Une enquête menée dans des CHU, pas dans des EHPAD

Le périmètre conditionne la lecture de tous les chiffres qui suivent. L'ANFH en présente les grandes lignes dans sa page d'actualité consacrée à l'enquête : la démarche s'est déroulée avec le soutien de l’ANFH, et le socle de résultats est un volume de 2 509 réponses.

Ses objectifs sont de mesurer le niveau de maturité des usages individuels et collectifs de l’IA et cartographier les solutions d’intelligence artificielle déjà déployées ou en cours de développement dans les quatre CHU. Le document de synthèse est consultable sur le site de l'ANFH.

Il faut donc lire ces résultats pour ce qu'ils sont : un état des lieux dans des établissements hospitaliers universitaires. Un EHPAD est un autre terrain : chaque chiffre est rappelé ci-après avec son périmètre hospitalier, et avec sa base lorsque la synthèse la précise, pour éviter toute transposition hâtive.

L'intérêt, pour l'IDEC ou le cadre de santé, est ailleurs : ces données offrent un vocabulaire (usages, maturité, freins, attentes) et des questions à poser à ses propres équipes. Les pistes de la dernière section sont présentées comme du bon sens, non comme des conclusions de l'enquête.

Usages, maturité et outils : ce que déclarent les répondants hospitaliers

Dans cet échantillon de CHU, 46,1% des répondants déclarent un usage individuel de l'IA. La synthèse rattache ce taux à 1 160 utilisateurs déclarés sur 2 505 répondants renseignés, c'est-à-dire aux personnes ayant renseigné la question.

Sur l'échelle de maturité, dont le bas correspond aux débutants, la synthèse indique : « Les niveaux 1–2 représentent 48,7% de l'échantillon renseigné ». La base est ici celle des répondants ayant renseigné leur niveau, et non celle de l'ensemble des réponses. Sur l'âge, le constat est le suivant : plus les répondants sont jeunes, plus ils affichent une maturité IA élevée.

Côté outils, ChatGPT est mentionné par 33,6% des répondants, contre Copilot (13,6%). Ces pourcentages décrivent des répondants de CHU.

Sur l'origine des outils, la synthèse relève : « Sur un total de 878 répondants, la majorité utilise une licence personnelle gratuite. L'adoption des outils fournis par le CHU reste minoritaire. » Pour un cadre, la question à se poser dans son propre service est simple : quels outils sont réellement employés par l'équipe, et avec quel compte ?

Rapporté aux seuls utilisateurs, et non à l'ensemble des répondants, un autre constat est formulé : « Plus de 60% des utilisateurs ont un usage régulier (quotidien ou hebdomadaire) ».

Sur les tâches concernées, la synthèse de l'enquête formule ce constat : « Les usages actuels se concentrent sur des tâches à faible barrière d'entrée et à bénéfice immédiat. » Côté bénéfices perçus, le graphique des avantages affiche la ligne « Gain de temps : 41,7% ».

Enfin, la synthèse met en regard les filières professionnelles. Pour la filière soignante, elle mentionne un taux d'usage de 40,2% contre 50–55% pour les autres filières, toujours dans le périmètre des CHU. Ces écarts décrivent des équipes hospitalières ; ils ne disent rien du taux d'usage d'un EHPAD, qu'il faudrait mesurer sur place.

Freins et attentes d'accompagnement

Les pourcentages de cette section décrivent des répondants de CHU. Le tableau des freins s'ouvre sur une ligne à retenir : « 51,5% — Craintes éthiques et juridiques ». Son commentaire précise : « 1er frein déclaré (1 298 mentions). Enjeux de responsabilité médicale, confidentialité des données patients, conformité RGPD et IA Act. »

Deux autres lignes suivent : « 50,1% — Manque de connaissances » et « 39,9% — Manque de confiance dans les outils ». Sur la responsabilité de chacun face à ces outils, on peut prolonger la lecture avec la responsabilité professionnelle face aux outils numériques.

Du côté des attentes d'accompagnement, figurent « Sensibilisation générale — 57,6% » et « Cadre RGPD / CNIL / IA Act / HAS — 35,9% ».

Un dernier chiffre concerne le cadre interne des établissements. À propos de la charte IA de leur CHU, la synthèse écrit : « seuls 7,6% des répondants déclarent en avoir connaissance, tandis que 90,9% n'ont pas renseigné cette question. » Parmi les enseignements de la conclusion figure aussi cette phrase : « L'existence d'instances IA est un atout, mais ne suffit pas. »

Ce que disent les repères de la HAS

Les repères de la HAS se lisent à part de l'enquête : ils fournissent un cadre, pas des taux d'usage. Dans sa publication sur l'IA générative en santé, la HAS écrit : « Le bon usage de l'IA générative en santé se fait AVEC le professionnel. » Elle ajoute : « Chaque usage doit être conscient, supervisé et raisonné. »

Elle avertit également que le contenu généré peut comporter des erreurs en se fondant sur des données non vérifiées. Sur les données confidentielles, la HAS relève : « Des mauvaises pratiques sont aussi observées comme la transmission d'informations confidentielles ». Son constat de contexte : « Dans le secteur sanitaire, social et médico-social, les usages professionnels de ce type d'outils se multiplient. »

Dans ses repères destinés aux usagers, la HAS indique, à propos de l'IA générative, que son usage appelle une attention particulière, notamment en matière de protection des données personnelles.

Enfin, la page de la HAS sur la mise en œuvre de la certification traite des établissements de santé. Pour les dispositifs médicaux numériques (DMN) à IA, elle pose que l’établissement organise et pilote leur usage dans le respect du règlement européen 2024/1689 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle. Pour les IA sans finalité médicale, un critère de certification retient : « Leur valeur ajoutée repose sur une utilisation maîtrisée par des professionnels formés et vigilants. »

Une lecture complémentaire côté IDEC : les repères de la HAS sur l'IA générative.

Pistes concrètes pour un cadre de santé ou une IDEC

Les pistes suivantes relèvent du bon sens et chacune se rattache à un fait cité plus haut. Elles ne sont pas issues de l'enquête et ne transposent aucun chiffre hospitalier à un EHPAD.

  • Commencer par la sensibilisation. Dans les CHU, l'attente de « Sensibilisation générale — 57,6% » figure parmi les attentes d'accompagnement. Un temps d'échange court en équipe, pour que chacun dise ce qu'il utilise déjà et ce qui l'interroge, est un point de départ raisonnable. Pour situer cette posture d'accompagnement, on peut relire les compétences de l'IDEC.
  • Cadrer les usages. Puisque, dans les CHU, la synthèse relève « L'adoption des outils fournis par le CHU reste minoritaire. », il est utile de savoir quel outil circule dans son service, et de vérifier avec la direction s'il existe une consigne écrite. Cette consigne peut trouver sa place parmi les procédures de l'établissement.
  • Protéger les données de santé. Rappelons que la HAS relève la transmission d'informations confidentielles parmi les mauvaises pratiques. Une règle claire à rappeler à l'équipe : ne pas saisir d'informations relatives aux résidents dans un outil grand public.
  • Garder l'humain aux commandes. Selon la HAS, « Chaque usage doit être conscient, supervisé et raisonné. » Une piste simple consiste donc à faire relire par un professionnel toute production issue d'un outil avant son utilisation, puisque le contenu généré peut comporter des erreurs en se fondant sur des données non vérifiées.
  • Former, puis s'appuyer sur les relais. Le manque de connaissances (50,1% — Manque de connaissances) invite à prévoir un temps de formation. Pour construire ce parcours, voir les formations à prévoir pour l'équipe et, à consulter en complément, le plan de formation de l'ANFH. Dans cet échantillon hospitalier, plus les répondants sont jeunes, plus ils affichent une maturité IA élevée : repérer les collègues déjà à l'aise peut aider, sans en faire une règle.
  • Faire son propre état des lieux. Comme la synthèse mentionne un taux d'usage de 40,2% contre 50–55% pour les autres filières dans les CHU, seule une photographie locale dira où se situe son équipe. Un court recensement des usages, sans jugement, en est la base.

Sources officielles