Se connecter
Recherche en intelligence artificielle de santé : l'Inria et Doctolib unissent leurs expertises
L'Inria et Doctolib officialisent un partenariat stratégique pour faire émerger des modèles d’IA clinique fiables, traçables et conformes aux exigences éthiques européennes, au service des soignants et des patients.
Face à la complexité croissante des parcours de soins et à l’explosion des données médicales, la recherche en intelligence artificielle de santé franchit une nouvelle étape. L’Institut national de recherche dans les sciences et technologies du numérique (Inria) et Doctolib créent une unité commune afin de concevoir des outils d’IA explicables, capables d’accompagner la décision médicale de façon sécurisée.
Recherche en intelligence artificielle de santé : pourquoi ce partenariat est-il déterminant ?
Ce partenariat inédit associe la rigueur scientifique de l’Inria à l’expérience de terrain de Doctolib en santé numérique. Une équipe dédiée, composée de doctorants, post-doctorants et ingénieurs de recherche, travaillera sur des modèles capables de comprendre le raisonnement médical, et non de simples corrélations statistiques.
L’objectif consiste à développer une IA médicale de confiance, « made in Europe », respectueuse des normes en vigueur : protection des données, transparence des algorithmes, explicabilité des recommandations et souveraineté numérique. Cette approche vise à éviter tout effet de « boîte noire » et à garantir que chaque suggestion émise puisse être interprétée et validée par les professionnels de santé.
En se concentrant sur des méthodes de raisonnement causal et sur l’apprentissage à partir de données réelles, le partenariat entend produire des outils pertinents en pratique clinique, capables d’anticiper l’évolution de l’état de santé d’un patient tout en intégrant son contexte de vie.
Des applications concrètes pour les soignants et les patients
Les premiers travaux ciblent deux enjeux majeurs : l’optimisation du parcours de soins et l’aide au diagnostic. L’équipe développera notamment un modèle génératif capable de recommander des séquences d’actions cliniques adaptées à l’historique du patient, afin de limiter l’errance médicale et les actes inutiles. Parallèlement, l’IA pourra proposer des hypothèses diagnostiques assorties d’un niveau de confiance, sans se substituer au jugement du praticien. Ces propositions seront évaluées sur des cas non identifiants, afin de garantir leur fiabilité et leur utilité en consultation. En complément, des méthodologies strictes d’évaluation de l’impact clinique seront mises en place. À terme, cette recherche en intelligence artificielle de santé vise à renforcer la qualité des soins, à soutenir la médecine préventive et à fournir aux professionnels des outils innovants, sécurisés et validés scientifiquement.
