Les organismes de soins de santé doivent composer avec une convergence de pressions qui transforme la façon dont l’industrie fonctionne. Selon McKinsey, la hausse des coûts de soins, le resserrement des conditions de remboursement, les changements réglementaires et le vieillissement de la population mettent les payeurs, les prestataires et les services de pharmacie à rude épreuve, les changements de politique fédérale aux États-Unis prévus pour 2025 intensifiant encore ces pressions.
L’indice des tendances du travail de Microsoft a révélé que près de 8 travailleurs de la santé sur 10 affirment ne pas avoir assez de temps ou d’énergie pour bien faire leur travail. Il devient de plus en plus difficile d’ignorer l’écart croissant entre ce que les organisations doivent fournir et ce que nos méthodes de travail actuelles peuvent soutenir.
De l’expérimentation à la transformation à l’échelle de l’entreprise
La maturité de l’IA dans le domaine des soins de santé évolue à travers trois étapes distinctes. La phase initiale était axée sur des projets pilotes isolés visant à prouver la faisabilité technique plutôt qu’à générer une valeur opérationnelle. Elle a été suivie d’une phase au cours de laquelle les organisations ont commencé à déployer l’IA à l’échelle dans les flux de travail et à l’aligner sur des résultats d’affaires mesurables. Une troisième phase se dessine, où l’IA s’intègre aux opérations et fonctions principales grâce à des agents coordonnés, plutôt que comme des outils autonomes.
Selon Menlo Ventures, 22 % des organismes de soins de santé ont maintenant mis en œuvre des outils d’IA spécialisés par domaine, soit une augmentation de 7 fois par rapport à 2024 et de 10 fois par rapport à 2023. Les systèmes de santé sont en tête avec un taux d’adoption de 27 %, suivis des prestataires de soins ambulatoires à 18 % et des payeurs à 14 %. Jusqu’à présent, les retombées les plus visibles touchent la documentation clinique, la préautorisation et la gestion du cycle des revenus.
Ce qui ne suit pas le rythme, c’est la capacité de passer à l’échelle. Les modèles d’IA fonctionnent souvent de façon isolée des flux de travail qu’ils sont censés soutenir. Les cadres de gouvernance tentent encore de rattraper la cadence de déploiement — et c’est ce fossé que le modèle de firme à la frontière vise à combler.
La firme à la frontière intègre l’IA au fonctionnement des soins de santé
Une firme à la frontière est une organisation de nouvelle génération qui conjugue le jugement humain et des agents IA pour travailler de façon plus intelligente et rapide. Les équipes se forment autour des résultats attendus plutôt que des départements. Chaque clinicien, gestionnaire de soins et administratif travaille avec la capacité d’IA intégrée à ses processus, plutôt qu’ajoutée par-dessus.
Copilot est au cœur de ce fonctionnement dans la pratique. Plutôt que de naviguer entre plusieurs systèmes, les équipes accèdent à l’information, génèrent des pistes et agissent dans une seule interface. Copilot rassemble le contexte provenant de différents systèmes et le présente de façon immédiatement utilisable au fil du travail. L’indice des tendances du travail de Microsoft souligne le rôle croissant de la collaboration entre humains et IA dans ce modèle, où les agents intelligents soutiennent l’exécution, tandis que les personnes en orientent la direction et le jugement.
De l’assistant à l’agent : comment cette évolution s’opère dans les soins de santé
Chaque application et chaque processus dans les soins de santé sont repensés sous l’angle des possibilités offertes par l’intégration de l’intelligence directement dans les opérations. Le passage de la vision de l’IA comme assistant à celle de participant actif dans les flux de travail se manifeste déjà chez les prestataires et les payeurs.
Chez les prestataires, les premiers gains sont venus de la réduction de la charge administrative pour le personnel clinique. Les assistants IA aident les cliniciens à saisir la documentation pendant les consultations, à faire ressortir les antécédents pertinents et à préparer des résumés de visite avec beaucoup moins d’efforts manuels. Ensuite, les organisations se tournent vers des agents encore plus performants. Un agent de triage peut orienter les patients selon l’acuité et les ressources disponibles. Un agent conseiller clinique peut soutenir le diagnostic et la planification du traitement en s’appuyant sur l’historique du patient et les directives cliniques actuelles. Un agent orchestrateur pour les comités de tumeurs peut coordonner les contributions de diverses spécialités, aidant les équipes multidisciplinaires à prendre des décisions plus rapidement et de façon plus cohérente.
Chez les payeurs, l’accent a été mis sur les processus administratifs les plus source de frictions. La préautorisation a été l’une des sphères les plus transformatrices, des agents IA étant capables de valider les demandes, d’examiner les réponses aux appels médicaux et de signaler les documents manquants avant l’intervention humaine. La configuration des avantages, la liquidation des demandes de remboursement et l’inscription des membres suivent une tendance similaire, des agents gérant les étapes structurées qui occupaient autrefois le personnel. Les agents conversationnels répondent aux demandes de renseignements sur la couverture et à l’aide à l’inscription, de façon à réduire les temps d’attente sans alourdir les opérations.
Au-delà de l’amélioration des flux de travail, de nouvelles capacités émergent qui n’étaient pas réalistes auparavant. Un agent d’intégrité des paiements peut repérer les fraudes avant le traitement des demandes. Un agent d’intelligence réglementaire peut faire ressortir les changements de politiques en temps réel.
L’IA devient responsable des résultats
Les avancées de l’IA sont visibles dans tout le secteur de la santé. Toutefois, faire en sorte que ces progrès entraînent un impact cohérent et à l’échelle de l’entreprise demeure difficile. Un rapport MIT Technology Review Insights produit en partenariat avec HCLTech a révélé que bien que 87 % des cadres considèrent l’IA responsable comme une priorité élevée ou moyenne, seulement 15 % se sentent très prêts à la mettre en œuvre.
La capacité d’opérationnaliser l’IA constitue la véritable contrainte. Une base de données claire, une gouvernance unifiée et des mesures de performance liées aux résultats cliniques et opérationnels distinguent les organisations qui passent à l’échelle de celles qui stagnent.
Comment HCLTech et Microsoft aident les organismes de soins de santé à passer à l’échelle
Pour faire passer l’IA de l’ambition à l’exécution, il faut des plateformes solides, une expertise sectorielle et une mise en œuvre rigoureuse. C’est là que HCLTech et Microsoft se rejoignent.
Microsoft fournit la base sur laquelle construire et étendre l’IA. Copilot sert d’interface grâce à laquelle les cliniciens, gestionnaires de soins et administratifs interagissent avec les données des divers systèmes en temps réel. Azure AI Foundry permet aux organisations de développer, de déployer et de gérer les modèles de façon sécuritaire, gouvernée et conforme aux besoins de l’entreprise. L’intégration aux plateformes cliniques telles qu’Epic garantit que l’IA est implantée directement dans les flux de travail où les décisions sont prises.
HCLTech apporte la profondeur sectorielle et la capacité d’exécution nécessaires pour transformer cette base en résultats mesurables. Notre expérience auprès des principaux régimes de soins et prestataires nous permet d’identifier les cas d’utilisation à fort impact dans les flux de travail cliniques, opérationnels et administratifs. Avec nos plateformes AI Foundry et AI Force, nous accompagnons les organismes dans la conception d’architectures pilotées par des agents, la connexion de données fragmentées et l’établissement de cadres de gouvernance favorisant l’adoption de l’IA responsable.
Ensemble, HCLTech et Microsoft permettent aux organismes de soins de santé d’aller au-delà des déploiements isolés. Les résultats sont mesurés selon des critères qui comptent, notamment la réduction du fardeau documentaire, l’amélioration des délais de préautorisation, une meilleure circulation des patients et une prestation de soins plus cohérente.
