Publication de la stratégie nationale sur l’intelligence artificielle et les données de santé
Le 12 novembre 2025, lors de la 4ᵉ Journée nationale de l’innovation en santé numérique, le ministère de la Santé a présenté le volet dédié à l’intelligence artificielle de la stratégie nationale « IA et données de santé ». Ce second volet complète la feuille de route publiée en juillet 2025 pour structurer l’usage des données de santé par plusieurs actions permettant d’encadrer le développement de l’IA. Le Health Data Hub y contribue, notamment pour l’évaluation des systèmes d’IA et la mutualisation des algorithmes développés par l’écosystème.
La stratégie intelligence artificielle et données de santé vise à mobiliser le patrimoine national des données de santé et à renforcer la dynamique en cours pour les organiser, les enrichir, les protéger et les partager.
Cette stratégie est interministérielle et pluriannuelle : elle a été co-construite par les ministères en charge de la santé, de la recherche et de l’économie, avec l’Assurance maladie, les agences concernées, et le Health Data Hub (HDH). Cette feuille de route vise également à préparer la mise en place de l’Espace européen des données de santé (EEDS) en France d’ici à 2028.
Structurer le patrimoine national des données de santé
Le premier volet de la stratégie, publié cet été, pose les bases d’une modernisation globale de l’accès, de l’organisation et de l’exploitation des données de santé, autour de quatre axes.
Renforcer la confiance et la transparence : une nouvelle gouvernance de l’écosystème des données de santé français, construite autour du Comité du numérique en santé (CNS), en lien avec l’implémentation de l’EEDS, et en se basant notamment sur ses travaux de préfiguration auxquels le HDH a pris part (HealthData@EU Pilot, TEHDAS 1 et 2). De plus, le HDH est chargé de mettre en place un formulaire national permettant aux citoyens d’exercer leurs droits sur les données du SNDS.
Constituer des bases de données d’intérêt national : afin de permettre la réutilisation des données, l’accent sera mis sur l’enrichissement des bases de données, leur interopérabilité, la montée en compétence de l’écosystème ainsi que la clarification de la doctrine concernant leur partage.
Favoriser le partage et la mise à disposition des données : le partage des données sera facilité et encadré afin de bénéficier à tout l’écosystème, grâce au répertoire national des bases de données et de métadonnées porté par le HDH, ainsi qu’avec le développement d’un modèle économique équilibré conforme aux futures règles européennes.
Simplifier l’accès aux données : la simplification administrative constitue un enjeu important, qui verra la poursuite des efforts relatifs aux procédures d’accès simplifiées, l’accélération de l’accès aux données et la mise en place de principes harmonisés, dans la continuité des travaux du Comité stratégique des données de santé.
La stratégie nationale souligne également les objectifs nationaux en termes de souveraineté numérique. Dans le cadre de cette trajectoire, et en cohérence avec l’objectif de migration de sa plateforme technologique fixé par ses instances depuis 2022, le HDH engage plusieurs travaux. Ainsi, un marché public est en cours pour mettre en place une solution intercalaire d’hébergement souverain d’une copie de la base principale du SNDS. En parallèle, des travaux ont débuté pour préparer la stratégie de migration vers une solution cible conforme au référentiel SecNumCloud.
Déployer l’IA en santé dans des conditions de confiance et d’efficacité
Le second volet vise quant à lui à transformer et améliorer le système de santé grâce à l’intelligence artificielle, par le biais de plusieurs ambitions fortes : un cadre d’action clarifié et s’appuyant sur les experts du secteur, la bonne évaluation et cartographie des systèmes d’IA, ainsi que l’anticipation des impacts sur l’écosystème.
Ces priorités s’appuient sur plusieurs initiatives concrètes déjà initiées par le HDH pour soutenir le déploiement de l’IA en santé.
Parmi celles-ci, le projet européen SHAIPED, coordonné par un consortium de 30 partenaires sous pilotage français, vise à définir un cadre d’évaluation pour les dispositifs médicaux intégrant de l’IA.
À l’échelle nationale, le programme PARTAGES, coordonné par le Health Data Hub avec 30 partenaires dont 20 établissements de santé, se consacre au développement de modèles de langage appliqués aux usages en santé.
Par ailleurs, la Bibliothèque ouverte d’algorithmes en santé (BOAS) sera mobilisée pour mutualiser et partager l’ensemble des algorithmes utiles aux acteurs de la santé.