Structuration d’un Entrepôt de Données de Santé & cadrage de cas d’usage IA (LLM)
Synthèse rapide
| Secteur | Santé privée |
| Sponsor | Direction Innovation & IA |
| Durée | 3 ans |
| Enjeu clé | Structurer un EDS conforme et sécuriser les cas d’usage IA en santé |
Contexte
Dans un contexte d’accélération de l’innovation médicale et d’essor des technologies IA, un groupe de santé privé engage un programme stratégique visant à :
- Construire un Entrepôt de Données de Santé (EDS) consolidant des données interopérables et exploitables pour la recherche clinique (notamment en oncologie)
- Tester et encadrer des cas d’usage basés sur des Large Language Models (LLM)
- Garantir conformité réglementaire, robustesse méthodologique et adoption métier
Programme structurant sur 3 ans, impliquant Direction Médicale, Recherche Clinique, DPO, IT et partenaires technologiques.
Intervention
1. Structuration stratégique et pilotage
- Définition de la vision cible et des priorités
- Construction de la feuille de route pluriannuelle
- Pilotage des jalons et coordination transverse
- Cadrage méthodologique des cas d’usage IA
2. Gouvernance Data & IA
- Définition du modèle de gouvernance de l’EDS
- Clarification des rôles, responsabilités et processus
- Définition des standards de qualité, traçabilité et sécurité
- Encadrement des expérimentations LLM (risques, conformité, validation)
3. Adoption organisationnelle
- Alignement des directions médicales et métiers
- Structuration des circuits décisionnels
- Diffusion d’une culture Data & IA responsable
Résultats
- Feuille de route EDS & IA structurée sur 3 ans
- Mise en place d’un modèle de gouvernance Data & IA adapté au secteur santé
- Cadre méthodologique robuste pour l’évaluation des cas d’usage LLM
- Coordination renforcée entre Innovation, Recherche, Médical et DPO
- Sécurisation des initiatives IA sur les plans réglementaire, technique et organisationnel