4 novembre 2025
La HAS trace la voie d’un usage responsable de l’IA générative en santé
La HAS trace la voie d’un usage responsable de l’IA générative en santé
La Haute Autorité de Santé publie un guide attendu, “Premières clefs d’usage de l’IA générative en santé”, qui pose un cadre simple et opérationnel pour les professionnels du sanitaire, du social et du médico-social. Décryptage.
L’objectif de ce guide est de démystifier des outils désormais omniprésents, sécuriser leurs usages et en faire de véritables alliés de la qualité et de la sécurité des soins. Mis en ligne le 30 octobre 2025, ce document inaugure la première brique d’un cadre de confiance plus large que la HAS entend déployer autour des technologies numériques et des systèmes d’IA à usage professionnel.
Au-delà des promesses de productivité, la HAS rappelle que ces systèmes peuvent se tromper, parfois de manière convaincante, et qu’ils exposent à des risques concrets, de la fuite d’informations confidentielles aux « hallucinations » chiffrées ou médicamenteuses. Le message est clair : chaque usage doit être « conscient, supervisé et raisonné ». Le bon usage se fait avec le professionnel, jamais à sa place.
Pour rendre l’appropriation immédiate, le guide se structure autour d’un fil conducteur mémo-technique, A.V.E.C., qui décline quatre lignes directrices.
« Apprendre » invite à se former au fonctionnement des modèles et à leurs conditions d’utilisation, en particulier sur la confidentialité des données de santé.
« Vérifier » impose d’évaluer la pertinence de l’usage, de soigner la qualité des requêtes et de contrôler systématiquement le contenu généré, en prêtant une attention particulière aux valeurs numériques, aux unités et aux dénominations des médicaments.
« Estimer » consiste à mesurer dans le temps la qualité et l’adéquation de l’outil aux besoins, à fixer des objectifs, à suivre le nombre de corrections réalisées et l’intégration dans les flux de travail.
« Communiquer » encourage la transparence auprès des patients et des équipes, le partage de retours d’expérience et l’explicitation des types de données utilisés et des impacts organisationnels.
La HAS va jusqu’à rappeler de considérer le coût environnemental de ces usages et de conserver une part de pratique… sans IA.
Le document ne se limite pas à des principes : il s’appuie sur des cas d’usage concrets observés sur le terrain, de la transcription de consultations à la synthèse de littérature scientifique, en passant par la production de supports d’information illustrés sur les parcours médico-sociaux. Cette approche pragmatique répond à un double besoin identifié par l’institution : armer les professionnels dans leurs pratiques quotidiennes et préparer les organisations à des déploiements plus structurés.
Politiquement, la publication vaut signal
La HAS assume un rôle de chef d’orchestre et annonce la suite : une fiche destinée au grand public pour clarifier les usages de l’IA générative côté usagers et patients, puis des recommandations de bonnes pratiques pour encadrer l’usage des systèmes d’IA, générative ou non, en contexte de soins. Ce chantier, mené en collaboration avec la CNIL, doit contribuer à installer durablement un cadre de confiance et des réflexes communs, des directions d’établissement aux équipes de terrain.
Pour les dirigeants, la feuille de route qui se dessine est exigeante mais lisible.
Gouvernance d’abord : intégrer l’IA générative dans les politiques internes, définir les périmètres d’usage autorisés, formaliser les règles de non-partage d’informations identifiantes et instaurer la supervision humaine comme principe intangible.
Compétences ensuite : organiser une montée en compétence graduée, du “premier usage sécurisé” à des fonctions expertes capables d’auditer prompts, sorties et indicateurs de qualité.
Pilotage enfin : instrumenter l’évaluation continue des bénéfices et des risques, tracer les corrections, documenter les flux et favoriser les retours d’expérience inter-équipes pour éviter les silos.
À court terme, l’enjeu n’est pas d’automatiser à tout prix, mais d’outiller les professionnels pour gagner du temps utile, améliorer la qualité documentaire, fluidifier la communication et sécuriser la prise de décision.
Cette « première brique » s’inscrit dans la stratégie 2025-2030 de la HAS consacrée au numérique et à l’IA. Elle installe un langage commun et un réflexe de prudence active, sans freiner l’innovation. Dans un écosystème où les solutions généralistes côtoient des dispositifs dédiés, la valeur viendra de la capacité des organisations à apprendre vite, à vérifier mieux, à estimer honnêtement et à communiquer sans détour. Bref, à faire de l’IA générative un instrument maîtrisé, au service de la qualité et de la sécurité pour les patients comme pour les professionnels.
Rémy Teston
Consulter le guide HAS “Premières clefs d’usage de l’IA générative en santé” en cliquant ici >
4 novembre 2025
La HAS trace la voie d’un usage responsable de l’IA générative en santé
La HAS trace la voie d’un usage responsable de l’IA générative en santé
La Haute Autorité de Santé publie un guide attendu, “Premières clefs d’usage de l’IA générative en santé”, qui pose un cadre simple et opérationnel pour les professionnels du sanitaire, du social et du médico-social. Décryptage.
L’objectif de ce guide est de démystifier des outils désormais omniprésents, sécuriser leurs usages et en faire de véritables alliés de la qualité et de la sécurité des soins. Mis en ligne le 30 octobre 2025, ce document inaugure la première brique d’un cadre de confiance plus large que la HAS entend déployer autour des technologies numériques et des systèmes d’IA à usage professionnel.
Au-delà des promesses de productivité, la HAS rappelle que ces systèmes peuvent se tromper, parfois de manière convaincante, et qu’ils exposent à des risques concrets, de la fuite d’informations confidentielles aux « hallucinations » chiffrées ou médicamenteuses. Le message est clair : chaque usage doit être « conscient, supervisé et raisonné ». Le bon usage se fait avec le professionnel, jamais à sa place.
Pour rendre l’appropriation immédiate, le guide se structure autour d’un fil conducteur mémo-technique, A.V.E.C., qui décline quatre lignes directrices.
« Apprendre » invite à se former au fonctionnement des modèles et à leurs conditions d’utilisation, en particulier sur la confidentialité des données de santé.
« Vérifier » impose d’évaluer la pertinence de l’usage, de soigner la qualité des requêtes et de contrôler systématiquement le contenu généré, en prêtant une attention particulière aux valeurs numériques, aux unités et aux dénominations des médicaments.
« Estimer » consiste à mesurer dans le temps la qualité et l’adéquation de l’outil aux besoins, à fixer des objectifs, à suivre le nombre de corrections réalisées et l’intégration dans les flux de travail.
« Communiquer » encourage la transparence auprès des patients et des équipes, le partage de retours d’expérience et l’explicitation des types de données utilisés et des impacts organisationnels.
La HAS va jusqu’à rappeler de considérer le coût environnemental de ces usages et de conserver une part de pratique… sans IA.
Le document ne se limite pas à des principes : il s’appuie sur des cas d’usage concrets observés sur le terrain, de la transcription de consultations à la synthèse de littérature scientifique, en passant par la production de supports d’information illustrés sur les parcours médico-sociaux. Cette approche pragmatique répond à un double besoin identifié par l’institution : armer les professionnels dans leurs pratiques quotidiennes et préparer les organisations à des déploiements plus structurés.
Politiquement, la publication vaut signal
La HAS assume un rôle de chef d’orchestre et annonce la suite : une fiche destinée au grand public pour clarifier les usages de l’IA générative côté usagers et patients, puis des recommandations de bonnes pratiques pour encadrer l’usage des systèmes d’IA, générative ou non, en contexte de soins. Ce chantier, mené en collaboration avec la CNIL, doit contribuer à installer durablement un cadre de confiance et des réflexes communs, des directions d’établissement aux équipes de terrain.
Pour les dirigeants, la feuille de route qui se dessine est exigeante mais lisible.
Gouvernance d’abord : intégrer l’IA générative dans les politiques internes, définir les périmètres d’usage autorisés, formaliser les règles de non-partage d’informations identifiantes et instaurer la supervision humaine comme principe intangible.
Compétences ensuite : organiser une montée en compétence graduée, du “premier usage sécurisé” à des fonctions expertes capables d’auditer prompts, sorties et indicateurs de qualité.
Pilotage enfin : instrumenter l’évaluation continue des bénéfices et des risques, tracer les corrections, documenter les flux et favoriser les retours d’expérience inter-équipes pour éviter les silos.
À court terme, l’enjeu n’est pas d’automatiser à tout prix, mais d’outiller les professionnels pour gagner du temps utile, améliorer la qualité documentaire, fluidifier la communication et sécuriser la prise de décision.
Cette « première brique » s’inscrit dans la stratégie 2025-2030 de la HAS consacrée au numérique et à l’IA. Elle installe un langage commun et un réflexe de prudence active, sans freiner l’innovation. Dans un écosystème où les solutions généralistes côtoient des dispositifs dédiés, la valeur viendra de la capacité des organisations à apprendre vite, à vérifier mieux, à estimer honnêtement et à communiquer sans détour. Bref, à faire de l’IA générative un instrument maîtrisé, au service de la qualité et de la sécurité pour les patients comme pour les professionnels.
Rémy Teston
Consulter le guide HAS “Premières clefs d’usage de l’IA générative en santé” en cliquant ici >
4 novembre 2025
La HAS trace la voie d’un usage responsable de l’IA générative en santé
La HAS trace la voie d’un usage responsable de l’IA générative en santé
La Haute Autorité de Santé publie un guide attendu, “Premières clefs d’usage de l’IA générative en santé”, qui pose un cadre simple et opérationnel pour les professionnels du sanitaire, du social et du médico-social. Décryptage.
L’objectif de ce guide est de démystifier des outils désormais omniprésents, sécuriser leurs usages et en faire de véritables alliés de la qualité et de la sécurité des soins. Mis en ligne le 30 octobre 2025, ce document inaugure la première brique d’un cadre de confiance plus large que la HAS entend déployer autour des technologies numériques et des systèmes d’IA à usage professionnel.
Au-delà des promesses de productivité, la HAS rappelle que ces systèmes peuvent se tromper, parfois de manière convaincante, et qu’ils exposent à des risques concrets, de la fuite d’informations confidentielles aux « hallucinations » chiffrées ou médicamenteuses. Le message est clair : chaque usage doit être « conscient, supervisé et raisonné ». Le bon usage se fait avec le professionnel, jamais à sa place.
Pour rendre l’appropriation immédiate, le guide se structure autour d’un fil conducteur mémo-technique, A.V.E.C., qui décline quatre lignes directrices.
« Apprendre » invite à se former au fonctionnement des modèles et à leurs conditions d’utilisation, en particulier sur la confidentialité des données de santé.
« Vérifier » impose d’évaluer la pertinence de l’usage, de soigner la qualité des requêtes et de contrôler systématiquement le contenu généré, en prêtant une attention particulière aux valeurs numériques, aux unités et aux dénominations des médicaments.
« Estimer » consiste à mesurer dans le temps la qualité et l’adéquation de l’outil aux besoins, à fixer des objectifs, à suivre le nombre de corrections réalisées et l’intégration dans les flux de travail.
« Communiquer » encourage la transparence auprès des patients et des équipes, le partage de retours d’expérience et l’explicitation des types de données utilisés et des impacts organisationnels.
La HAS va jusqu’à rappeler de considérer le coût environnemental de ces usages et de conserver une part de pratique… sans IA.
Le document ne se limite pas à des principes : il s’appuie sur des cas d’usage concrets observés sur le terrain, de la transcription de consultations à la synthèse de littérature scientifique, en passant par la production de supports d’information illustrés sur les parcours médico-sociaux. Cette approche pragmatique répond à un double besoin identifié par l’institution : armer les professionnels dans leurs pratiques quotidiennes et préparer les organisations à des déploiements plus structurés.
Politiquement, la publication vaut signal
La HAS assume un rôle de chef d’orchestre et annonce la suite : une fiche destinée au grand public pour clarifier les usages de l’IA générative côté usagers et patients, puis des recommandations de bonnes pratiques pour encadrer l’usage des systèmes d’IA, générative ou non, en contexte de soins. Ce chantier, mené en collaboration avec la CNIL, doit contribuer à installer durablement un cadre de confiance et des réflexes communs, des directions d’établissement aux équipes de terrain.
Pour les dirigeants, la feuille de route qui se dessine est exigeante mais lisible.
Gouvernance d’abord : intégrer l’IA générative dans les politiques internes, définir les périmètres d’usage autorisés, formaliser les règles de non-partage d’informations identifiantes et instaurer la supervision humaine comme principe intangible.
Compétences ensuite : organiser une montée en compétence graduée, du “premier usage sécurisé” à des fonctions expertes capables d’auditer prompts, sorties et indicateurs de qualité.
Pilotage enfin : instrumenter l’évaluation continue des bénéfices et des risques, tracer les corrections, documenter les flux et favoriser les retours d’expérience inter-équipes pour éviter les silos.
À court terme, l’enjeu n’est pas d’automatiser à tout prix, mais d’outiller les professionnels pour gagner du temps utile, améliorer la qualité documentaire, fluidifier la communication et sécuriser la prise de décision.
Cette « première brique » s’inscrit dans la stratégie 2025-2030 de la HAS consacrée au numérique et à l’IA. Elle installe un langage commun et un réflexe de prudence active, sans freiner l’innovation. Dans un écosystème où les solutions généralistes côtoient des dispositifs dédiés, la valeur viendra de la capacité des organisations à apprendre vite, à vérifier mieux, à estimer honnêtement et à communiquer sans détour. Bref, à faire de l’IA générative un instrument maîtrisé, au service de la qualité et de la sécurité pour les patients comme pour les professionnels.
Rémy Teston
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