De l’innovation aux réalisations : transformer les données en résultats concrets dans le secteur de la santé et des sciences de la vie

Ballodofiffusion en anglais 

Pourquoi le secteur de la santé a besoin de Signes vitaux pour se préparer à la transformation

Dans ce premier épisode de Signes vitaux, la nouvelle série de balados de CGI consacrée au secteur de la santé et sciences de la vie, l’hôte Ben Goldberg, responsable mondial sectoriel, discute avec Diane Gutiw, vice-présidente de l’IA et de l’analyse chez CGI. Ensemble, ils explorent les raisons pour lesquelles le balado a été créé, ce que CGI entend directement des hauts dirigeants du secteur et comment les technologies émergentes, en particulier l’intelligence artificielle (IA), transforment les soins de santé lorsqu’elles sont appliquées avec détermination, discipline et empathie.

La conversation porte sur la mise en œuvre : comment les organisations passent des projets pilotes à la production et obtiennent des résultats mesurables dans des systèmes complexes centrés sur l’humain.

Des décisions plus éclairées grâce à une innovation accessible

Dans le domaine de la santé et des sciences de la vie, l’innovation s’accélère, mais pas parce que les données et les analyses sont nouvelles. Comme l’explique Diane, le secteur s’appuie depuis des années sur des analyses avancées, l’apprentissage machine et l’imagerie diagnostique. Ce qui a changé, c’est l’accessibilité.

Les interfaces en langage naturel et l’IA générative rapprochent les données des cliniciens et des administrateurs, ce qui facilite l’accès aux perspectives et leur exploitation. Des tâches autrefois complexes, coûteuses et chronophages, telles que l’analyse de notes cliniques non structurées ou de données narratives, sont désormais plus faciles à réaliser à grande échelle.

Cette évolution permet des gains tangibles, depuis la rédaction électronique qui réduit la charge de travail des cliniciens en matière de documentation, jusqu’à une imagerie diagnostique plus rapide et plus précise qui aide à détecter plus tôt des pathologies telles que les hémorragies cérébrales ou les cancers. Au niveau moléculaire, l’IA accélère également la découverte de médicaments, les diagnostics et les protocoles de traitement personnalisés.

De l’expérimentation aux résultats : se concentrer sur la valeur

Malgré l’innovation rapide, de nombreux dirigeants ont le sentiment d’être à la traîne. Diane note que cette inquiétude provient souvent d’une surcharge de projets pilotes et de preuves de concept qui n’aboutissent jamais à la production.

Selon elle, la clé est d’arrêter de se concentrer sur la technologie et de focaliser nos efforts sur le problème. Les organisations doivent se poser les questions suivantes : Que cherchons-nous à résoudre? Cet outil crée-t-il une valeur réelle? Est-il plus efficace ou moins coûteux que les approches existantes?

Une adoption réussie dépend également de la gestion du changement. L’IA n’est pas un raccourci pour la pensée critique, pas plus que l’efficacité n’est une « tricherie ». Le véritable défi consiste à intégrer les outils de manière cohérente, à les incorporer dans les flux de travaux et à favoriser une culture qui équilibre l’innovation et la responsabilité.

Défis liés à l’adoption : mise à l’échelle, fondements et impact humain

L’un des signaux les plus forts que CGI perçoit dans son étude La voix de nos clients est que les organisations ont du mal à faire passer l’IA au-delà du stade expérimental. Voici quelques obstacles courants.

• Préoccupations liées aux politiques et aux risques, avec des incertitudes concernant la sécurité, la gouvernance et l’utilisation acceptable.
• Préparation des données et des infrastructures, qui limite la capacité à déployer des solutions à grande échelle.
• Anxiété de la main-d’œuvre, notamment la crainte de perdre son emploi ou le malaise lié au passage du « travail manuel » à la supervision d’outils intelligents.

Dans le secteur de la santé, ces préoccupations sont nuancées par la pénurie de main-d’œuvre. Les possibilités résident moins dans le remplacement que dans la possibilité pour les professionnels d’en faire plus avec des ressources limitées, tout en préservant leur jugement clinique, leur empathie et leur confiance.

Tendances mondiales : l’IA comme partenaire expert, et non comme substitut

Dans toutes les régions et tous les systèmes, une tendance constante se dessine : les cliniciens souhaitent que l’IA complète leur expertise, et non qu’elle la remplace.

Diane souligne le travail de CGI avec l’Hôpital universitaire d’Helsinki sur Head AI, qui aide les radiologues en signalant rapidement les hémorragies cérébrales potentielles avec une précision supérieure à 99 %. Le radiologue effectue l’examen initial, puis utilise les informations fournies par l’IA comme deuxième avis d’expert, ce qui améliore à la fois la précision et l’apprentissage au fil du temps.

Des principes similaires s’appliquent aux voies d’orientation clinique, où l’IA contribue à réduire les orientations et les tests inappropriés, ce qui accélère ainsi l’accès des patients aux soins appropriés tout en allégeant la pression sur le système.

La différence CGI : proximité, collaboration et apprentissage intersectoriel

L’une des forces déterminantes de l’approche de CGI réside dans son modèle de proximité pour la prestation de services. Les équipes travaillent au sein des mêmes communautés et des mêmes systèmes de santé que leurs clients, ce qui leur permet de comprendre les contraintes locales tout en leur donnant accès à des perspectives mondiales.

En facilitant la collaboration entre les juridictions et les secteurs d’activité, CGI aide ses clients à tirer des enseignements de modèles éprouvés plutôt que d’opérer en vase clos. Comme l’explique Ben, les enseignements tirés du secteur de la santé sont utiles à d’autres secteurs, et vice versa, en particulier dans des domaines tels que l’analyse prédictive, les prévisions et l’efficacité opérationnelle.

Prochaines étapes : performances, IA appliquée et modèles plus petits

Pour l’année à venir, Diane souligne plusieurs tendances qui prennent de l’ampleur.

• Les performances et l’efficacité des modèles, déterminées par le coût et l’échelle du calcul de l’IA.
• L’IA appliquée, axée sur des cas d’utilisation à forte valeur ajoutée directement intégrés dans les flux de travaux.
• Les modèles de langage petits et propres à un domaine, conçus pour offrir des performances de niveau expert dans une multitude de secteurs d’activité, y compris celui de la santé.

À mesure que les organisations mettent en production un nombre croissant de projets pilotes, l’IA agentive, capable de gérer des tâches en plusieurs étapes, jouera un rôle de plus en plus important. Mais le succès dépendra d’une évaluation rigoureuse de la valeur et d’une refonte de la manière dont le travail est effectué.

Conclusion pour les dirigeants : l’innovation doit devenir un élément central de notre façon de travailler

Diane conclut par un message clair à l’intention des hauts dirigeants : l’utilisation de l’IA est inévitable, mais sa valeur dépend de la manière dont elle est utilisée. L’efficacité n’est pas l’objectif final, mais un tremplin vers une analyse plus approfondie, une plus grande créativité et de meilleures décisions.

Selon elle, l’innovation doit passer d’un rôle secondaire à un rôle central dans le fonctionnement des organisations, guidée par un objectif, une échelle et le jugement humain.

Signes vitaux est une nouvelle série de balados de CGI qui explore les signaux réels qui façonnent la transformation dans le secteur de la santé et des sciences de la vie.