Dans un nouveau rapport consacré à l’état de préparation des systèmes de santé de l’Union européenne, l’OMS Europe dresse un premier panorama inédit de l’adoption de l’intelligence artificielle en santé. Le constat est clair : l’IA est déjà là, mais sa généralisation responsable suppose encore des efforts majeurs en matière de gouvernance, de formation, de données et de financement. Décryptage.
L’intelligence artificielle n’est plus un sujet prospectif pour les systèmes de santé européens. Elle s’installe progressivement dans les organisations, les pratiques médicales, les outils de diagnostic, les plateformes d’assistance aux patients et les processus administratifs. Mais derrière l’accélération technologique, une question devient centrale : les systèmes de santé sont-ils réellement prêts à intégrer l’IA à grande échelle, de manière sûre, équitable et utile pour les professionnels comme pour les patients ?
C’est précisément l’objet du rapport publié par le Bureau régional de l’OMS pour l’Europe, “Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the European Union”. Ce document propose une photographie de la maturité des 27 États membres de l’Union européenne face à l’IA en santé, à partir de l’enquête 2024-2025 menée dans la Région européenne de l’OMS. Les 53 États membres de la Région ont été sollicités, 50 ont participé, dont l’ensemble des 27 pays de l’Union européenne.
Le rapport arrive à un moment charnière. L’Union européenne s’est dotée du premier cadre juridique complet sur l’IA avec l’AI Act, tandis que l’Espace européen des données de santé doit progressivement structurer l’accès, l’échange et la réutilisation des données de santé. Pour l’OMS Europe, l’Europe est désormais observée comme un terrain de référence pour concilier innovation, sécurité, droits fondamentaux et transformation des soins.
Premier enseignement : l’IA n’est pas seulement en expérimentation. Dans plusieurs pays européens, elle est déjà utilisée dans des domaines très concrets. Le rapport souligne que les applications les plus répandues concernent le diagnostic assisté par IA, utilisé par près des trois quarts des États membres de l’UE. Ces usages couvrent notamment l’imagerie médicale, la dermatologie ou l’ophtalmologie. Les plateformes conversationnelles, comme les chatbots d’assistance aux patients, sont également largement déployées, avec deux tiers des pays déclarant y recourir.
L’IA est aussi mobilisée pour automatiser certaines tâches logistiques et administratives, optimiser les flux, soutenir l’aide à la décision ou améliorer l’accès à l’information. Pour les États membres, les principaux moteurs de développement sont très opérationnels : améliorer la prise en charge des patients, réduire la pression sur les professionnels de santé et accroître l’efficacité des systèmes. Ce point est important. L’IA en santé n’est plus uniquement associée à des innovations de rupture ou à des projets de recherche. Elle commence à répondre à des irritants quotidiens : délais, charge administrative, tension sur les ressources humaines, coordination, tri, orientation, lecture d’images ou accompagnement des patients.
Des stratégies nationales encore peu spécifiques à la santé
Malgré cette dynamique, la gouvernance reste hétérogène. Selon l’OMS Europe, 85 % des États membres de l’UE disposent d’une stratégie nationale transversale sur l’IA, mais seuls 11 % ont une stratégie spécifiquement dédiée à l’IA en santé. Quatre pays supplémentaires sont en train d’en développer une.
Ce décalage illustre une tension bien connue : une stratégie générale sur l’IA permet de poser un cadre global, mais elle ne répond pas toujours aux enjeux très spécifiques du soin. En santé, l’IA touche à la sécurité des patients, à la responsabilité médicale, aux données sensibles, à l’évaluation clinique, à la transparence des algorithmes et à l’organisation des parcours.
L’OMS ne plaide pas nécessairement pour une multiplication de stratégies sectorielles isolées. Elle rappelle toutefois que les approches transversales doivent être suffisamment alignées avec les priorités de santé publique et les besoins réels des systèmes de soins. Sans cela, le risque est de produire des cadres trop génériques, difficiles à traduire dans les établissements, les cabinets médicaux ou les agences de régulation.
Le rapport pointe un autre sujet clé : la préparation des professionnels de santé. Seuls 26 % des États membres de l’UE déclarent proposer une formation continue à l’IA pour les professionnels de santé, et 22 % une formation initiale. À peine 15 % offrent les deux. Moins de la moitié des pays ont créé de nouveaux rôles ou parcours professionnels dédiés aux compétences en IA et en science des données dans le secteur de la santé.
C’est probablement l’un des enseignements les plus structurants du rapport. L’IA ne pourra pas être intégrée de façon sûre si les professionnels ne disposent pas des compétences nécessaires pour comprendre ses apports, ses limites et ses risques.
Il ne s’agit pas de transformer chaque médecin, infirmier ou cadre hospitalier en data scientist. Mais il devient indispensable de développer une culture commune : savoir quand un outil d’IA peut être utilisé, comment interpréter ses résultats, comment repérer un biais, comment maintenir une supervision humaine, comment expliquer son usage au patient et comment réagir en cas d’erreur. L’OMS insiste d’ailleurs sur le risque d’une adoption mal accompagnée : dépendance excessive à l’outil, érosion du jugement clinique, difficulté à évaluer les résultats produits, ou encore renforcement d’inégalités si les usages ne sont pas adaptés aux contextes réels.
L’autre angle mort concerne la concertation. La majorité des États membres de l’UE déclarent avoir engagé des parties prenantes dans la réflexion sur l’IA en santé. Mais les acteurs consultés sont surtout les pouvoirs publics, les professionnels de santé et les institutions académiques. Les associations de patients et le grand public restent beaucoup moins impliqués. Selon le rapport, seuls 18 % des États membres ayant mené des consultations ont associé le grand public. Les enseignements issus de ces consultations ne sont rendus publics que dans une minorité de cas.
Or, la confiance sera déterminante. L’IA en santé ne peut pas être pensée uniquement comme un sujet technique ou réglementaire. Elle touche à la relation de soin, au consentement, à la confidentialité, à l’équité d’accès, à la compréhension des décisions et à la place du patient dans son parcours. Associer les patients dès la conception des outils permettrait de mieux répondre aux besoins d’usage, d’identifier les craintes, d’améliorer l’acceptabilité et d’éviter des solutions techniquement performantes mais peu adaptées aux réalités du terrain.
Données de santé : le socle indispensable
Le rapport rappelle également que l’IA en santé dépend d’un prérequis fondamental : la qualité et la gouvernance des données. Les données de santé doivent être fiables, interopérables, représentatives et accessibles dans un cadre sécurisé. Sans données de qualité, les algorithmes risquent de produire des résultats biaisés, peu généralisables ou inadaptés à certains groupes de population.
L’OMS note que 67 % des États membres de l’UE disposent d’une stratégie sur les données de santé, 63 % d’un hub national de données de santé, et 44 % d’un cadre de gouvernance des données de santé. Mais les règles sur le partage transfrontalier et la réutilisation secondaire des données restent encore inégalement développées. L’arrivée de l’Espace européen des données de santé pourrait changer d’échelle. Le rapport rappelle que des éléments clés de ce cadre européen doivent devenir applicables à partir de 2029, notamment pour l’échange de catégories prioritaires de données et leur réutilisation à des fins de recherche, d’innovation ou de pilotage.
Pour les acteurs de l’e-santé, l’enjeu sera double : se conformer aux exigences européennes, mais aussi saisir l’opportunité de développer et valider des solutions d’IA sur des données plus robustes, mieux gouvernées et potentiellement plus interopérables.
Avec l’AI Act, le RGPD, le règlement sur les dispositifs médicaux et l’Espace européen des données de santé, l’Europe dispose d’un cadre réglementaire particulièrement structurant. L’OMS souligne d’ailleurs que cette trajectoire réglementaire pourrait avoir un effet stabilisateur, notamment en réduisant une partie de l’incertitude juridique dans l’Union européenne par rapport à d’autres pays de la Région européenne. Mais le rapport montre aussi que tout n’est pas réglé. Les cadres juridiques et éthiques restent inégaux selon les pays. Les lignes directrices spécifiques à l’IA en santé sont encore peu nombreuses. Les mécanismes de responsabilité, de surveillance post-commercialisation, d’évaluation en conditions réelles et de suivi des impacts doivent être renforcés.
C’est un point majeur pour les hôpitaux, les industriels, les professionnels et les patients. Qui est responsable lorsqu’un outil d’IA contribue à une erreur ? Le développeur ? L’établissement ? Le professionnel qui l’a utilisé ? Le fournisseur de données ? L’OMS appelle à clarifier les responsabilités entre développeurs, cliniciens, institutions et fournisseurs de données, avec des mécanismes de recours et de redevabilité en cas de dommage.
Parmi les obstacles identifiés, le frein le plus cité par les États membres de l’UE est le coût. 41 % considèrent l’accessibilité financière comme une barrière majeure. Viennent ensuite l’incertitude juridique et la qualité des données et standards, chacune citée comme barrière majeure par un tiers des pays. Ce constat est essentiel. L’IA en santé ne se résume pas à l’achat d’un logiciel. Elle implique des investissements en infrastructure, cybersécurité, interopérabilité, formation, évaluation, maintenance, intégration aux systèmes d’information et accompagnement du changement.
Sans modèles économiques soutenables, le risque est de voir se creuser un écart entre établissements et systèmes de santé bien dotés, capables d’expérimenter puis de déployer, et ceux qui resteront à distance faute de moyens. L’OMS alerte explicitement sur ce risque d’adoption inégale susceptible de renforcer les disparités entre systèmes de santé.
Les recommandations de l’OMS Europe
Le rapport propose plusieurs pistes d’action pour passer d’une adoption fragmentée à une intégration responsable.
L’OMS recommande notamment de mettre à jour régulièrement les stratégies nationales, de clarifier les responsabilités de pilotage, d’intégrer davantage les patients et les professionnels dans la conception des politiques, de développer des centres d’excellence, de renforcer la littératie du public et de former les professionnels à l’IA, à l’éthique, à la gouvernance des données et à l’intégration clinique.
Sur le plan réglementaire, le rapport insiste sur la nécessité de renforcer les mécanismes de responsabilité, les évaluations d’impact indépendantes, la surveillance après déploiement, les environnements de test encadrés et les laboratoires d’assurance capables d’évaluer les performances en conditions réelles.
L’OMS suggère aussi la création d’un catalogue européen centralisé de solutions d’IA vérifiées, classées par fonctionnalité, spécialité, performance et contexte d’usage. Une telle plateforme pourrait devenir un outil précieux pour guider les établissements de santé, les autorités et les professionnels dans le choix de solutions validées.
Ce rapport confirme une intuition forte : l’IA est en train de devenir une composante structurelle des systèmes de santé européens. Elle peut contribuer à améliorer le diagnostic, soutenir les professionnels, fluidifier les parcours, automatiser certaines tâches et renforcer l’engagement des patients. Mais l’OMS Europe rappelle que l’adoption de l’IA ne peut pas être laissée à la seule dynamique du marché ou de l’expérimentation locale. Pour produire de la valeur en santé, l’IA doit être gouvernée, évaluée, financée, expliquée et intégrée dans les pratiques.
Le sujet n’est donc plus de savoir si l’IA va entrer dans les systèmes de santé. Elle y est déjà. La vraie question est désormais celle de la qualité de son intégration : avec quelles garanties ? Avec quelles compétences ? Avec quelles données ? Avec quel modèle de responsabilité ? Et au bénéfice de qui ?
L’Europe dispose d’un cadre réglementaire avancé et d’un écosystème d’innovation dynamique. Mais pour transformer cette avance en impact réel, il faudra désormais franchir une étape plus difficile : passer de la stratégie à l’usage, du pilote au déploiement, et de la promesse technologique à la confiance clinique.
Source : Organisation Mondiale de la Santé