification du numérique

Pour répondre aux exigences de puissance et de souveraineté du secteur, le groupe rassemble désormais toutes ses activités d’édition et d’intégration en santé numérique au sein d’une structure juridique unique : Docaposte Santé. Cette entité unifiée consolide les expertises et les acquisitions stratégiques du groupe (comme Maincare, Heva, Weliom) afin de proposer une offre industrielle globale et hautement sécurisée pour l’écosystème médical.

Le projet FeData : Un guichet unique pour les 32 CHU

L’annonce phare de cette édition concerne le soutien majeur au projet FeData, une initiative unissant les 32 Centres Hospitaliers Universitaires français. Porté notamment par Vincent Vuiblet (Professeur des Universités et Praticien Hospitalier au CHU de Reims) et Monique Sorrentino (Directrice Générale du CHU de Grenoble), FeData vise à bâtir la fédération de tous les Entrepôts de Données de Santé (EDS) du territoire.

Le rôle de Docaposte Santé dans ce projet est de développer la plateforme technologique de cette fédération.

Le consortium a d’ailleurs annoncé candidater officiellement à l’appel à projets de la Bpi (Banque Publique d’Investissement) dédié aux espaces de données. En cas de validation, cette infrastructure constituera le tout premier espace souverain de données de santé à l’échelle européenne.

L’innovation pour la recherche repose également sur l’utilisation des jumeaux numériques qui permettent de faire de la simulation, et donc d’être plus prudent et protecteur vis-à-vis de la vie et du bien-être du patient.

L’intégration de l’IA générative exige cependant une stricte vigilance. L’enjeu majeur réside dans la souveraineté des données de santé. La Fondation Inserm préconise le déploiement d’outils sécurisés, obligatoirement hébergés sur des serveurs souverains en France. Enfin, la nature probabiliste des modèles actuels impose un contrôle rigoureux des requêtes (prompts) et une confrontation des résultats pour garantir la fiabilité scientifique.

Lors de cette interview, Hela Ghariani revient sur les enjeux stratégiques qui attendent la structure et l’ensemble de l’écosystème :

• Après avoir co-piloté la stratégie numérique de l’État à la Délégation au Numérique en Santé (DNS), Hela nous explique comment cette expérience nourrit sa vision pour diriger aujourd’hui la Plateforme des Données de Santé.

• Le changement de nom du « Health Data Hub » à la « Plateforme des Données de Santé »
  Pourquoi ce changement de nom ? Au-delà du symbole, que signifie-t-il pour la vision de la structure ? Hela Ghariani nous livre les signaux qu’elle souhaite envoyer à l’écosystème français et européen.

• C’est l’un des sujets les plus attendus de l’écosystème : la migration de la plateforme des données de santé vers Scaleway. Comment s’est opéré ce choix et qu’est-ce que cela change concrètement pour les chercheurs, les porteurs de projets et, in fine, pour la protection des données des citoyens français ?

Le numérique au service du virage domiciliaire

Le « virage domiciliaire » constitue l’un des piliers de cette transformation. Il s’agit de favoriser le maintien à domicile des patients fragiles grâce à l’innovation technologique. Monique Sorrentino prend comme exemple le rôle crucial de l’IA dans la gestion des alertes issues de la télésurveillance.

Pour que ces innovations produisent un impact réel sur le terrain, la Directrice Générale insiste sur la nécessité de l’interopérabilité. La multiplication des outils numériques ne doit pas devenir une contrainte pour les professionnels de santé. Monique Sorrentino explique qu’il faut réguler les outils du parcours : « Si l’on se retrouve avec plusieurs outils par patient et par professionnel, cela ne fonctionnera pas. »

L’objectif est d’assurer une communication fluide entre les outils utilisés à l’hôpital et ceux utilisées en médecine de ville, comme « Mon Espace Santé ».

Exploitation des données : le projet inter-CHU « FeData »

La souveraineté et l’efficacité de la recherche clinique reposent sur l’exploitation des données de santé. Monique Sorrentino met en avant le projet FeData (Fédération des données de santé des CHU), une initiative visant à regrouper les entrepôts de données de santé des centres hospitaliers universitaires français.

Cette mutualisation, couplée aux données du SNDS (Système National des Données de Santé) issues de la médecine de ville, permet d’entraîner des algorithmes performants pour améliorer la prise en charge globale. Enfin, cette stratégie s’appuie sur une coordination territoriale forte, impliquant les CPTS (Communautés Professionnelles Territoriales de Santé) et les élus locaux, afin de co-construire une réponse adaptée aux besoins spécifiques de chaque bassin de vie.

Ce contenu a été réalisé en partenariat avec la Caisse des Dépôts

Optimisation des parcours et données de vie réelle

L’usage primaire des données permet un ciblage précis des patients, notamment des seniors, pour favoriser le « bien vieillir ». Le déploiement de solutions telles que ICOPE Monitor illustre cette approche en identifiant les signes de fragilité pour instaurer des suivis à domicile adaptés. Par ailleurs, la DNS soutient l’usage secondaire des données de vie réelle pour évaluer l’efficacité clinique des protocoles liés aux maladies chroniques et à la perte d’autonomie.

Souveraineté et intégration des thérapies digitales

Comme l’explique Hela Ghariani, la souveraineté numérique est assurée par un cadre technique et financier favorisant les entreprises françaises et européennes. L’État finance l’évaluation et le déploiement de l’innovation en santé, et ce soutien se concrétise par la prise en charge des Dispositifs Médicaux numériques, marquée ce mois-ci par le futur remboursement d’une thérapie digitale (DTx) en France, une étape majeure pour la secteur.

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Pour dépasser le cloisonnement des informations, Loïc Hubert conseille d’abandonner la logique des applications métiers silotées au profit d’une plateforme de données intégrée. Cette infrastructure permet de structurer l’ensemble des flux produits par le Système d’Information (SI) afin d’en reprendre la pleine maîtrise. L’objectif est double : alimenter les moteurs d’apprentissage de l’Intelligence Artificielle (IA) et piloter l’établissement via des indicateurs décisionnels précis.

Dans le contexte spécifique de la lutte contre le cancer, l’accent est mis sur l’Enterprise Imaging (gestion globale de l’imagerie à l’échelle de l’entreprise). Cette approche, associée au diagnostic numérique, permet d’agréger toutes les données utiles aux praticiens pour optimiser le parcours de soin. Pour l’Institut Bergonié, la puissance de l’IA ne peut s’exprimer pleinement que si elle s’appuie sur une gouvernance des données robuste et décloisonnée.

Face à l’augmentation du nombre de patients atteints de maladies chroniques et à la tension sur les ressources médicales, Anne-Laure Dreno estime que le numérique et l’IA peuvent aider à mieux diagnostiquer, mieux cibler et accélérer l’identification des patients, tout en libérant du temps médical précieux.
Elle insiste toutefois sur deux défis majeurs : l’accès aux données de santé et l’appropriation des outils par les professionnels, en particulier via la formation.

Selon elle, la France dispose d’un atout considérable avec le SNDS, véritable patrimoine de données de santé, mais les délais d’accès restent trop longs pour exploiter pleinement son potentiel dans l’évaluation en vie réelle ou l’accélération de projets de recherche.
Autre enjeu central : l’adoption par les médecins, alors même que l’usage de l’IA progresse déjà dans les établissements et chez les praticiens, mais que le besoin de formation reste très élevé.

Dans cette interview, la présidente d’AstraZeneca France détaille aussi la manière dont le groupe intègre concrètement l’IA dans ses activités : recherche et développement, supply chain, parcours de soins, outils internes comme AZ Chat GPT, ou encore validation de contenus promotionnels.
Elle souligne également que l’acquisition de Modella IA s’inscrit dans une logique de maturité technologique et d’industrialisation des usages, aux côtés des partenariats et des compétences développées en interne.

Anne-Laure Dreno revient aussi sur l’approche collaborative d’AstraZeneca, qui travaille avec des start-ups, des CHU, des consortiums et des acteurs de ville pour faire émerger des solutions concrètes.
Elle cite notamment des projets autour de l’identification de patients via les EMR, de la spirométrie assistée par IA dans la BPCO, ou encore de la digitalisation de l’anapath pour accélérer l’identification de biomarqueurs.

Enfin, interrogée sur les priorités à accélérer, elle cite deux leviers essentiels : le financement de l’adoption de l’IA dans les parcours de soins, et un accès plus rapide et plus large aux données de santé, dans un cadre RGPD respecté.
Un message clair se dégage de cet échange : pour AstraZeneca France, l’avenir de l’innovation en santé passera par la combinaison du numérique, de la donnée, de la formation et de la coopération entre tous les acteurs de l’écosystème.

Ce contenu a été réalisé en partenariat avec AstraZeneca France.

La fin des silos : une recherche intégrée et circulaire

L’innovation en santé ne suit plus un schéma linéaire allant du laboratoire au lit du patient. Franck Mouthon prône une coopération permanente entre les organismes nationaux de recherche (comme l’Inserm), les universités et les CHU.

Cette synergie repose sur l’assemblage de plusieurs types de données, notamment les données structurées issues des cohortes et des essais cliniques, et les données de vie réelle générées lors du soin quotidien. L’objectif est de créer un flux circulaire où les données de soin nourrissent la compréhension biologique et la définition de nouveaux modèles de pathologies.

L’impact territorial et la prévention de précision

Le recours à la science des données trouve des applications concrètes dans le pilotage des politiques publiques de santé. À Bordeaux, des méthodologies avancées ont été développées pour optimiser les parcours de soins de pathologies critiques comme l’infarctus du myocarde ou l’AVC (Accident Vasculaire Cérébral).

Le déploiement de l’IA générative marque une rupture doctrinale. En analysant l’historique de consommation de soins, ces technologies permettent de prédire des risques pathologiques à un horizon de 10 à 20 ans. Cette approche transforme la médecine populationnelle en une prévention de précision individuelle.

Pour réussir cette transformation, ce professionnel de l’Inserm rappelle que la confiance du citoyen est impérative, notamment dans le cadre de l’Espace Européen des Données de Santé, afin de garantir une valorisation éthique et souveraine des données.

L’IA améliore le taux de survie de maladies rares, comme les cancers de primitif inconnu (CaPI)

L’un des projets les plus emblématiques de l’Institut Curie concerne le traitement des cancers de primitif inconnu. Pour ces pathologies où la tumeur originelle reste non identifiée, le pronostic vital était historiquement sombre. Une étude publiée récemment dans The Lancet démontre que, grâce à l’alliance de la génomique et de l’intelligence artificielle, le taux de survie pour ces patients est passé de seulement 30 % à plus de 70 %.

Au-delà de la thérapeutique, l’IA transforme également le diagnostic, notamment en anatomocytopathologie. L’analyse d’images par des algorithmes permet d’accélérer les processus et d’atteindre une précision diagnostique impossible à obtenir manuellement dans des délais aussi courts.

Le Paris Saclay Cancer Cluster : vers une plateforme fédérée de données

L’enjeu majeur de la healthtech réside aujourd’hui dans l’accès et l’exploitation des données de santé. C’est dans ce cadre que s’inscrit le partenariat de l’Institut Curie avec le Paris Saclay Cancer Cluster (PSCC), aux côtés d’acteurs majeurs tels que l’Inserm, l’Université Paris Saclay, l’Institut Gustave Roussy, ou des partenaires industriels comme Sanofi et Servier. Ils ont annoncé récemment les premiers éléments de lancement d’une future plateforme fédérée de données.

Jusqu’à maintenant, les établissements de santé développaient leurs propres bases de données internes. L’enjeu à présent est donc de décloisonner, de fédérer ces différentes bases de données et de les indexer au même endroit. Pour les partenaires industriels, cette initiative permettra de simplifier et d’accélérer l’accès aux données de recherche grâce à une interopérabilité dans l’indexation des données et une uniformisation des informations.

Une ambition européenne pour la Healthtech française

Cette initiative démontre déjà ce que pourrait devenir l’Espace Européen des Données de Santé (EEDS), avec une capacité à partager et à exploiter l’intégralité des données que nous produisons en France et en Europe. En misant sur la qualité, la rapidité et la collaboration, l’Institut Curie et ses partenaires entendent faire de la France un leader dans l’utilisation de l’IA en oncologie.

L’errance diagnostique dans l’ataxie de Friedreich

L’ataxie de Friedreich, maladie neurogénétique rare, illustre parfaitement la complexité du parcours de soins avec une errance diagnostique moyenne de 5 à 6 ans (et pouvant aller jusqu’à 10 ou 15 ans). Cela condamne les patients à plusieurs années d’errance de médecin en médecin, de service en service, sans réponse thérapeutique adaptée.

L’objectif du projet AXIA est donc de permettre un repérage précoce de l’ataxie de Friedreich, ou d’autres maladies rares difficiles à diagnostiquer.

Projet AXIA : Valoriser les données non exploitées des EDS

Le cœur de l’innovation d’AXIA réside dans l’analyse des Entrepôts de Données de Santé (EDS) hospitaliers. Ces bases de données regorgent d’informations non structurées et inexploitées, comme les notes rédigées par les médecins, des comptes-rendus de passages aux urgences ou des observations de vie réelle…

L’idée serait donc d’utiliser l’intelligence artificielle pour scanner ces données de terrain et d’y déceler des signaux faibles utiles à l’identification de patients susceptibles d’être atteints de l’ataxie de Friedreich.

Une double approche entre médecine de ville et milieu hospitalier

Pour transformer durablement le parcours de santé, Thibaud Guymard précise que le projet AXIA s’articule autour d’une double stratégie :

• En ville : L’enrichissement d’une solution de pré-diagnostic différentiel pour aider les médecins à orienter plus rapidement les patients.

• À l’hôpital : Le développement d’une IA de repérage précoce intégrée au milieu hospitalier, garantissant une utilisation éthique et utile des données de santé.

Ainsi, le projet AXIA n’est pas seulement une prouesse technologique : il incarne une vision de la healthtech centrée sur l’humain mais surtout l’espoir d’un diagnostic plus rapide des maladies rares et d’une prise en soin adaptée.