Lors de la conférence Knowledge26 organisée par ServiceNow, une conviction que nous avions depuis longtemps s’est confirmée : les meilleurs outils et modèles d’IA ne se traduisent pas automatiquement par des résultats concrets.
Les organismes du secteur de la santé et des sciences de la vie ont passé des années à numériser leurs systèmes et à collecter des données, des dossiers médicaux électroniques aux portails en passant par les tableaux de bord, dans l’espoir que des données de meilleure qualité conduiraient à une prise de décision et à une valeur ajoutée accrues, grâce à l’IA. Pourtant, de nombreux organismes peinent encore à obtenir ces résultats, car la collecte de données n’est qu’une partie de l’équation.
Ce qui ralentit les progrès, c’est une lacune dans la conception des flux de travail, c’est-à-dire la manière dont l’information circule entre les systèmes, entre les équipes, et entre le moment où une donnée est enregistrée et celui où quelqu’un peut agir en conséquence, ainsi que l’intégration opérationnelle qui relie le tout. Dans de nombreux cas, les données sont stockées à un endroit, les décisions sont prises ailleurs, et ce sont les collaborateurs qui doivent combler ce fossé par un travail manuel.
L’IA a un rôle important à jouer dans les entreprises du secteur de la santé, mais les résultats dépendent tout autant des flux de travail qui l’entourent. Chez Randstad Digital, nous considérons ServiceNow comme la couche qui permet de concrétiser la valeur générée par l’IA pour nos clients, en mettant les données à la disposition des personnes qui en ont besoin, au moment où elles en ont besoin.
Le problème des 63 % : automatiser ce qui entrave les soins prodigués par les professionnels de santé.
L'une des statistiques les plus alarmantes présentées lors de l'événement était que les infirmières ne consacrent que 37 % de leur temps de travail aux soins directs aux patients. Le reste est absorbé par des tâches administratives : recherche d’informations, rédaction de rapports, coordination entre des systèmes qui n’ont jamais été conçus pour communiquer entre eux. Il s’agit d’un temps de travail qualifié considérable qui, dans de nombreux cas, pourrait être géré différemment.
Knowledge26 a mis en avant deux innovations susceptibles de réduire les tâches manuelles et de recentrer l’attention sur les soins aux patients :
- Agents vocaux basés sur l’IA : dès le deuxième trimestre 2026, des agents IA traiteront les demandes informatiques, biomédicales et liées aux installations par commande vocale. Concrètement, une infirmière pourra signaler un équipement défectueux sans quitter la chambre, sans toucher à un ordinateur et, surtout, sans détourner son attention du patient.
- Assistance au triage Epic : Nous avons constaté que les flux de travail assistés par l’IA ont réduit les délais de transmission des dossiers médicaux électroniques de 4 heures à moins de 15 minutes, permettant ainsi de résorber un arriéré de plus de 2 000 demandes en une seule journée.
Pour les prestataires de soins, ces innovations allègent les tâches administratives afin que les cliniciens puissent se concentrer sur les soins.
Logistique de précision pour les payeurs et les sciences de la vie.
Si l'on élargit le champ d'analyse au-delà des prestataires, une autre série de problèmes liés aux flux de travail apparaît clairement. Dialyse à domicile. Essais cliniques décentralisés. Matériel circulant entre les établissements, les patients et d’un État à l’autre. Le continuum de soins s’est considérablement élargi au cours de la dernière décennie, et la plupart des systèmes de suivi ont été conçus pour un monde où le matériel restait dans un seul bâtiment.
Fresenius Medical Care a montré comment combler ce fossé. L’entreprise est passée d’un système de dossiers fragmentés, où différentes équipes détenaient des éléments distincts du tableau sans que personne n’en ait une vue d’ensemble, à une vue centralisée intégrant la lecture mobile de codes-barres et les données de localisation en temps réel. Résultat attendu : une réduction de 15 % du nombre d’unités par patient, accompagnée d’une amélioration de l’observance.
Pour les entreprises du secteur des sciences de la vie et les organismes payeurs, cela se traduit de deux manières :
- Visibilité de bout en bout : gestion du cycle de vie des actifs, de l’usine au domicile du patient.
- Gouvernance à grande échelle : utilisation de tableaux de bord centralisés pour gérer la stratégie et les risques liés à l’IA, prévenir l’« IA fantôme » et garantir le retour sur investissement au sein de services cloisonnés.
La supervision centralisée consiste en fin de compte à savoir ce qui est réellement en cours d’exécution et si cela fonctionne comme prévu.
Trois points à retenir pour les dirigeants du secteur de la santé et des sciences de la vie.
- La collecte de données avant tout. La qualité des résultats générés par votre IA dépend directement de la qualité des données d’entrée. Disposer de données de haute qualité grâce à une collecte structurée et régie n’est pas une condition préalable à remplir une seule fois. C’est un processus continu qui détermine si l’automatisation est fiable ou simplement rapide.
- La gouvernance n’est pas un problème de « phase deux ». Dans le secteur de la santé, la supervision humaine est une réalité clinique et réglementaire. Les organisations qui l’intègrent dès la conception se trouvent dans une position différente de celles qui l’ajoutent après coup, une fois le déploiement effectué.
- L’interopérabilité est le fondement, pas une fonctionnalité. L’intégration des normes FHIR et HL7 sous-tend toute initiative d’IA dans le secteur de la santé qui mérite d’être prise au sérieux. Il s’agit de la couche d’infrastructure. Sans elle, tout ce qui se trouve au-dessus coûte plus cher et offre moins de résultats.
La perspective de Randstad Digital.
En tant que partenaire de ServiceNow, Randstad Digital collabore avec des organisations du secteur de la santé et des sciences de la vie sur les fondements qui déterminent si l’IA est réellement performante. Notre cadre SPARC (Skills, Platform, Automation, ROI, and Cost) a pour objectif de relier la mise en œuvre aux résultats, car la technologie n’apporte de la valeur que lorsqu’elle s’inscrit dans le contexte du travail réel, et non en marge de celui-ci.
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