Refonte numérique du secteur de la santé et des sciences de la vie : d’une ambition de transformation à des résultats mesurables

Les organisations du secteur de la santé et des sciences de la vie disposent déjà de plans de transformation. La majorité d’entre elles ont mis en place des plans de transformation numérique ambitieux, des stratégies infonuagiques, des initiatives d’intelligence artificielle (IA) ainsi que des programmes de modernisation. Maintenant, le défi est de traduire ces ambitions en résultats mesurables.

Dans plusieurs organisations, la prochaine phase de la transformation passera par l’IA. L’étude La voix de nos clients 2026 de CGI démontre que l’IA ne peut être déployée à grande échelle dans les environnements fragmentés existants. L’IA d’entreprise doit pouvoir s’appuyer sur des systèmes modernes, des données interopérables et des flux de travaux redéfinis.

Pour 73 % des dirigeants du secteur de la santé et des sciences de la vie, l’accélération de la technologie et du numérique constitue une priorité à incidence élevée. Néanmoins, plusieurs organisations continuent de rencontrer des obstacles qui empêchent les investissements en transformation de générer des résultats à grande échelle.

Les dirigeants cherchent alors à concilier l’augmentation de la demande, les pressions sur les coûts, la complexité réglementaire, les pénuries de main-d’œuvre et les technologies vieillissantes. C’est pourquoi la refonte numérique est devenue une priorité stratégique. Plutôt que d’opter pour des programmes de remplacement de grande envergure, les organisations axent de plus en plus leurs efforts sur la modernisation sélective des capacités qui favorisent l’agilité, la résilience et la création de valeur à long terme.

Combler l’écart d’exécution

Le secteur de la santé et des sciences de la vie a réalisé d’importants progrès dans la définition de ses ambitions numériques : 63 % des dirigeants signalent que la transformation numérique a des répercussions importantes sur leur modèle d’affaires. Pourtant, seulement 20 % décrivent leur organisation comme étant hautement agile. De plus, seuls 42 % des dirigeants font état d’un très bon alignement entre les fonctions d’affaires et de TI afin de soutenir la stratégie numérique, comparativement à une moyenne mondiale de 51 %. Ces conclusions soulignent la persistance de l’écart qui sépare l’ambition et la mise en œuvre de la transformation.

Plusieurs organisations ont établi des objectifs de modernisation, des stratégies infonuagiques et des plans en matière d’innovation en IA. La maturité de l’IA demeure inégale, car les environnements existants, les données déconnectées et les modèles organisationnels obsolètes limitent le déploiement à l’échelle de l’entreprise. Le défi concerne désormais la mise en œuvre, et non l’ambition.

Trois obstacles interconnectés continuent de se dresser.

1. Les technologies existantes limitent l’agilité

Il est de plus en plus difficile d’adapter les technologies existantes aux besoins en constante évolution de la direction et des patients.

Les systèmes existants peuvent nuire à l’interopérabilité, ralentir l’innovation et accaparer des ressources au détriment de la transformation. Le remplacement d’environnements technologiques complets s’avère rarement efficace ou nécessaire. Les organisations de premier plan adoptent une approche plus ciblée, en modernisant d’abord les systèmes et les processus qui freinent la performance.

Les conclusions de La voix de nos clients ciblent les systèmes existants comme principal obstacle à la mise en œuvre de la stratégie numérique. Cela représente un défi majeur pour près de la moitié (49 %) des dirigeants du secteur. La modernisation sélective améliore l’interopérabilité, simplifie le transfert de données et favorise l’automatisation pour jeter les bases nécessaires à un déploiement de l’IA à grande échelle.

2. Les enjeux liés aux talents deviennent des défis technologiques

La transformation technologique est de plus en plus liée à celle de la main-d’œuvre.

Bon nombre d’organisations s’appuient sur un savoir-faire acquis qui devient plus difficile à remplacer en raison du départ à la retraite des talents expérimentés. Les organisations de premier plan collaborent de façon stratégique pour permettre aux équipes internes de se concentrer sur la modernisation et l’innovation.

3. Les modèles opérationnels doivent évoluer

Les investissements en technologie ne peuvent pas, à eux seuls, générer des résultats de la transformation.

Le déploiement de l’IA à grande échelle ne nécessite pas de projets pilotes isolés, mais plutôt d’un modèle opérationnel d’entreprise qui intègre la gouvernance, les résultats mesurables et la supervision humaine. De nos jours, les modèles traditionnels de prestation de services peinent à suivre le rythme des changements et demandent une plus grande harmonisation entre les fonctions d’affaires et de TI.

La refonte numérique aligne la technologie, les talents et les modèles opérationnels sur les résultats mesurables. Cette fondation favorise le déploiement de l’IA dans des processus de grande valeur, comme l’accès aux soins, les demandes de règlement ainsi que la recherche et le développement.

Par exemple, CGI collabore avec le conseil de santé de l’Université Hywel Dda pour améliorer l’efficacité opérationnelle, les résultats cliniques et la performance financière grâce à des processus simplifiés, à des investissements dans les technologies optimisées et à une feuille de route visant la transformation à long terme.

CGI a également soutenu la plus importante migration infonuagique du NHS, en transférant le service de recommandation électronique vers un environnement infonuagique évolutif capable de prendre en charge plus de 70 000 recommandations chaque jour tout en renforçant la sécurité, en réduisant les coûts et en améliorant l’accès aux services.

Ces exemples témoignent de la façon dont la modernisation ciblée peut aider à traduire les ambitions de transformation en résultats mesurables.

Jeter les bases pour une transformation fiable

À mesure que les organisations se modernisent, elles doivent renforcer les capacités de base requises pour déployer la transformation à grande échelle de façon sécurisée et durable, tout en maintenant l’agilité nécessaire pour suivre le rythme de l’évolution rapide de l’IA.

La cybersécurité, la protection des données personnelles, la conformité et la souveraineté des données doivent être intégrées aux plateformes dès leur conception. La conception fondée sur la confiance est devenue un impératif d’affaires, en particulier dans un secteur à qui sont confiées certaines des données les plus sensibles au monde. Notre étude La voix des clients démontre que 75 % des dirigeants du secteur de la santé et des sciences de la vie soutiennent des initiatives en matière de sécurité et d’atténuation des cyberrisques, comparativement à une moyenne multisectorielle de 65 %.

La stratégie infonuagique met désormais autant l’accent sur la résilience, la cybersécurité, la confiance réglementaire et la souveraineté des données que sur la modernisation. Ces priorités reposent sur des données fiables et accessibles.

Les organisations ne peuvent pas gouverner l’IA, assurer la protection des données personnelles, ni répondre aux cybermenaces sans avoir une visibilité claire de l’emplacement des données, de la façon dont elles sont utilisées et des personnes qui y accèdent. Combinée à des architectures sécurisées et à une solide gouvernance d’IA, cette fondation permet aux organisations de mettre l’IA à l’échelle tout en répondant aux exigences de protection des données personnelles, de sécurité et réglementaires.

Le véritable impératif : renforcer la capacité de mise en œuvre

Les organisations du secteur de la santé et des sciences de la vie doivent accroître leur capacité à mettre en œuvre les initiatives déjà jugées prioritaires.

La refonte numérique propose une approche concrète en privilégiant la modernisation sélective, les fondations fiables et les capacités requises pour apporter un changement durable. Cette fondation est d’autant plus importante à mesure que l’adoption de l’IA s’accélère.

Le succès ne se caractérisera pas par l’expérimentation en continu, mais plutôt par une mise à l’échelle rigoureuse, une création de valeur mesurable et la sélection prioritaire des cas d’usage qui répondent aux réels besoins d’affaires et de la main-d’œuvre. Les organisations qui harmonisent la gouvernance, les mesures, la refonte des flux de travaux et l’état de préparation des données seront les mieux placées pour déployer l’IA et les initiatives de transformation numérique à grande échelle.

Les organisations qui connaîtront du succès ne seront pas nécessairement celles qui investissent le plus dans les nouvelles technologies. Elles reconnaîtront que l’IA accélère la modernisation numérique plutôt que de la remplacer, ce qui leur permettra de mettre l’IA à l’échelle de façon responsable et de transformer l’ambition numérique en résultats mesurables.

Dans la deuxième partie de cette série, nous nous pencherons sur la manière dont les organisations du secteur de la santé et des sciences de la vie peuvent passer des projets pilotes et de l’expérimentation en IA à la génération de retombées durables à l’échelle de l’entreprise.