L’IA comme solution clé à la pénurie de main-d’œuvre et à l’évolutivité
Les systèmes de santé sont à bout de souffle. La combinaison de l’augmentation de la demande des patients et de la pénurie de main-d’œuvre pose un défi à tous les dirigeants de ce secteur. Une récente enquête de Bain le confirme, en montrant que les problèmes de personnel sont désormais l’une des principales préoccupations de tous les dirigeants du secteur de la santé à l’horizon de dix ans. La réalité est claire : il n’y a pas assez de capacités humaines pour gérer le passage à des soins fondés sur la valeur en utilisant les méthodes traditionnelles.
C’est là que l’intelligence artificielle gagne sa place à la table. Nous ne parlons pas d’un potentiel abstrait, mais d’une valeur pratique et immédiate. L’IA peut prendre en charge des processus répétitifs, faire émerger des informations clés à partir de données non structurées et réduire la charge de travail des équipes surchargées. Cela signifie que vos médecins et votre personnel peuvent se concentrer sur ce qui compte vraiment, à savoir les résultats pour les patients. L’IA vous permet d’évoluer non pas en embauchant des milliers de personnes, mais en multipliant ce que vos meilleurs éléments peuvent accomplir.
Il ne s’agit pas de remplacer l’expertise humaine. Il s’agit de permettre à cette expertise de fonctionner à un niveau beaucoup plus élevé. Vous pouvez accélérer la prise de décision, réduire la charge administrative et fournir des soins plus personnalisés. Tout cela en sollicitant moins la main-d’œuvre dont vous disposez déjà. Pour un dirigeant, cela doit se traduire par une action immédiate. Si votre système a du mal à supporter la charge actuelle, l’augmentation de la main-d’œuvre humaine n’est pas la seule solution. L’expansion de l’intelligence du système pourrait être la solution la plus intelligente.
Il ne s’agit pas de magie ou de marketing, mais simplement d’une planification intelligente des capacités. Faites travailler l’IA là où la vitesse, la précision et la cohérence comptent le plus. Commencez par les fonctions à fort impact et développez votre avantage opérationnel à partir de là. Les organisations qui prennent les devants façonneront la prochaine phase de performance des soins de santé. Celles qui attendront resteront en réaction.
Expansion rapide de l’adoption de l’IA au cours des trois prochaines années
Le rythme auquel les systèmes de santé prévoient de développer l’IA s’accélère. Les dirigeants n’attendent pas de voir si cela fonctionne. Ils savent que cela fonctionne déjà et que l’adoption rapide est la nouvelle norme. Les dirigeants de l’ensemble du secteur signalent un changement majeur : au cours des trois prochaines années, l’IA passera de petits projets pilotes et de fonctions isolées à un déploiement à grande échelle, à l’échelle de l’organisation.
Ce changement n’est pas seulement motivé par la pression exercée pour améliorer les résultats, il s’agit également d’une question de survie opérationnelle. L’IA s’installe dans les processus de base tels que l’aide à la décision clinique, la gestion des soins et les flux de travail administratifs, car c’est là que des gains immédiats peuvent être ressentis. Il ne suffit plus de planifier des améliorations progressives. Les entreprises qui gagneront dans le secteur de la santé au cours des trois prochaines années seront celles qui appliqueront l’IA avec intention, concentration et rapidité.
Les dirigeants doivent veiller à ce que l’adoption ne soit pas bloquée par la complexité. Les outils existent, les talents existent et les cas d’utilisation sont bien définis. Ce qu’il faut maintenant, c’est une action disciplinée : choisir où déployer, aligner vos équipes et mesurer les résultats. L’IA ne résoudra pas à elle seule les processus défaillants, mais elle renforcera considérablement les systèmes efficaces prêts à être mis à l’échelle.
L’élan est important. Les organisations qui agissent maintenant acquièrent l’expérience, les données et les talents que celles qui adopteront plus tard ne pourront pas reproduire du jour au lendemain. Utilisez ces trois prochaines années à bon escient. Développez les capacités d’IA qui soutiennent directement votre modèle d’entreprise et votre stratégie de soins. Il s’agit d’une courte période, et l’énergie que vous mettez dans l’adoption dès maintenant définira votre position concurrentielle longtemps après que les outils seront devenus la norme.
Exigences holistiques pour une mise en œuvre efficace de l’IA
Le déploiement de l’IA à grande échelle dans le secteur de la santé n’est pas seulement une décision technologique, c’est aussi une décision organisationnelle. Pour réussir, il ne suffit pas d’installer la prochaine plateforme ou d’intégrer un autre algorithme. Il faut aligner les cas d’utilisation sur les priorités de l’entreprise, mettre en place la bonne infrastructure de données et obtenir l’adhésion transversale des équipes cliniques et opérationnelles. Si ces éléments ne sont pas en place, l’extension de l’IA devient rapidement coûteuse et inefficace.
Commencez par préciser ce que vous voulez résoudre. Identifiez les domaines dans lesquels l’IA peut fondamentalement changer les résultats, qu’il s’agisse de réduire la surcharge administrative, d’améliorer la santé de la population ou de renforcer la prise de décision clinique. Vérifiez ensuite que vous disposez de données opérationnelles et cliniques suffisamment fiables pour alimenter ces systèmes. Si vos données ne sont pas fiables, vos résultats le seront aussi. Et partout où l’IA est utilisée, la gouvernance doit suivre. Il ne s’agit pas d’augmenter la technologie, mais d’augmenter la prise de décision. Cela nécessite des contrôles, une surveillance et une responsabilité au niveau du système.
La façon dont vous accompagnez les gens est tout aussi importante. Les cliniciens et le personnel gèrent déjà une charge de travail importante. Si l’IA est perçue comme une demande supplémentaire, vous rencontrerez des résistances. Si elle allège directement leur charge et améliore les soins aux patients, vous obtiendrez un élan. L’engagement n’est pas une réflexion après coup, c’est une exigence. Sans l’adhésion des cliniciens, les stratégies d’IA sont bloquées au niveau de la première ligne, même si la technologie est prometteuse.
Enfin, cette transformation doit être prise en charge par quelqu’un. Vous avez besoin d’un leader au sein de l’équipe de direction, et non d’un chef de projet, qui dispose d’une autorité claire pour conduire ces changements dans tous les services. Un changement d’une telle ampleur ne se produit pas sur le bureau de quelqu’un d’autre. Nommez un sponsor interne qui comprend les dimensions cliniques, techniques et stratégiques de l’IA et qui a le mandat de l’exécuter. C’est ainsi que l’adoption se transforme en transformation.
Prise de décision stratégique sur la création ou l’externalisation de capacités d’IA
À mesure que l’IA passe du stade de l’expérimentation à celui du déploiement à grande échelle, chaque système de santé sera confronté à la même question : que devons-nous construire nous-mêmes et que devons-nous acheter ? Cette décision a des répercussions à long terme sur les coûts, la flexibilité, la rapidité de mise en œuvre et l’appropriation de la valeur propriétaire. Il n’y a pas de réponse unique qui convienne à toutes les organisations. Mais ce qui est clair, c’est qu’il est inévitable de faire les deux. Ce qui fait la différence, c’est de savoir quand faire l’un et l’autre.
Construisez lorsque la capacité s’aligne directement sur votre stratégie de base, votre modèle de patient ou votre avantage concurrentiel. Il peut s’agir d’algorithmes cliniques formés sur votre propre population de patients ou d’outils d’IA qui soutiennent directement les parcours de soins qui vous distinguent. Il s’agit d’actifs stratégiques dont vous voudrez contrôler l’évolution. D’un autre côté, externalisez tout ce qui est banalisé ou qui n’est pas votre point fort, en particulier lorsque la précision, la préparation réglementaire ou la maintenance continue ne sont pas triviales. L’automatisation administrative est un bon exemple : laissez quelqu’un d’autre s’en charger si cela permet à vos équipes de se concentrer sur l’innovation en matière de soins.
Ce que les dirigeants doivent éviter, c’est l’indécision. S’arrêter sur la question de la construction ou de l’achat est synonyme de retards opérationnels et d’occasions perdues. Au lieu de cela, définissez clairement vos capacités de base. Évaluez ensuite vos capacités internes : honnêteté, leadership technique, maturité en matière de science des données, solidité de l’infrastructure. Comparez-les aux offres des fournisseurs selon un test simple : la solution externe peut-elle répondre à vos besoins plus rapidement, avec moins de risques et suffisamment d’adaptabilité à long terme ? Dans l’affirmative, externalisez et passez à autre chose.
Les organisations qui développent bien l’IA ne sont pas obsédées par la propriété, mais par les résultats. Que vous la développiez ou que vous l’exploitiez sous licence, ce qui compte, c’est la manière dont elle soutient la prestation des soins, améliore les résultats et réduit les coûts. Chaque décision en matière d’IA doit être à la hauteur de cet objectif. Restez concentré, réduisez la complexité et agissez rapidement.
Principaux enseignements pour les décideurs
- L’IA résout les problèmes de main-d’œuvre à grande échelle : Les dirigeants devraient investir dans des systèmes basés sur l’IA pour pallier les pénuries de main-d’œuvre tout en augmentant la capacité, en particulier à mesure que les demandes de modèles de soins fondés sur la valeur augmentent.
- La vitesse d’adoption s’accélère : Les systèmes de santé développent rapidement l’IA dans toutes les fonctions. Les dirigeants doivent donc agir maintenant pour éviter de perdre du terrain sur le plan opérationnel et concurrentiel au cours des trois prochaines années.
- L’exécution est plus importante que les outils : Pour réussir avec l’IA, il faut une infrastructure de données solide, des cas d’utilisation clairs, un personnel de première ligne engagé et un mandat de leadership, et pas seulement un nouveau logiciel.
- Le choix entre la construction et l’achat détermine les résultats : Les dirigeants devraient développer des capacités d’IA en interne uniquement pour la différenciation stratégique et externaliser le reste afin de rester agiles, de réduire les risques et de se concentrer sur ce qui compte le plus.
