Le meilleur soin, c'est celui qu'il n'est pas nécessaire de prodiguer
Face aux défis démographiques et sanitaires croissants, Reda Guiha défend la nécessité d’un changement de paradigme en faveur de la prévention. Il explore comment l’intelligence artificielle ouvre la voie à une médecine plus personnalisée, prédictive et durable.
D'ici 2050 en France, selon l’INSEE, la population des plus de 75 ans aura augmenté de 90%, soit 5,8 millions de personnes supplémentaires. Dans le même temps, la prévalence croissante des affections de longue durée (ALD), qui absorbaient déjà les deux tiers des dépenses publiques de santé en 2022, représente un coût de moins en moins tenable pour l'Assurance Maladie1. Par ailleurs, l'Union européenne projette un déficit de 4,1 millions de professionnels de santé d'ici 20302. Les déserts médicaux s'étendent, les délais de prise en charge s'allongent, les soignants s'épuisent, et les inégalités territoriales d'accès aux soins coûtent, selon les estimations européennes, 980 milliards d'euros par an en pertes de productivité et en coûts sociaux3.
Ces chiffres nous interrogent : peut-on continuer à soigner de la même façon, avec moins de professionnels de santé, plus de malades, des ressources sous tension permanente et une trajectoire de déficit budgétaire de la Sécurité sociale jugée “insoutenable” par la Cour des comptes4 ?
La réponse est non. Plutôt que de réformer le système à la marge, nous devons changer d’approche : prévenir la maladie avant qu'elle ne survienne, plutôt que d'attendre qu’elle soit là pour la guérir. Une transformation profonde que l'intelligence artificielle rend enfin possible à grande échelle.
Changer de doctrine pour mieux prévenir.
Le changement de paradigme du tout-curatif au préventif impose une rupture fondamentale dans l’approche de la médecine : le passage d'une médecine réactive, centrée sur le traitement de la maladie une fois les symptômes déclarés, à une médecine proactive, centrée sur le maintien de la santé et l'optimisation du bien-être de l’individu.
Tout l’enjeu de la médecine préventive est de passer d'un système qui attend la maladie pour agir à un système qui protège le capital santé de chacun. Cela signifie ne plus seulement raisonner à l'échelle de populations génériques, mais s'adresser avec précision à chaque personne, en tenant compte de sa singularité et de ses risques propres.
C'est exactement la promesse portée par le modèle de la médecine dite des 5P (Personnalisée, Préventive, Prédictive, Participative, de Précision), bien que son application se soit longtemps heurtée à une barrière majeure. En effet, pendant une vingtaine d’années5, la médecine des 5P est restée une lointaine ambition, du fait de la complexité du corps humain et de la quantité énorme d'informations à croiser (génomiques, épigénétiques, cliniques, modes de vie).
Aujourd'hui, l'heure est au passage à l'action pour surmonter cet obstacle. Pour les professionnels de santé comme pour les patients eux-mêmes, il s’agit de faire passer la prévention en santé des grandes théories à une pratique concrète et ancrée dans le réel. Mais avec quels outils, et comment ?
On imagine volontiers l’utilisation de l’intelligence artificielle au bloc opératoire ou derrière un scanner. C'est en amont que se joue une part tout aussi décisive de la valeur de l’IA en santé : dans sa capacité à relier des flux de données hétérogènes en grande quantité (imagerie, biologie, génomique, objets connectés) pour modéliser des parcours de santé personnalisés et intervenir avant que la maladie ne s'installe.
Deux cas d’usage illustrent la forme que cela pourrait prendre dans le système de santé français :
Le premier levier est celui d'une prévention de proximité augmentée par l'IA : des outils de triage intelligent et de télé-expertise déployés directement auprès des professionnels de santé de premier recours, permettant d’optimiser l'accès aux soins dans les zones sous-denses en médecins.
Le second est celui d'un compagnon de prévention personnalisé, capable de croiser des sources hétérogènes, d'alerter quand les recommandations se contredisent et de centraliser le suivi dans le Dossier Médical Partagé (DMP) du patient.
Lever les freins pour personnaliser la prévention santé.
Au-delà du changement de doctrine, le passage à un système de santé plus préventif suppose de lever des freins qui se sont peu à peu installés à tous les niveaux.
Harmoniser l’infrastructure des données. Il n'y aura pas de prévention personnalisée sans un socle de données fiable, souverain et interopérable. Mon espace santé, le DMP et les établissements de santé doivent parler le même langage. Ainsi, l’Espace européen des données de santé (EEDS) offre une dynamique collective à saisir sans attendre.
Simplifier le système. Complexité administrative, cadre réglementaire instable, professionnels insuffisamment formés, enjeux de compétitivité entre acteurs exigent la construction d'un cadre éthique et réglementaire solide, condition sine qua non pour instaurer la confiance et permettre une véritable collaboration entre toutes les parties prenantes.
Renforcer la confiance. Face à la défiance que peut parfois inspirer l'IA, il convient de démontrer le bénéfice direct de son utilisation pour les patients. Déployer des agents d’IA sans validation clinique rigoureuse, sans transparence sur les biais, sans souveraineté garantie des données, c'est perdre nos parties prenantes avant même de les avoir convaincues. Pour transformer cette appréhension en confiance, les associations de patients sont des acteurs essentiels à mobiliser dès la conception des solutions. C'est d’ailleurs l'un des enseignements des travaux du Cercle P, conduits par Pfizer.
La comparaison internationale est, à cet égard, éclairante, à condition de ne pas la caricaturer. Le modèle américain, très permissif, a démontré sa capacité à accélérer l'innovation ; mais il l'a fait au prix d’une régulation plus permissive, en particulier pour l’exploitation secondaire et économique des données de santé. À l'opposé, l'Estonie a mis en place un socle de données unifié dans un dossier médical 100% numérisé (E-Health Record)6, démontrant qu'un cadre exigeant n'est pas un obstacle à l'efficacité. La France n'a pas à choisir entre audace et prudence. Ce qui lui fait encore défaut, c'est la coordination entre ses forces, la volonté politique d'industrialiser ce qu'elle sait déjà faire et la capacité à valoriser ses données de santé, enjeu de compétitivité majeur et levier essentiel pour assurer la soutenabilité du système.
Et maintenant ?
La transformation du système vers plus de prévention et une approche prédictive de la santé est possible, car les technologies existent, les données sont là, les acteurs ont majoritairement exprimé leur volonté d'avancer dans cette voie. Ce qui manque, en France, n'est pas la matière, mais la coordination. Dans cet écosystème, l'industrie pharmaceutique peut contribuer utilement par ses données de vie réelle, ses capacités d'investissement, sa connaissance des trajectoires de maladies. Il faut désormais fixer un cadre avec des règles claires qui concilient, sans angélisme, innovation et acceptabilité sociale. La prévention se fera avec tous les acteurs de l'écosystème, ensemble.
Ce qui se joue aussi avec la thématique de l’utilisation de l’IA au service d’un système de santé plus préventif, c'est la capacité de la France et de l'Europe à rester souveraines dans la médecine de demain : attirer les essais cliniques, valoriser leurs données de santé, maintenir une industrie pharmaceutique capable de peser dans la recherche mondiale. Tout cela est lié, et tout cela converge vers l’ambition de construire un système qui ne se contente plus de guérir, mais qui donne à chaque citoyen les moyens de préserver ce qu'il a de plus précieux : son capital santé.
Sources
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