« Nos données sont des données de santé. L’IA, chez nous, c’est non. » Le dirigeant de ce prestataire de santé à domicile installé à Athis-Mons avait raison sur un point et se trompait sur tout le reste. Ses quatre-vingt-quatre salariés réalisent près de mille neuf cents interventions par mois, et l’immense majorité du travail administratif qui entoure ces interventions ne contient aucune donnée médicale. Des tournées, des bons de livraison, des appels d’offres, des devis, des relances de fournisseurs. C’est exactement là que se joue l’accompagnement IA des PME du secteur de la santé, et nulle part ailleurs.
Une ligne rouge posée avant la première réunion
Nous la posons nous-mêmes, avant que le client ne la demande.
Aucun dossier patient, aucune prescription, aucun compte rendu d’examen n’entre dans un outil d’intelligence artificielle que nous mettons en place. Les données de santé relèvent des catégories particulières du RGPD, elles supposent une base légale solide, un hébergement adapté et souvent l’avis du délégué à la protection des données. À cela s’ajoute le secret médical, qui ne concerne pas seulement les praticiens mais tous ceux qui, par leur fonction, en reçoivent des bribes. Une entreprise prestataire n’a le plus souvent aucune raison de traiter ces informations, et nous considérons qu’elle a tout intérêt à organiser son système pour ne jamais les faire transiter là où elles n’ont rien à faire.
Cette contrainte n’est pas un handicap. Elle oblige à cartographier les flux, ce que très peu de structures ont fait sérieusement, et cette cartographie révèle presque toujours des circuits parallèles que la direction ignorait.
Trois chantiers qui ne croisent aucun patient
Chez ce prestataire, le premier gisement était la planification. Six techniciens couvrent le sud du département, leurs tournées se construisaient chaque soir sur un tableur, et le moindre imprévu obligeait la coordinatrice à tout recalculer de tête. L’optimisation des itinéraires et de la charge se traite très bien par un moteur d’aide à la décision, avec des contraintes réelles saisies une fois pour toutes, matériel embarqué, zones, créneaux, temps de pose. La coordinatrice arbitre toujours. Elle ne recommence plus tout à chaque appel.
Deuxième chantier, les appels d’offres hospitaliers. Un dossier de consultation représente parfois cent cinquante pages de règlement, de cahier des charges et de bordereaux, dont il faut extraire les critères, les exigences techniques et les pièces à produire. Le travail de lecture et de préparation du mémoire technique se réduit de moitié quand une assistance bien réglée fait le premier repérage, à charge pour le responsable commercial de vérifier ligne à ligne ce qui engage l’entreprise.
Troisième chantier, le rapprochement des bons de livraison et des factures fournisseurs, un poste que le service administratif traitait à la main sur plusieurs centaines de pièces mensuelles. C’est le terrain de notre module de traitement automatisé des factures, et le plus rapide à mettre en service.
Un quatrième sujet revient dans presque tous nos échanges avec ce type de structure, la veille réglementaire et normative. Les textes bougent, les référentiels qualité aussi, et personne n’a le temps de lire les publications officielles chaque semaine. Une synthèse automatique des évolutions applicables, relue par le responsable qualité, remplace avantageusement la pile d’onglets ouverts depuis trois mois. Le gain n’est pas du temps, il est de la tranquillité avant un audit.
Le tri des données décide de tout le reste
Avant tout paramétrage, nous séparons physiquement trois familles. Les données strictement administratives, un numéro de commande, une référence de matériel, un montant. Les données personnelles ordinaires, un nom de contact hospitalier, une adresse de livraison. Les données de santé, qui restent dans le logiciel métier et n’en sortent pas. Cette séparation se traduit par des droits d’accès, des exports filtrés et, quand c’est nécessaire, une pseudonymisation qui remplace l’identité du bénéficiaire par un identifiant technique.
Reste la question du prestataire technique. Où le traitement s’exécute-t-il, qui peut y accéder, que devient la donnée après usage, l’éditeur s’en sert-il pour entraîner ses modèles ? Ces quatre points figurent dans le contrat de sous-traitance ou ils n’existent pas. Nous demandons les réponses par écrit, systématiquement, et nous avons déjà écarté des solutions séduisantes sur ce seul motif.
Ce que nous ne promettons jamais
Aucune amélioration de la prise en charge, aucun gain clinique, aucune aide au diagnostic. Ces sujets existent, ils relèvent du dispositif médical, d’un cadre réglementaire spécifique et d’acteurs dont ce n’est pas notre métier. Un accompagnement IA de PME du secteur de la santé qui laisserait entendre le contraire vous exposerait, vous et vos équipes.
Deuxième limite, tout aussi ferme. Un modèle de langage se trompe, et il se trompe avec assurance. Sur un mémoire technique, une clause mal restituée peut coûter un marché. Sur un rapprochement comptable, une pièce mal appariée fausse une balance fournisseur. Chaque sortie doit avoir un vérificateur nommé, et ce vérificateur doit avoir le temps de faire son travail, ce qui suppose que le gain annoncé ne soit pas intégralement repris ailleurs.
Troisième limite, plus banale. Si vos procédures ne sont pas écrites, l’outil ne les inventera pas. Il amplifiera l’existant, dans les deux sens.
Comment démarrer quand on emploie quatre-vingts personnes
La séquence que nous appliquons tient en quatre temps. Une demi-journée d’entretiens avec les fonctions support pour repérer les tâches répétitives et sans donnée sensible. Un tri des flux comme décrit plus haut, validé avec le responsable qualité et, s’il existe, le délégué à la protection des données. Un pilote sur un seul processus, mesuré avec deux indicateurs simples, temps passé et taux de reprise. Puis la décision d’étendre, ou pas.
Comptez six à huit semaines pour ce premier cycle. Le facteur limitant n’est jamais la technique, c’est la disponibilité des personnes qui connaissent le métier, et il faut la réserver dans les plannings dès le départ. La formation Initiation IA sert précisément à mettre tout le monde au même niveau de vocabulaire avant ces entretiens, y compris les sceptiques, qui posent d’ailleurs les meilleures questions. Des dispositifs publics de cofinancement existent pour ces montées en compétence, et nous aidons au montage des dossiers.
Un an après, la coordinatrice d’Athis-Mons construit ses tournées en une vingtaine de minutes au lieu d’une soirée, et l’entreprise répond à deux fois plus d’appels d’offres. Rien de spectaculaire. C’est pourtant ce que recouvre, concrètement, l’accompagnement IA des PME du secteur de la santé en Île-de-France, et MINOBIA le mène avec des dirigeants qui préfèrent des règles claires à des promesses.
Questions fréquentes
Peut-on utiliser l’IA sans jamais toucher aux données de santé ?
Oui, et c’est la voie que nous recommandons aux prestataires et aux structures de soins. Les fonctions support, achats, planification, administration des ventes, offrent largement de quoi occuper les deux premières années.
Notre délégué à la protection des données doit-il être associé ?
Dès le tri des flux, oui. Le faire intervenir en fin de projet transforme un avis en veto, et c’est une perte de temps pour tout le monde.
Nos salariés ont-ils le droit d’utiliser un assistant grand public ?
Sans règle écrite, ils le font déjà. Une charte interne courte, qui dit ce qui peut être saisi et ce qui ne le peut pas, vaut mieux qu’une interdiction que personne n’applique.
Les gains sont-ils mesurables sur un effectif restreint ?
Ils le sont surtout sur les fonctions où une seule personne tient un processus entier. Le risque de dépendance à cette personne diminue autant que le temps passé.
Que se passe-t-il si le pilote ne donne rien ?
On arrête. Un pilote sert à cela, et un processus abandonné après six semaines coûte infiniment moins cher qu’un déploiement général mal choisi.
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À propos de l’auteur
Joël Obitz est entrepreneur et fondateur de MINOBIA, cabinet spécialisé dans l’intégration stratégique de l’intelligence artificielle au sein des PME et ETI. Fort de 20 ans d’expérience dans le B2B industriel, il accompagne les entreprises dans leur transformation numérique, avec une approche directe, pragmatique et orientée résultats.
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