Santé : soignants, CHU, téléconsultation

Un laboratoire de biologie médicale de 22 sites a mis en place une base de connaissances interne interrogeable en français, et optimise ses tournées de collecte avec l’IA.

Guerbet utilise Azure, Document Intelligence et AI Vision pour des solutions d’IA au service de l’intégrité des données et du contrôle qualité, afin d’améliorer la précision et la conformité de sa documentation de production.

Tous les salariés de la ferme pilote d’Hectar ont un chatbot qui rapproche un symptôme observé sur un bovin du protocole de soins rédigé chaque année par la vétérinaire de l’exploitation.

Chez Burogest Services (Fernelmont), l’agent vocal Nora est en production depuis environ un an : il aide les secrétaires médicales sur une partie des appels en vérifiant les coordonnées du patient avant transfert.

Les Cliniques universitaires Saint-Luc (Bruxelles) ont intégré dans Epic un moteur d’IA développé en interne : sur commande du médecin, il résume le dossier et répond à des requêtes précises en citant sources et dates.

Les HUG ont mis en ligne confIAnce, chatbot public dont les réponses s’appuient sur plus de 1 500 pages de « stratégies » du Service de médecine de premier recours, adaptées en langage courant, sans poser de diagnostic.

L’hôpital wallon EpiCURA a déployé Microsoft 365 Copilot : plus de 85 % d’utilisation selon l’établissement, notamment pour traduire ou reformuler des contenus destinés à des patients ou collègues, et pour transformer des procédures en brochures lisibles.

Au CHRU de Nancy, Justine Paté-Madesclaire utilise Microsoft 365 Copilot au quotidien dans Outlook, Word et PowerPoint, et estime gagner entre une et trois heures par semaine selon les sujets ; l’expérimentation est passée de 50 à 300 utilisateurs, hors données médicales.

Le Dr Thomas Grangereau, médecin vasculaire à Malestroit, a adopté Heidi à l’été 2025 : il dicte ses observations, vérifie le compte rendu généré et gagne selon lui 9 minutes par patient, avec une salle d’attente passée de 45-60 minutes à 15 minutes.

Le Dr Nicolas Landragin, neurologue à la Clinique du Millénaire et en cabinet à Montpellier, utilise Microsoft Dragon Copilot à temps plein : l’outil capte la conversation, produit un compte rendu structuré, et il estime récupérer cinq à dix minutes sur une consultation d’environ trente minutes.

Le CHU de Québec–Université Laval a déployé, dans Lime, une IA qui synthétise les commentaires PREMs : selon l’établissement, 48 % des gestionnaires ont ensuite posé une action concrète et 70 % se sentent à l’aise de partager ces retours.

À l’Institut du Cancer de Montpellier, le robot Miroki (Enchanted Tools, Azure OpenAI) discute avec les enfants avant la séance de radiothérapie et reste présent pendant l’irradiation, quand parents et soignants doivent sortir de la salle.

Oncoguide, plateforme Pierre Fabre destinée aux pharmaciens d’officine, intègre un agent conversationnel qui donne accès à une information scientifique validée par les équipes du laboratoire ; 3 400 pharmaciens l’utilisent en France selon l’entreprise.

Le même laboratoire MYXLAB86 s’appuie sur Mistral AI pour une base interne interrogeable en langage naturel, choisie aussi pour les garanties sur les données de santé.

Au CHU de Nîmes, le Dr Thomas Borderie (cancérologie digestive) fait transcrire la consultation par Heidi et récupère un courrier pré-rédigé ; avant, la dictée de fin de journée prenait « une heure, une heure et demie ».

Le Dr Guillot, généraliste en cabinet de groupe semi-rural, lance Heidi et cesse de taper pendant que le patient parle : « Sur des consultations de vingt minutes, je gagne presque cinq minutes. »

Le Dr Bion, généraliste en cabinet de groupe (environ 80 % de gynécologie médicale), construit ses propres modèles Heidi : cinq minutes gagnées par consultation, même avant d’avoir tout paramétré.

Le Dr Camille Brasset, cheffe de clinique à la direction médicale d’un réseau hospitalier suisse (1 300 collab.), utilise Heidi pour les réunions de direction : une à deux heures gagnées par semaine sur les CR.

La même cheffe de clinique détourne Heidi de la transcription de consultation : elle lui fait synthétiser des dossiers de plusieurs centaines de pages, jugées « fiables et complètes » face au travail d’un médecin.

À Brest, le Dr Pronost (libéral 2,5 j/semaine + hôpital) a calculé trois heures gagnées par semaine avec Heidi : les courriers, tapés à la main, ne s’accumulent plus.

La même pneumologue utilise Heidi au-delà du courrier type : résumés pour les réunions de concertation pluridisciplinaire et courriers d’adressage, y compris vers l’ORL.

À Strasbourg, le Dr Schmitt (MG et médecine du sport) estime 4 à 5 minutes de courrier spécialisé par patient ; Heidi transcrit chaque rendez-vous et alimente des modèles (kiné, scanner, IRM).

Le Dr Schmitt se sert aussi de Heidi comme aide à la décision, une à deux fois par jour (fracture de la main, IRM cérébrale, insuffisance rénale), quand un spécialiste n’est pas joignable tout de suite.

Le groupe FINARE a déployé, en assurance animaux et en santé, une IA qui aide les gestionnaires à analyser et trier les déclarations, extraire les informations des documents et orienter les dossiers ; la décision reste humaine.

Jonathan Favre, médecin généraliste à Villeneuve-d’Ascq, a Atlas (navigateur OpenAI avec ChatGPT) ouvert en consultation : un outil d’IA spécialisé a confirmé un trouble rare du rythme sur un ECG, puis ChatGPT a conforté une suspicion d’interaction médicamenteuse.

À Éléa Santé (Montauroux), les cinq soignants de la clinique du sommeil utilisent Heidi : environ huit minutes gagnées sur une consultation de 20 minutes, le regard tourné vers le patient ; questionnaires et rapports techniques sont versés dans le compte rendu.

Le Dr Jean Movsessian, chirurgien ORL, fait transcrire la consultation par Nabla : le soignant reste tourné vers le patient ; le secrétariat relit le compte rendu avant envoi au correspondant, au lieu de retards de plusieurs mois à l’hôpital.

Patrick Couny, masseur-kinésithérapeute et président de l’URPS Pays de la Loire, a créé le GPT Bilan Kiné assist à partir de 80 anciens bilans : le soignant saisit motif, déficits et objectifs, et l’outil propose un premier bilan pour le patient.

Claire Gouissem, soignant orthophoniste à Longueau, demande à ChatGPT une liste de vingt mots — par exemple des noms communs commençant par B et de deux syllabes — au lieu de les chercher à la main pour ses patients.

Le Dr Vincent Misrai, chirurgien urologue à Toulouse, utilise Nabla à chaque consultation : le soignant n’est plus rivé à l’écran, écoute le patient et note une attitude ou une cicatrice ; le compte rendu de consultation est structuré à valider.

Le Dr Célestin R., médecin généraliste libéral (sommeil et expertise), croise le dossier du patient et la transcription de consultation dans Heidi : un dossier MDPH complet sort en cinq minutes ; au global, environ une heure de travail administratif dégagée par jour, dont les courriers aux spécialistes.

Le Dr Jean-Christophe Nogrette, médecin généraliste, responsable de MG France, utilise un outil de résumé automatique de consultation : sur 20 minutes, 5 ou 6 minutes gagnées, et les soignants qui s’en servent « sont bien plus à l’heure » auprès du patient.

Joanie, 24 ans, originaire de Strasbourg, a laissé ChatGPT entrer dans sa cuisine : « Il me donne des recommandations pour mieux manger et m’explique les valeurs nutritionnelles de chaque aliment. »

Patrick Couny, kinésithérapeute et président de l’URPS Kinés des Pays de la Loire, utilise l’IA pour rédiger ses bilans, structurer ses comptes rendus et créer des supports pédagogiques personnalisés pour ses patients.

Le CHU de Montpellier développe ERIOS Assistant, un assistant conversationnel installé sur ses propres serveurs, qui aide à rédiger comptes rendus et documents pour les patients, interroge les référentiels internes et transcrit les consultations.

Le Dr François Fierens, médecin généraliste, utilise Nabla lors des visites à domicile, avec son téléphone, puis retrouve les données sur l’ordinateur : « C’est particulièrement utile lorsque j’enchaîne plusieurs visites, car il y a un risque de perdre certains détails au moment de compléter les dossiers. Avec Nabla, toutes les informations sont consignées. »

Le Dr Émilie Chemla, médecin généraliste, utilise Nabla en consultation : « Nabla est d’une grande aide, je ne tape plus en regardant mon clavier et Nabla me permet d’être à l’écoute de mes patients. Le compte rendu est clair et les améliorations sont superbes pour moi qui vois beaucoup de femmes. »

Anne Huchard, sage-femme en cabinet, dicte naturellement pendant la consultation : « Je peux désormais me concentrer davantage sur les patientes. Je parle naturellement, et Heidi s’occupe du reste. » Heidi reprend aussi les dossiers et génère des notes « même à partir de documents scannés y compris manuscrits ».

Le Dr Batard-Dupré, médecin généraliste, dicte moins pendant la séance : « je gagne du temps en consultation et téléconsultation, je regarde et écoute le patient sans avoir à noter, y compris l’examen clinique et les constantes. En cas de retard important, je peux garder les notes et enchaîner les patients, et remplir les dossiers une fois les consultations finies. »

La Dre Agathe Scemama, médecin généraliste à Paris, utilise depuis près d’un an l’assistant vocal de Doctolib : « Je ne peux presque plus me passer de l’IA vocale. » Bêta-testeuse, elle décrit un gain de confort, des consultations simplifiées, et un effet sur la relation au patient.

Le Dr Antony Pincin, chirurgien orthopédique au CHU de Bordeaux, dicte avec Dragon Medical One. Un mot-clé affiche le modèle : « Si je demande “compte rendu pour une prothèse d’épaule”, la page s’affiche aussi directement. Donc en deux secondes ça m’économise une dictée de 5-10 minutes. »

Numan, plateforme de santé en ligne (diagnostics, traitements, accompagnement), a déployé un agent de support qui répond aux questions pratiques et transmet systématiquement les questions médicales à l’équipe clinique.

Synapse Medicine, utilisée selon la source par plus de 30 % des médecins généralistes français et 300 hôpitaux, s’appuie sur des modèles de Mistral AI pour générer des recommandations médicales personnalisées et fondées sur les preuves.

Doctolib a équipé son équipe technique d’un agent de code et fait tourner ses propres agents distants, qui ouvrent désormais 10 % des demandes de modification du code de la plateforme.

Medgate, opérateur de télémédecine en Suisse et en Allemagne, a testé un agent de code pendant trois mois avec une quinzaine d’ingénieurs, avant de décider de l’étendre à toute l’organisation.

Novo Nordisk a développé NovoScribe, une plateforme qui produit la documentation réglementaire de ses essais cliniques à partir de textes validés par des experts, avant relecture et approbation humaines.

Univé, l’un des plus grands assureurs mutualistes des Pays-Bas, utilise un agent qui assemble le dossier de sinistre, relit les factures vétérinaires et prépare une recommandation traçable ; le gestionnaire garde la décision.

Le groupe Mars, présent dans les soins aux animaux de compagnie, s’est appuyé sur des modèles de Mistral AI pour accélérer le développement de RapidRead, une solution d’aide au diagnostic vétérinaire.

Doctolib a mis en production un agent qui aide chaque professionnel de santé à construire, par la conversation, le modèle selon lequel l’IA rédige ses comptes rendus de consultation.

Pour son support aux professionnels de santé, Doctolib a conçu Alfred, un système d’agents qui comprend la demande, va chercher les informations utiles et prépare l’action, que l’utilisateur confirme lui-même d’un clic.

Alan a construit Hopper, un agent interne qui répond sur le code, ouvre des pull requests, publie des prototypes et construit des tableaux de bord : 80 % des salariés s’en servent selon l’assureur santé.

Alan, dont les agents IA traitent une partie des demandes de ses adhérents, a comparé deux façons d’appeler le modèle par un test A/B en production plutôt que de se fier aux chiffres annoncés par le fournisseur.

Doctolib a construit un plugin pour Claude qui transforme un prototype généré par l’IA en code React s’appuyant uniquement sur les composants vérifiés de son design system, Oxygen.

ARTIA, accompagnée par l’EDIH Corsica.ai, utilise un agent vocal qui comprend une demande urgente de serrurerie, plomberie ou électricité et appelle plusieurs artisans à la fois.

L’Hôpital Foch (Suresnes) déploie l’assistant de Tandem Health, qui structure en compte rendu l’échange de consultation sans saisie ni dictée ; l’outil avait déjà servi pour près d’un millier de consultations au moment de l’annonce.

Le CHU de Poitiers déploie en version bêta MedGPT, l’assistant conversationnel médical de Synapse, qui répond aux questions courantes (posologies, protocoles) à partir de sources institutionnelles comme la HAS.

Le CHU de Bordeaux a signé un partenariat avec sa spin-off Synapse Medicine pour mettre MedGPT.fr à disposition de l’ensemble de ses professionnels de santé, avec un déploiement qui démarre au pôle Urgences-SAMU-SMUR.

Après un test en 2024, le Centre hospitalier d’Arles a intégré l’assistant de Nabla dans ses consultations : plus de 5 000 consultations réalisées en 2025 et une trentaine de professionnels qui l’utilisent au quotidien, selon l’éditeur.

Le groupe ELSAN utilise dans ses établissements dotés d’urgences et de radiologie une IA d’Incepto d’aide à l’interprétation des examens de traumatologie ; plus de 100 000 patients en ont bénéficié en 2025.

Avec le cabinet Talan, Ramsay Santé a mis en place une infrastructure de modèles de langage sécurisée et un « assistant augmenté » destiné d’abord aux médecins, puis étendu à l’ensemble des collaborateurs du groupe.

Au Centre d’expertise en gériatrie de Québec, une gériatre utilise chaque jour Plume IA pour produire ses notes ; le CIUSSS de la Capitale-Nationale étend l’essai à cent professionnels pendant neuf mois.

Thomas Lafon, médecin généraliste avec une forte activité de dermatologie et fondateur de Pictaderm, forme son assistante à ChatGPT « pour qu’elle rédige des courriers pré-faits, en fonction des pathologies ». Il teste aussi Nabla, Thiana et NotebookLM pour fluidifier consultations et administratif.

Au CHU de Limoges, le Pr Mathilde Duchesne, cheffe du service d’anatomopathologie, compare l’époque du microscope — « on évaluait, on donnait un pourcentage, ce n’était pas précis, on ne comptait pas les cellules » — et l’IA : « l’évaluation est beaucoup plus précise et beaucoup plus fiable ».

Le Pr Jean-Philippe Joseph, médecin généraliste à Bordeaux, utilise MedGPT « une ou deux fois par jour », notamment pour retrouver une recommandation ou croiser des sources : « Sur la HAS, par exemple, l’information peut être perdue dans une masse énorme de documents. Là, c’est un gain de temps fantastique. »

Sur une fracture de jambe, pied, bras ou poignet, le Dr Pedro Teixeira (CHRU de Nancy) laisse l’IA « prendre toutes les mesures et les angles presque instantanément ». Au pied ou à la cheville, « on a cinq ou six mesures qui sont réalisées de manière automatique » — à vérifier ou corriger selon le cas.

Le Dr Jacquetin, médecin généraliste en maison de santé pluridisciplinaire, a adopté Heidi : sur la première partie de la consultation, « là où elle notait tout, elle ne note plus rien et reste avec son patient ». Un interne lui a créé un modèle personnalisé.

Caroline Caquelin, pharmacienne co-titulaire en région parisienne, a entré dans Posos les traitements d’une personne qui voulait du Millepertuis alors qu’elle était sous citalopram : « ça m’a détecté les interactions en 2 secondes. » Le Millepertuis n’était ni dans son logiciel ni dans le Dorosz, « considéré comme une plante ».

Cyril Bègue, médecin généraliste, utilise au quotidien un assistant qui lui fournit une synthèse de l’échange avec le patient. Il a mis « le bureau avec l’ordinateur contre le mur » : plus de bureau entre lui et la personne reçue.

Charlotte Chantegros, cadre de santé au CHU de Limoges, se sert de l’IA générative pour l’organisation : « J’écris ce que j’attends pour préparer une réunion et ça me donne des idées. »

Fabien Carayol, infirmier en psychiatrie au centre hospitalier Joseph Imbert (Arles), utilise Nabla au CMP : « un assistant qui retranscrit la discussion, distingue qui dit quoi et structure les éléments en les mettant dans les cases que je lui ai demandé de créer. » Deux infirmiers s’en servent ; « on aurait vraiment beaucoup de mal à revenir en arrière. »

Le Dr Fleur Lorton, pédiatre aux urgences du CHU de Nantes, décrit l’IA comme un « second regard » sur les radiographies du coude chez l’enfant : sensibilité 99 % pour le clinicien assisté, +20 points vs urgentiste seul, sur 755 dossiers. Un logiciel de traumatologie est désormais en routine sur les radiographies de membres.

Franck Kemetia, business developer chez Rweality (Bondoufle / Paris 13e), a suivi une journée CCI Essonne sur la prospection assistée par IA. L’outil l’aide à structurer idées et argumentaires, et à analyser le marché et la concurrence.

Le Dr Jacquetin utilise Heidi « au quotidien pour ses transcriptions, la génération de courriers et, sur les consultations complexes, les rappels de tâches qui l’aident à ne rien laisser de côté » : suivi, prévention, renouvellements de traitement.

Alice Huet, pharmacienne à Paris, a ouvert le module « alternatives thérapeutiques » de Posos pour du Vivelledot en rupture : « en deux clics, j’ai rapidement pu trouver une alternative qui comprenait le même principe actif », plus des pistes dans d’autres classes.

Le Dr Célestin R., 33 ans, médecin généraliste libéral (sommeil et expertise), utilise Heidi pour le médical et les dossiers. La dernière fois, c’était « pour rédiger des courriers destinés à des spécialistes ». Il estime dégager environ une heure d’administratif par jour.

Au CHU de Limoges, le Dr Louis Mihluedo, orthopédiste pédiatrique, montre une radio où l’IA a vu la fracture mais pas le cartilage de croissance : « cette fracture va jusqu’au cartilage de croissance et c’est ce que l’IA n’a pas pu voir sur cette radio spécifiquement. »

Au CHU de Reims, le Pr Vincent Vuiblet (néphrologie, histologie, anatomopathologie), directeur de l’Institut d’intelligence artificielle en santé, décrit un système « capable de mesurer automatiquement certaines tumeurs cérébrales en environ 3 minutes, contre 30 minutes avec les méthodes classiques ».

Chez Rweality, Franck Kemetia utilise aussi l’IA pour identifier de nouveaux prospects et leur adresser des messages « plus personnalisés, plus cohérents avec leurs problématiques », à condition de bien formuler les prompts.

Le Dr Corentin Faucon, médecin généraliste en cabinet à Nancy, crée des modèles via « Demander à Heidi » : « c’est un vrai gain de temps. La rédaction des documents fonctionne très bien. » Il s’en sert pour les lettres d’adressage et les consultations de suivi.

Au CHU de Poitiers, le Dr Guillaume Herpe, radiologue et référent médical en IA, reçoit après acquisition une fiche synthétique : nombre d’images analysées, puis le résultat — par exemple « pas d’anomalie détectée ». Chaque radiologue du service y a recours au moins une fois par jour.

Daphnée Dumortier, orthophoniste à Douai, a demandé à ChatGPT un texte autour de « chocolat chaud », « mamie » et « Noël », plus « tendresse » et « humour », pour une patiente en Covid long. Accompagné d’une méditation, le texte a servi la séance ; « j’y avais passé plus de temps » sur une version faite à la main.

Le projet ConcilIA, décrit par le Pr Vincent Vuiblet au CHU de Reims, « permet de prioriser les patients nécessitant une conciliation médicamenteuse » : il « a déjà permis de tripler le nombre d’inadéquations médicamenteuses détectées ».

À la pharmacie de la Madeleine (Nice), Sandrine Matois, préparatrice, utilise un casque Wildix « qui fonctionne à l’aide de l’intelligence artificielle » : elle reste avec le patient, connectée à l’étage et à la cave, pour que le produit arrive plus vite au comptoir.

À Nancy, le Dr Corentin Faucon laisse Heidi produire automatiquement les comptes rendus à partir des échanges oraux, avec des notes structurées « comportant des termes précis et professionnels ». Il dit gagner 3 à 4 minutes par consultation.

Au CHU de Poitiers, « à peu près 60 à 70 % de l’ensemble du volume des examens traités en intelligence artificielle concernent des fractures », explique le Dr Guillaume Herpe. L’algorithme encadre la zone et indique positif ou négatif ; le radiologue supervise.

Le Dr Julien Lelandais se sert de Thiana en consultation et en téléconsultation : « Il suffit de parler à l’outil et il s’occupe de la mise en forme et de la rédaction » — ordonnance, compte rendu, arrêt de travail. Il estime gagner « au moins 15 minutes par consultation ».

Au CHRU de Nancy, le Dr Pedro Teixeira, radiologue au service d’imagerie Guilloz, utilise l’IA pour « des images moins bruitées, plus claires et plus nettes ». Elle permet aussi « de réduire la dose de radiation pour le patient », et le temps passé dans l’IRM.

Le Dr Declety, gastro-entérologue libéral au sein de structures du groupe Elsan, laisse Heidi tourner en continu : même s’il s’interrompt pour un appel, « rien de tout ça ne se retrouve dans ma note ». Ses courriers, déjà courts, sont devenus des comptes rendus exhaustifs, y compris les risques de complication expliqués au patient.

Alice Perrain, médecin généraliste à La Croix-en-Touraine (Indre-et-Loire), utilise un logiciel qui enregistre et retranscrit la consultation : « Cet outil m’offre un gain de temps et un confort car il me permet d’interagir plus facilement avec le patient. » Elle génère un compte rendu qu’elle relit et détaille.

Pour le cancer de la prostate, le Dr Guillaume Herpe utilise un algorithme qui identifie sur l’IRM les lésions à risque, produit une segmentation, un volume, une classification et une prédiction de risque : « Tout ça, c’est fait automatiquement. Mais, le radiologue peut contrôler la position. »

Le Dr Adrien Vidard, chirurgien urologue à l’hôpital Foch, utilise DALVIA Synthèse pour les lettres de liaison : « Mon boulot, c’est de soigner, de toucher le malade. Pas de passer plusieurs heures sur une lettre de liaison. » L’outil « intègre tout et restitue selon nos besoins ».

Au CHRU de Nancy, le Dr Pedro Teixeira décrit un outil qui « identifie avec des carrés ou des rectangles, la zone dans laquelle il y aurait potentiellement une pathologie, une fracture par exemple ». Le radiologue zoom ensuite et « analyse plus en détail la zone suspecte » — sans s’interdire le reste du cliché.

Émilie Morin (SVT) et Carole L’Hopital (arts plastiques), collège Marcel Mariotte à Saint-Siméon-de-Bressieux, font hybrider aux 4e au moins deux images avec Image Mixer (Hugging Face), après photomontage Photofiltre, pour une exposition de chimères.

Alice Huet, pharmacienne à Paris, ouvre Posos dès qu’une patiente se présente avec du Cellcept : conditions de prescription, accord de soin, précautions d’emploi — puis elle vérifie avec la personne si le médecin en a parlé, avant de délivrer.