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IA en santé : dix nouveaux Data Challenges soutenus par France 2030

15 juil. 2026 - 16:00,
Actualité - Rédaction, DSIH
Illustration IA en santé : dix nouveaux Data Challenges soutenus par France 2030
Cancer, soins critiques, pédiatrie, cardiologie ou encore santé maternelle : dix projets ont été sélectionnés dans le cadre de l’appel à projets « Data Challenges en santé ». Financés par France 2030, ils doivent favoriser le développement de modèles d’intelligence artificielle à partir de données médicales mises à disposition des équipes participantes.

Dix nouveaux projets ont été retenus dans le cadre de l’appel à projets « Data Challenges en santé », opéré par Bpifrance et accompagné par la Plateforme des données de santé. Les lauréats avaient été annoncés en juin par la ministre chargée de la Santé, Stéphanie Rist, à l’occasion de VivaTech 2026.

Le dispositif associe également le Secrétariat général pour l’investissement, l’Agence de l’innovation en santé et la Délégation au numérique en santé. Il vise à organiser des compétitions réunissant chercheurs, cliniciens, ingénieurs et spécialistes de la donnée autour de problématiques médicales précisément définies.

Des modèles développés à partir de données de santé

Chaque Data Challenge repose sur la constitution et la mise à disposition d’un jeu de données associé à une question clinique. Les équipes participantes doivent ensuite développer et comparer différents modèles afin d’identifier les approches les plus performantes.

Les projets sélectionnés pourront recevoir une aide financière pouvant atteindre 300 000 euros. Les compétitions doivent être réalisées dans un délai de dix-huit mois. Tout ou partie des ressources constituées doit être partagé, tandis que les équipes récompensées devront accepter de publier leurs modèles en open source.

Les dix lauréats couvrent plusieurs champs médicaux :

  • AIM-CTG, porté par le Groupement des hôpitaux de l’Institut catholique de Lille, doit développer un modèle d’analyse automatisée du rythme cardiaque fœtal ;
  • ALLERGOPEST, porté par la Société française d’allergologie, étudiera les liens entre l’exposition aux pesticides et le risque d’asthme ou d’allergies ;
  • DATACESAR, porté par MIRACL.ai, vise à mieux identifier les patients présentant une atteinte cardiaque nécessitant une prise en charge spécialisée ;
  • DIPLOMA, porté par la Fondation Hôpital Saint-Joseph, cherchera à détecter précocement les cancers du pancréas à partir de scanners abdominaux réalisés en routine ;
  • LOT-LuCA, porté par Unicancer, doit automatiser la reconstitution des lignes de traitement de patients atteints d’un cancer bronchique à partir de données de vie réelle ;
  • NEURODEV, porté par l’Institut Pasteur et l’AP-HP, portera sur la prédiction de troubles neurodéveloppementaux à partir d’images cérébrales ;
  • PEDIAFEVER, porté par le CHU de Nantes, doit contribuer à repérer les infections bactériennes sévères chez les jeunes enfants fébriles ;
  • PINKCC PANC, porté par l’Institut du cancer de Montpellier, vise à améliorer la détection du cancer du pancréas à partir de scanners et d’IRM ;
  • PRISME ICU, porté par le CHU de Toulouse, cherchera à prédire l’évolution de patients hospitalisés en soins critiques à partir des données du dossier médical électronique ;
  • TRANSPOP, porté par le CHU Grenoble Alpes et les Hospices civils de Lyon, doit anticiper les besoins transfusionnels lors d’une intervention chirurgicale à partir des données préopératoires.

Une logique d’innovation ouverte

Au-delà de la production d’algorithmes, le programme entend contribuer à la constitution de ressources réutilisables pour la recherche. Depuis son lancement en 2020, le dispositif a permis l’organisation de huit compétitions et la publication de plus d’une trentaine de bases de données et de modèles, notamment par l’intermédiaire de la Bibliothèque ouverte d’algorithmes en santé.

Cette logique d’innovation ouverte ne préjuge toutefois pas du déploiement clinique des solutions développées. Les performances obtenues lors d’une compétition devront encore être confirmées sur des populations et dans des contextes de soins variés, puis évaluées au regard des exigences réglementaires, organisationnelles et éthiques applicables aux outils d’intelligence artificielle en santé.

Les projets bénéficieront d’un accompagnement de la Plateforme des données de santé pour préparer les données, organiser les compétitions et valoriser les résultats obtenus.

Sources officielles

 

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