Une IA médicale publique
Ce que l’IA a fait pour les protéines, elle peut le faire pour le diagnostic et les traitements.
L’essentiel
Un Institut national de l’IA en santé, adossé à l’Inserm, au CEA, à Inria et aux CHU, mettra l’intelligence artificielle au service du diagnostic, des maladies rares, de la pharmacovigilance et de la recherche thérapeutique. Les modèles validés seront offerts gratuitement aux hôpitaux publics et aux médecins de ville, sur une infrastructure souveraine protégeant les données des Français.
Le constat
L’intelligence artificielle a résolu le repliement des protéines, énigme qui résistait depuis un demi-siècle, et peut transformer le diagnostic précoce, les maladies rares et la conception des molécules de demain. Toute la question est de savoir si ces avancées seront pilotées par la puissance publique au bénéfice de tous, ou brevetées loin de nous et revendues au prix fort.
Ce que nous ferons
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Créer l’Institut national de l’IA en santé
Un institut adossé à l’Inserm, au CEA, à Inria et aux centres hospitaliers universitaires, chargé de quatre missions : diagnostic, maladies rares, pharmacovigilance et recherche thérapeutique.
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Développer l’aide au diagnostic
Déployer l’IA en imagerie et dans le dépistage des cancers et des rétinopathies, domaines où les preuves cliniques s’accumulent.
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Raccourcir l’errance diagnostique
Mobiliser l’IA sur les maladies rares pour réduire ces errances diagnostiques qui durent en moyenne plusieurs années.
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Instaurer une pharmacovigilance en temps réel
Surveiller en continu les effets des médicaments à partir des données de remboursement.
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Accélérer la recherche thérapeutique
Du criblage de molécules à la conception d’essais cliniques plus rapides et plus justes.
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Ouvrir gratuitement les modèles validés
Les mettre à la disposition des hôpitaux publics et des médecins de ville, et en faire un multiplicateur du soignant dans les déserts médicaux.
Les garanties
- Pseudonymisation robuste, environnements d’analyse sécurisés et recours croissant aux données synthétiques pour ouvrir la recherche sans exposer quiconque.
- Hébergement des données de santé des Français sur une infrastructure souveraine qualifiée, hors de portée des lois extraterritoriales.
- L’IA sera le multiplicateur du soignant, jamais son substitut : la décision restera médicale, et la responsabilité aussi.
- Des clauses de juste prix dans les licences : ce que la solidarité nationale a financé ne sera pas revendu à la Sécurité sociale au prix fort.
Coûts, financements, gains attendus
Ordres de grandeur tirés de publications d’organismes publics, cités pour éclairer le débat : ils ne constituent pas un chiffrage budgétaire officiel de la mesure.
- Gain attendu
Errance diagnostique : plus de 5 ans d’attente pour un quart des malades rares
Selon les documents du ministère chargé de la Santé relatifs au 4e plan national maladies rares, plus d’un quart des patients atteints de maladie rare attendent plus de 5 ans avant que leur diagnostic soit posé. C’est précisément cette errance que la mobilisation de l’IA sur les maladies rares vise à réduire.
- Financement
France 2030 : 718,4 millions d’euros pour la stratégie « santé numérique »
Dans le cadre de France 2030, la stratégie d’accélération « santé numérique » est dotée de 718,4 millions d’euros, premier programme interministériel de cette ampleur dédié au numérique en santé, incluant un programme de recherche prioritaire copiloté par l’Inserm et Inria doté de 60 millions d’euros. Cette enveloppe existante donne l’ordre de grandeur des moyens mobilisables pour un institut public d’IA en santé.
- Coût
Health Data Hub : environ 21 millions d’euros par an de financement public
D’après un rapport d’information du Sénat de 2023, le financement de la Plateforme des données de santé (Health Data Hub), essentiellement public, s’est élevé à environ 21 millions d’euros par an sur la période 2020-2022, porté par l’assurance maladie (ONDAM) et par le fonds de transformation de l’action publique. Ce budget donne un point de repère sur le coût de fonctionnement d’une infrastructure publique de données de santé.
- Gain attendu
Dépistage du cancer du sein : 47,7 % de participation, loin de la cible de 70 %
Santé publique France mesure un taux de participation national au dépistage organisé du cancer du sein de 47,7 % sur la période 2021-2022, alors que la référence européenne est de 70 %, avec de fortes disparités régionales. L’aide au diagnostic par IA en imagerie s’inscrit dans cette marge de progression du dépistage.
Dans les déserts médicaux, l’IA sera le multiplicateur du soignant (pré-analyse, télé-expertise, priorisation), jamais son substitut : la décision restera médicale, et la responsabilité aussi.
Le texte du manifeste
Mesure 9 du manifeste pour une République technoprogressiste, reproduite intégralement.
En quelques années, l’intelligence artificielle a résolu le repliement des protéines, une énigme qui résistait depuis un demi-siècle, et ouvert des continents à la biologie. Ce que l’IA a fait pour les protéines, elle peut le faire pour le diagnostic précoce, pour les maladies rares, pour les molécules de demain. La question est de savoir si ces avancées seront pilotées par la puissance publique au bénéfice de tous, ou brevetées loin de nous et revendues au prix fort.
Nous créerons un Institut national de l’IA en santé, adossé à l’Inserm, au CEA, à Inria et aux centres hospitaliers universitaires, avec quatre missions : l’aide au diagnostic (imagerie, dépistage des cancers et des rétinopathies, où les preuves cliniques s’accumulent) ; les maladies rares, pour raccourcir ces errances diagnostiques qui durent en moyenne plusieurs années ; la pharmacovigilance en temps réel sur les données de remboursement ; et la recherche thérapeutique, du criblage de molécules à la conception d’essais cliniques plus rapides et plus justes.
La méthode protégera les personnes : pseudonymisation robuste, environnements d’analyse sécurisés, et recours croissant aux données synthétiques pour ouvrir la recherche sans exposer quiconque. Les données de santé des Français seront hébergées sur une infrastructure souveraine qualifiée : le patrimoine sanitaire de la nation ne peut demeurer durablement sous des lois extraterritoriales.
Les modèles validés seront mis gratuitement à la disposition des hôpitaux publics et des médecins de ville. Dans les déserts médicaux, l’IA sera le multiplicateur du soignant (pré-analyse, télé-expertise, priorisation), jamais son substitut : la décision restera médicale, et la responsabilité aussi. Enfin, lorsque ces travaux déboucheront sur des traitements industrialisés, les licences comporteront des clauses de juste prix : ce que la solidarité nationale a financé ne sera pas revendu à la Sécurité sociale au prix fort.