De l'expérimentation à l'intégration
L'année 2026 marque un basculement pour l'intelligence artificielle en santé. Selon un rapport Stanford-Harvard publié en février, plus de 1 200 outils IA ont reçu l'autorisation de la FDA, et la base officielle en recense désormais plus de 1 300. La radiologie concentre la majorité des dispositifs, mais l'IA s'étend au triage, à la prédiction de détérioration et à l'aide à la décision thérapeutique.
L'IA administrative (documentation, facturation, planification) a été massivement adoptée : 92 % des systèmes de santé américains déploient ou pilotent des scribes IA. L'IA clinique progresse plus lentement, freinée par la complexité réglementaire et les incertitudes sur le remboursement.
Des résultats cliniques concrets
Les essais en conditions réelles livrent des chiffres marquants. En mammographie, l'IA affiche un taux de détection du cancer supérieur de 43 % et réduit le temps de lecture de 90 % tout en maintenant la précision. En Suède, un essai à grande échelle a confirmé 17,6 % de cancers supplémentaires détectés avec le screening assisté par IA.
Les modèles prédictifs anticipent la détérioration des patients 8 à 24 heures avant les alertes standard. Au Kenya, un système IA déployé en urgences a réduit les erreurs diagnostiques sur des dizaines de milliers de patients.
Le rapport Stanford-Harvard nuance l'enthousiasme
Le rapport « State of Clinical AI 2026 » révèle des limites. L'IA égale les médecins sur les QCM cliniques mais ses performances chutent fortement dès que le format change ou que l'information est incomplète. Plus inquiétant : les cliniciens suivent les recommandations IA incorrectes même quand les erreurs sont détectables, soulevant des risques de sur-dépendance.
Sur les 500 études analysées, seules 5 % utilisaient des données de patients réels — la plupart s'appuyaient sur des questions d'examen, pas sur des workflows cliniques réels.
Un marché en pleine accélération
Selon Bessemer Venture Partners, 55 % du financement healthtech en 2025 ciblait l'IA (contre 37 % en 2024). Les méga-rounds se multiplient : Abridge à 5 Md$ de valorisation, OpenEvidence à 11,75 Md$. Les entreprises IA-natives atteignent 100 M$ d'ARR en moins de 5 ans, contre 10+ ans pour le SaaS santé traditionnel.
La France prépare le terrain
Le ministère de la Santé a dévoilé en juillet 2025 une stratégie nationale IA et données de santé, avec un hub SNDS souverain opérationnel d'ici l'été 2026 et des appels à manifestation d'intérêt pour déployer l'IA dans les établissements. Côté financement, 72 % des healthtech françaises font face à des tensions de trésorerie, et 29 % ont moins de trois mois de cash.
La question du remboursement
Le frein principal reste économique. Sans code de remboursement dédié, les hôpitaux peinent à justifier l'investissement. Bessemer prédit que la CMS (l'assurance fédérale US) lancera des expérimentations de paiement pour l'IA clinique en 2026 — un signal qui pourrait débloquer l'adoption à grande échelle.
