L’IA générative on-premise : retours d’expérience et stratégies concrètes

Anwar Dahab, senior vice president et Managing Director France chez Dell Technologies, a ouvert la discussion en rappelant que la réussite d’un projet d’IA en milieu hospitalier repose avant tout sur une stratégie claire et ciblée. « Il ne s’agit pas de multiplier les cas d’usage, mais d’identifier ceux qui auront un impact tangible et mesurable », a-t-il expliqué. Selon lui, les établissements doivent se concentrer sur un nombre limité de projets, capables de démontrer un retour sur investissement concret et rapide. « La technologie doit servir des objectifs précis : améliorer la qualité des soins, réduire la charge administrative ou optimiser les processus. Sans cette vision, on risque de se perdre dans des initiatives dispersées. »

Cette approche pragmatique a été illustrée par plusieurs exemples concrets, où l’IA générative a permis de libérer du temps médical, de réduire les erreurs ou d’améliorer la communication avec les patients. L’enjeu n’est pas seulement technologique, mais aussi organisationnel : il s’agit de prioriser, mesurer et itérer pour garantir que chaque initiative apporte une réelle valeur ajoutée.

Anne Ferrer-Villeneuve, directrice générale du CHU de Montpellier, a partagé cette vision en rappelant avec force que l’introduction de l’IA dans un hôpital ne relève pas du hasard, mais d’une décision stratégique et réfléchie.

L’un des messages forts de la conférence a été l’importance de ne pas adapter l’hôpital à l’IA, mais l’IA à l’hôpital. Comme l’a souligné Anwar Dahab, « il n’existe pas de solution universelle. Chaque établissement a sa propre mission, sa propre culture et ses propres contraintes. L’infrastructure doit être conçue pour répondre à ces spécificités. »

La donnée, un actif stratégique à maîtriser

Dans le secteur de la santé, où 90 % des données sont privées et sensibles, leur gestion devient un enjeu central. Anwar Dahab a insisté sur la nécessité pour les hôpitaux de reprendre le contrôle de leurs données : « Si vous voulez réussir, vous devez être capables de sélectionner, sécuriser et maintenir vos propres données. L’IA générative ne peut fonctionner efficacement que si elle s’appuie sur des données de qualité, structurées et accessibles. »

David Morquin, responsable de la stratégie IA au CHU de Montpellier, a détaillé comment son équipe a mis en place un cluster de calcul on-premise pour héberger et entraîner ses modèles d’IA. « Nous ne voulions pas dépendre de solutions externes sur lesquelles nous n’aurions pas le contrôle de nos données. Nous avons donc construit notre propre système, en collaboration avec des familles volontaires, pour tester et valider nos outils. » Parmi les applications phares, l’IA générative est désormais utilisée pour la rédaction des lettres de sortie, offrant aux médecins un gain de temps précieux et aux patients des explications claires et adaptées, y compris pour les enfants.

Paul Rinaudo, PDG d’Adlin France, a complété cette vision en insistant sur la nécessité de connecter les données entre elles. « Aujourd’hui, les hôpitaux sont confrontés à une prolifération de logiciels et de bases de données qui ne communiquent pas entre eux. Pour que l’IA soit efficace, il faut briser ces silos et créer une vue unifiée du patient, intégrant l’imagerie, la biologie, les dossiers cliniques, etc. »

Le choix de garder les données sur place est utile non seulement pour des raisons légales, mais surtout pour préserver leur contexte clinique. « Nos données sont générées dans un cadre spécifique, avec des protocoles, des habitudes et des contraintes qui leur sont propres. Pour que l’IA soit pertinente, elle doit comprendre ce contexte. » Cette approche permet non seulement de garantir la confidentialité, mais aussi d’enrichir les modèles d’IA avec des informations précises et adaptées aux réalités du terrain.

L’humain au cœur de la transformation

Si la technologie est un levier puissant, son adoption ne peut se faire sans l’adhésion et la formation des équipes. Anne Ferrer-Villeneuve a partagé les défis rencontrés lors de l’arrivée de l’IA au CHU de Montpellier : « Les syndicats étaient initialement très réticents. Il a fallu leur expliquer clairement ce que nous voulions faire, les impliquer dans le processus et leur montrer les bénéfices concrets. » Pour elle, la formation est un pilier essentiel : « Nous avons créé une école interne pour faire monter en compétence nos collaborateurs. Sans cette démarche, on risque de laisser des gens sur le côté, et le projet ne peut pas avancer. »