Littératie IA en santé : former, sécuriser et déployer

Intelligence artificielle Publié le 26/09/2026 Dimitri Jorand Gérant de DEMETER SANTE

Une méthode concrète pour développer la maîtrise de l’IA, former les équipes et cadrer des projets adaptés aux besoins réels des établissements de santé.

L’intelligence artificielle est déjà présente dans les établissements de santé et médico-sociaux, parfois dans des logiciels validés par l’organisation, parfois dans des usages individuels moins visibles. Pour agir utilement, il ne suffit pas d’ajouter une sensibilisation générale au plan de formation. Il faut relier les compétences aux usages réels, aux responsabilités, aux données traitées et aux risques. Cet article vous aide à structurer cette démarche, depuis la formation des équipes jusqu’au déploiement éventuel d’une solution interne.

En résumé

Depuis le 27 juillet 2026, l’article 4 du règlement européen sur l’IA demande aux fournisseurs et aux déployeurs de prendre des mesures soutenant le développement de la maîtrise de l’IA. Ces mesures doivent tenir compte du contexte, des connaissances des personnes qui utilisent les systèmes et des personnes concernées. Le texte ne fixe ni programme unique, ni durée standard, ni garantie individuelle de compétence. Pour un établissement, la réponse la plus solide consiste à inventorier les usages, différencier les parcours par rôle, organiser la supervision humaine et conserver les éléments qui montrent les actions réellement conduites.

Dans ce cadre, DEMETER SANTE déploie au niveau national la formation « Travailler avec l’IA » pour l’ANFH. DEMETER SANTE indique un taux de satisfaction supérieur à 99 % pour la formation « Travailler avec l’IA » déployée dans le cadre ANFH au niveau national. Ce taux porte sur la satisfaction déclarée des participants ; il ne constitue pas, à lui seul, une mesure des acquis, du transfert dans les pratiques ou de l’impact organisationnel.

Ce que le droit exige réellement au 26 septembre 2026

Une obligation de mesures adaptée au contexte

Le règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle a été modifié par le règlement (UE) 2026/1744 du 8 juillet 2026, publié au Journal officiel de l’Union européenne le 24 juillet 2026 et entré en vigueur le 27 juillet 2026. Dans sa rédaction applicable à cette date, l’article 4 prévoit des mesures destinées à soutenir le développement de la maîtrise de l’IA. L’ancienne formulation visant à garantir un niveau individuel suffisant ne doit plus être présentée comme le droit en vigueur.

Cette obligation ne se confond pas avec celle de suivre une formation déterminée. La FAQ de la Commission européenne recommande une approche tenant compte du rôle, des connaissances et du contexte. La formation peut faire partie des mesures, aux côtés de règles internes, d’une information adaptée, de contrôles, d’une documentation et d’un accompagnement dans le travail.

Commencer par les usages et les décisions à sécuriser

Avant de choisir un programme ou un outil, recensez ce que les équipes font déjà. Un assistant de rédaction, un outil de transcription, une aide au codage, un modèle de prévision ou une fonction automatisée intégrée à un logiciel n’engagent pas les mêmes données, les mêmes décisions ni les mêmes risques. Notre article sur l’inventaire des usages de l’IA en établissement de santé propose une trame pour documenter cet état des lieux.

Quatre questions pour chaque usage

• Finalité : quel problème concret l’outil doit-il aider à résoudre ?
• Personnes : qui l’utilise, qui contrôle le résultat et qui peut être affecté ?
• Données : quelles informations entrent dans le système, où circulent-elles et combien de temps sont-elles conservées ?
• Décision : que se passe-t-il si la réponse est fausse, incomplète, biaisée ou indisponible ?

Cette analyse évite de former tout le monde de la même façon ou de choisir une technologie avant d’avoir défini le besoin. La fiche de la CNIL publiée le 5 mars 2026 distingue plusieurs étapes du cycle de vie d’un système d’IA en santé et rappelle les précautions propres aux données de santé.

Former par rôle et par situation de travail

Un socle commun peut couvrir les notions essentielles, les limites des systèmes, les règles de saisie de données, la vérification des résultats et le circuit de signalement. Il doit ensuite être complété selon les responsabilités.

• Utilisateurs : reconnaître les limites, protéger les informations, vérifier une production et demander un avis.
• Managers : cadrer les usages autorisés, organiser la supervision et traiter les difficultés remontées.
• Direction, DSI, DPO, qualité et achats : qualifier les usages, examiner les contrats, organiser la gouvernance et conserver la documentation.
• Équipes qui conçoivent ou adaptent une solution : travailler sur les données, les évaluations, la sécurité, la traçabilité et les conditions de déploiement.

« Travailler avec l’IA » : une formation déployée par DEMETER SANTE

DEMETER SANTE déploie la formation « Travailler avec l’IA » dans le cadre ANFH au niveau national. Le programme officiel présente une approche combinant notions fondamentales, manipulation d’outils, réflexion éthique, cartographie de solutions, usages du quotidien et élaboration de plans d’action ou de chartes de bonnes pratiques. La formation vise l’apprentissage actif et la transposition dans le milieu professionnel.

DEMETER SANTE indique un taux de satisfaction supérieur à 99 % pour cette formation déployée dans le cadre ANFH au niveau national. Ce taux porte sur la satisfaction déclarée des participants ; il ne constitue pas, à lui seul, une mesure des acquis, du transfert dans les pratiques ou de l’impact organisationnel.

Cette formation peut constituer un point de départ. Elle ne remplace pas un diagnostic propre à l’établissement lorsqu’il faut prioriser plusieurs métiers, traiter des données sensibles, intégrer un outil au système d’information ou préparer une gouvernance durable.

Passer d’une formation commune à un accompagnement sur mesure

Lorsque les enjeux dépassent l’acculturation, DEMETER SANTE construit des accompagnements adaptés au contexte de l’organisation. Cette capacité s’appuie sur son expertise en formation, conseil et transformation ainsi que sur un partenariat stratégique de confiance avec JustAI. Ce partenariat est une information communiquée par DEMETER SANTE. Sa portée contractuelle et ses réalisations ne sont pas détaillées publiquement dans les sources utilisées pour cet article.

Le périmètre peut couvrir tout ou partie du spectre suivant :

• Accompagnement AI Act : inventaire des systèmes et usages, qualification des rôles, premières analyses de risque, gouvernance, documentation et plan d’action. Cet accompagnement ne constitue pas une garantie absolue de conformité.
• Diagnostic IA : analyse des besoins, des processus, de la maturité, des données, des contraintes techniques et des conditions d’appropriation.
• Développement et déploiement sur mesure : prototypage, intégration, évaluation et mise en service progressive d’une solution répondant à un usage défini.
• Formations-actions no-code et développement assisté : création encadrée d’applications avec Lovable, Replit, Codex ou Claude Code. Le choix dépend des politiques internes, des données, des contrats et du niveau de maîtrise attendu.
• Préparation à ISO/IEC 42001 : état des lieux, structuration du système de management de l’IA, responsabilités et préparation documentaire. Cet accompagnement ne garantit pas l’obtention d’une certification.
• Fine-tuning : étude de l’intérêt d’adapter un modèle, préparation des données, protocole d’évaluation et suivi des risques. Cette voie n’est pertinente que si le besoin ne peut pas être satisfait plus simplement.
• OpenWebUI et IA interne : étude et déploiement possible d’une interface et de modèles internes, sur les serveurs de l’établissement ou dans un hébergement sécurisé situé en France, par exemple chez Scaleway ou OVHcloud.

Pourquoi la solution dépend toujours du contexte

Aucune architecture ne convient à tous les établissements. Un hébergement en France ne suffit pas à établir, à lui seul, la conformité, la confidentialité ou la sécurité d’un service. Le choix dépend notamment de la nature des données, de la finalité, des accès, des sous-traitants, de l’architecture, des mesures de sécurité, des exigences de continuité, des compétences disponibles et du cadre juridique applicable. Les noms d’outils et d’hébergeurs sont des exemples de solutions envisageables, pas des recommandations universelles ni des garanties.

Un prototype no-code peut convenir à un atelier pédagogique ou à un usage interne sans données sensibles, mais être insuffisant pour un processus critique. Un modèle hébergé localement peut réduire certains flux externes tout en créant d’autres responsabilités d’exploitation, de mise à jour et de cybersécurité. Le diagnostic doit précéder la décision.

Une méthode de projet en six étapes

1. Définir le besoin : formuler le problème, les utilisateurs et la décision attendue.
2. Inventorier l’existant : repérer les outils officiels et les usages informels.
3. Qualifier les contraintes : données, sécurité, architecture, droit, ressources et dépendances.
4. Former les acteurs : construire un socle commun puis des parcours par rôle.
5. Expérimenter : tester sur un périmètre limité avec critères d’arrêt, contrôle humain et retours organisés.
6. Décider et suivre : déployer, modifier ou abandonner sur la base des résultats documentés.

Pour organiser une expérimentation, consultez notre méthode de projet IA en santé en 90 jours. Pour encadrer les usages individuels, utilisez notre modèle de charte d’utilisation de l’IA générative. Notre article sur un programme de maîtrise de l’IA démontrable détaille les traces à conserver.

Checklist avant d’engager une action

• Le besoin et les personnes concernées sont clairement identifiés.
• Les usages existants, y compris informels, sont recensés.
• Les données autorisées et interdites sont définies.
• Les rôles de décision, de contrôle et de signalement sont attribués.
• Le parcours distingue les utilisateurs, les managers et la gouvernance.
• Le choix technique est évalué au regard de la sécurité, de l’architecture et du droit.
• Les résultats attendus et les limites sont écrits avant l’expérimentation.
• Les preuves des actions conduites sont conservées et révisées.

Limites et méthode de lecture

Cet article propose une méthode générale et présente les capacités d’accompagnement déclarées par DEMETER SANTE. Il ne constitue ni un audit, ni un avis juridique, ni une prescription technique. Le taux de satisfaction mentionné est une donnée communiquée par DEMETER SANTE ; il ne constitue pas une évaluation indépendante des acquis, du transfert dans le travail ou des effets sur les pratiques. Le partenariat avec JustAI est également présenté sur déclaration de DEMETER SANTE, sans documentation publique examinée dans cette mise à jour.

Questions fréquentes

L’article 4 impose-t-il une formation identique à tous les agents ?

Non. Il impose des mesures soutenant la maîtrise de l’IA en tenant compte du contexte, des connaissances et des personnes concernées. Une formation peut y contribuer, mais son contenu doit être adapté aux usages et aux responsabilités.

Que couvre l’action « Travailler avec l’IA » ?

Le programme officiel ANFH mentionne les fondamentaux, le fonctionnement de l’IA, la manipulation d’outils, les usages hospitaliers, les questions éthiques, la cartographie de solutions et la création de plans d’action ou de chartes. DEMETER SANTE la déploie dans le cadre ANFH au niveau national.

Les retours positifs prouvent-ils l’efficacité de la formation ?

Non. Ils décrivent une appréciation qualitative communiquée par DEMETER SANTE. Ils ne remplacent pas une évaluation des acquis, du transfert dans le travail ou des effets sur les pratiques.

Peut-on créer une application métier avec un outil no-code ?

Oui, dans certains contextes. La décision dépend des données, de la sécurité, de l’architecture, des contrats, de la maintenabilité et du niveau de criticité. Un prototype ne doit pas être assimilé automatiquement à une solution prête pour la production.

Une IA hébergée en France est-elle nécessairement conforme et sécurisée ?

Non. La localisation est un critère parmi d’autres. Il faut aussi examiner les données, les accès, les sous-traitants, les transferts éventuels, le chiffrement, la journalisation, la continuité, les contrats et le cadre juridique applicable.

Le fine-tuning est-il toujours nécessaire pour adapter une IA ?

Non. Une meilleure consigne, une base documentaire maîtrisée, une configuration différente ou un processus humain peuvent parfois répondre au besoin avec moins de complexité. Le fine-tuning doit être justifié par un objectif et un protocole d’évaluation.

DEMETER SANTE peut-elle garantir la conformité AI Act ou la certification ISO/IEC 42001 ?

Non. DEMETER SANTE peut accompagner l’analyse, la gouvernance, la documentation, la formation et la préparation. La conformité dépend des systèmes, usages et décisions de l’organisation. Une certification relève d’un organisme certificateur indépendant.

Étudier votre besoin

Découvrez l’accompagnement IA de DEMETER SANTE ou contactez-nous pour cadrer votre besoin. Le premier échange vise à préciser l’usage, les personnes concernées et les contraintes avant de proposer une formation, un diagnostic ou un projet technique.