Redéfinir l’expérience des patients avec GenAI

Les patients ne se souviennent pas seulement de ce que vous avez dit — ils se rappellent aussi comment vous les avez fait se sentir.

Les professionnels de la santé d’aujourd’hui travaillent à un rythme effréné — horaires chargés, exigences en matière de documentation et pression constante pour atteindre les cibles. Dans cette course, un élément crucial en souffre : la connexion humaine.

Cependant, les patients tiennent profondément à cette connexion humaine. Ils souhaitent et méritent des fournisseurs de soins qui les écoutent, leur accordent du temps, font preuve d’empathie et les font se sentir compris. Un sondage sur l’expérience patient révèle que 72 % des patients considèrent l’écoute, le respect et la connexion émotionnelle comme des éléments centraux de leur expérience.

La réalité est tout autre. Seulement 11 % des patients rapportent que leur visite « offrait tout le temps nécessaire pour fournir les plus hauts standards de soins ».¹ Près de 40 % des patients déclarent quitter leur rendez-vous sans avoir abordé toutes leurs préoccupations.²

Pour poser le problème simplement, nos systèmes actuels de santé sont conçus pour le volume et l’efficacité, mais les humains ont soif de connexion, d’empathie, d’être vus et entendus. À l’ère des soins axés sur la valeur, où les résultats et l’expérience motivent le remboursement et la fidélité, combler l’écart entre les soins cliniques et l’accompagnement émotionnel n’est plus optionnel ; c’est stratégique.

Au cours de la dernière décennie, la technologie en santé s’est numérisée, mais les interactions demeurent en grande partie transactionnelles. Les patients naviguent dans des applications, portails et centres d’appels qui livrent de l’information, mais offrent rarement de la compréhension.

C’est pourquoi les leaders du secteur de la santé se tournent vers l’IA générative (GenAI), non pas comme un outil d’automatisation supplémentaire, un tableau de bord ou un chatbot, mais comme une intelligence contextuelle dynamique, capable de comprendre, ressentir et s’adapter. Pour cette raison, l’IA générative devient le facteur de différenciation entre les organisations qui se contentent de numériser et celles qui transforment véritablement l’expérience patient.

À l’échelle de l’industrie, on observe un élan grandissant. Près de 85 % des leaders américains du secteur de la santé explorent ou mettent déjà en œuvre l’IA générative, selon McKinsey.³ Plus de 60 % des prestataires prévoient intégrer des solutions alimentées par l’IA à l’accueil et la coordination des soins d’ici deux ans.⁴ Parallèlement, un nombre croissant de payeurs et de fournisseurs réalisent des co-investissements dans des cadres partagés de gouvernance de l’IA afin d’assurer une mise à l’échelle responsable.

Au sein de ce paysage en évolution, nous identifions quatre frontières transformatrices — ou « Grands Paris », comme nous aimons les appeler — où l’IA générative offrira une valeur concrète et façonnera la prochaine génération de l’expérience patient.

Grand Pari no 1 : l’IA générative sensible aux émotions

Les patients ne font pas que partager des symptômes : ils expriment craintes, anxiétés, espoirs et incertitudes, en portant leur contexte culturel et leur bagage émotionnel. Les systèmes numériques traditionnels ne perçoivent pas ces couches de sens — mais l’IA générative sensible aux émotions, oui. Elle détecte les signes subtils d’anxiété ou de confusion lors des conversations préalables au rendez-vous ou des interactions sur les portails, puis, selon l’urgence du message du patient, ajuste son ton ou effectue une escalade vers un membre de l’équipe de soins. Pendant les visites virtuelles ou via la télésanté, l’IA générative peut analyser la voix, le ton et les expressions du visage pour fournir au clinicien des indices tels que : « Le patient semble incertain par rapport aux prochaines étapes. » Après le congé, l’IA générative peut surveiller les consultations vocales ou textuelles afin de repérer des signes de détresse émotionnelle, comme : « Je me sens perdu(e) », « J’ai peur que la douleur revienne » ou « Je ne sais pas quoi faire ensuite » et faciliter un suivi rapide. Ainsi, les patients se sentent écoutés, valorisés et compris, et pas seulement traités. Cela engendre une plus grande confiance envers les fournisseurs de soins, améliore l’adhésion aux traitements et fidélise la clientèle.

Cependant, il ne faut pas négliger une importante contrainte : le paradoxe de l’empathie. L’empathie synthétique peut-elle remplacer les soins humains ? Lorsqu’une machine détecte les larmes et offre du réconfort, est-ce sincère ou scénique ? C’est pourquoi l’IA générative sensible aux émotions doit être conçue pour renforcer l’empathie humaine, et non la remplacer. Elle doit permettre aux cliniciens de passer plus de temps à établir une connexion, et moins à documenter.

Grand Pari no 2 : Centres de contact et opérations d’accès patient

Les centres de contact sont la vitrine numérique des prestataires de soins. Jusqu’à maintenant, ils demeurent des zones de grande frustration : délais d’attente prolongés, transferts à répétition, questions redondantes et barrières linguistiques, qui alimentent l’insatisfaction des patients. Les centres de contact de nouvelle génération intégrant des expériences propulsées par l’IA peuvent améliorer les interactions pour les patients, les prestataires, les groupes d’employeurs, les agents, les gestionnaires de soins et d’autres parties prenantes. L’analyse vocale alimentée par l’IA générative détecte les émotions des patients en temps réel durant les appels, oriente dynamiquement les appels, propose des rappels contextuels et suggère la meilleure prochaine action. L’orchestration multi-agents permet de traiter les demandes de routine (avantages, rendez-vous, instructions avant la visite, etc.) grâce à des bases de connaissances internes et externes, offrant un service personnalisé et continu. Elle libère aussi les agents humains pour des interactions à valeur ajoutée. L’analyse du vaste volume de données générées par les centres de contact permet d’identifier les causes profondes de frustration, d’affiner le modèle et de révéler de nouveaux leviers proactifs pour rehausser l’engagement patient.

Même si l’IA générative transforme les opérations des centres de contact, les équipes humaines demeurent indispensables, non seulement pour valider les décisions de l’IA, mais comme partenaires de création d’un nouveau modèle : l’intelligence collaborative. Il est essentiel de retenir que l’avenir ne consiste pas à remplacer les gens, mais à repenser les systèmes pour que l’humain et l’IA se complètent et produisent de meilleurs résultats. Identifier les meilleures façons pour l’IA et les humains de collaborer dans une intelligence partagée deviendra de plus en plus crucial, rappelle Diyi Yang, professeure adjointe d’informatique à l’Université Stanford, dans ses prévisions sur les grandes tendances de l’IA en 2025.⁵

Grand Pari no 3 : Mesures rapportées par les patients et évaluation de leur expérience

Les mesures de résultats rapportés par les patients (MRP) sont depuis longtemps au cœur d’une approche centrée sur le patient, offrant un aperçu de ses capacités, symptômes, perceptions et fonctionnement au quotidien. Cependant, le format hautement structuré et centré sur les questionnaires des MRP traditionnelles limite leur validité sur le terrain tout en imposant au patient un fardeau administratif souvent déconnecté de sa réalité.

Les organismes de réglementation amorcent déjà le changement : le CMS Innovation Center s’est engagé à ce qu’à la fin de 2025, plus de la moitié de ses modèles de paiement incluent au moins deux mesures rapportées par les patients (MRP ou mesures rapportées de l’expérience des patients, MREP).⁶ Moderniser la collecte des MRP devient ainsi un passage obligé pour le remboursement et la qualité. Alors que l’intégration de la voix du patient dans la prise de décisions cliniques suscite un intérêt grandissant, un réel changement devient inévitable.

Les MRP développées à l’aide de grands modèles de langage (MRP-GML) offrent une piste de transformation, en rendant l’évaluation plus personnalisée, moins exigeante pour le répondant et plus inclusive.⁷ Plutôt que des questionnaires statiques, une évaluation propulsée par l’IA générative débute par une question conversationnelle « Dites-moi ce qui vous préoccupe le plus aujourd’hui ». Selon la réponse du patient, le système choisit et administre dynamiquement les domaines MRP les plus pertinents. Ainsi, le patient consacre son temps à ses priorités, et non à des items génériques qui ne reflètent pas nécessairement sa condition. Après la visite ou une intervention, des agents conversationnels à IA générative peuvent entrer en contact avec le patient en direct, adapter les questions, détecter des réactions émotionnelles et assurer le suivi. Intégrés à l’ECR ou aux plateformes analytiques, les signaux MRP peuvent être transmis à l’équipe de soins presque en temps réel, permettant une intervention rapide.

Au-delà de l’efficacité, ce modèle favorise une expérience plus riche et signifiante pour les patients. ^7,8 Plusieurs trouveront une évaluation conversationnelle et adaptative plus naturelle et accessible que les MRP traditionnelles. Cela peut améliorer l'engagement des patients, réduire les données manquantes et faire émerger des nuances échappant aux questionnaires conventionnels, comme des attentes contradictoires ou la survenue d’effets indésirables. Grâce aux outils de synthèse de l’IA générative, cliniciens et chercheurs bénéficient d’une plus grande profondeur contextuelle par la transcription, transformant chaque interaction MRP en une évaluation hybride combinant la précision quantitative et la profondeur qualitative.

Comme ces systèmes n’exigent aucun intervieweur humain, ils s’adaptent à de grands groupes, permettent l’évaluation dans la langue de préférence des patients et à un moment et un rythme qui leur conviennent. Cela favorise l’inclusion, notamment pour les populations rurales, celles ayant des entraves à la mobilité ou nécessitant un suivi plus étroit.

Lorsqu’elles sont jumelées à des technologies de santé connectée (montres intelligentes, capteurs et caméras), les MRP-GML deviennent plus puissantes encore. Les données passivement recueillies sur la démarche, le ton de la voix, la fréquence cardiaque et les niveaux d’activité peuvent être combinées à l'information fournie par le patient pour obtenir un portrait plus global de la santé, l’évolution de la maladie et l’effet des traitements.

En somme, ces innovations placent les MRP propulsées par l’IA générative en avant-plan d’une transformation fondamentale des façons dont le système de santé recueille et valorise la voix du patient, rendant le processus plus personnel, précis, inclusif et exploitable.

Grand Pari no 4 : Égalité en littératie en santé et éducation personnalisée

La littératie en santé est l’un des plus puissants prédicteurs des résultats cliniques, mais près de 88 % des adultes américains éprouvent des difficultés à comprendre les informations de santé courantes. L’initiative Healthy People 2030, le plan décennal du HHS pour améliorer la santé des Américains, reconnaît la littératie en santé comme la base de l’atteinte de tous les autres objectifs de santé.⁹ Un faible niveau de littératie entraîne des taux d’hospitalisation plus élevés, un moins bon contrôle des maladies et des admissions pour des problèmes non urgents et non graves, menant à de pires résultats. Parallèlement, les patients s’attendent de plus en plus à recevoir une communication adaptée à leur langue, leur culture et leur contexte, créant une occasion unique pour l’IA générative d’agir comme un puissant égalisateur et de transformer la communication en santé.

Des agents à IA générative peuvent personnaliser du contenu écrit, vidéo et audio selon le niveau de littératie, la langue, le contexte culturel et les préférences du patient. Ils peuvent aussi détecter la confusion, l’hésitation et/ou l’anxiété à l’aide de GML sensibles aux émotions, afin de simplifier ou reformuler leurs explications en temps réel. Ils peuvent offrir des encouragements personnalisés et adaptés à la routine du patient, pour permettre une communication inclusive, empathique et concrète. Le contenu peut être transmis sur un portail patient via un chatbot multimodal ou un avatar empathique qui contextualise la masse d’instructions cliniques reçues, les adaptant aux comportements et au profil de risque individuel. Cela est particulièrement utile pour la gestion des maladies chroniques, la prise de médicaments, la santé comportementale, la prévention, les soins de plaies et les transitions post-hospitalisation, où un accompagnement étroit peut mener à de meilleurs résultats.

Les risques liés à l’IA et l’importance de solides garde-fous

À mesure que les organisations se précipitent pour implanter l’IA générative et faire évoluer l’engagement des patients et les opérations cliniques, elles doivent naviguer dans un environnement complexe d’enjeux éthiques, juridiques et réglementaires. Les cadres de référence actuels sont utiles, mais négligent souvent la complexité propre à l’IA générative. L’adoption rapide de cette technologie a suscité des réponses réglementaires mondiales, comme le Cadre de gestion des risques en IA du National Institute of Standards and Technology (NIST), les principes de l’OMS pour une IA responsable en santé¹⁰ et le projet de loi européen sur l’intelligence artificielle.

Les organisations doivent définir les responsabilités, assurer la traçabilité et intégrer les principes d’éthique dans la conception des systèmes. HCLTech a bâti son approche de livraison IA générative avec ces garde-fous intégrés dans chaque solution. Découvrez notre blogue sur l’IA générative en santé : établir la stratégie et la gouvernance pour une mise en œuvre réussie¹¹ afin de voir comment HCLTech s’engage à aider les organisations de santé à exploiter le potentiel de l’IA générative, tout en assurant une mise en œuvre éthique et responsable.

HCLTech : Le partenaire idéal pour le parcours

Chez HCLTech, nous croyons que la transformation de l’expérience patient par l’IA générative n’est pas une simple mise à niveau technologique, mais une réinvention stratégique du fondement même des soins. Qu’il s’agisse de jeter les bases de l’infrastructure IA générative ou de cibler des cas d’usage à valeur élevée, nos cadres et solutions éprouvés permettent une adoption sécuritaire et confiante de l’IA.

Les plateformes d’IA signées HCLTech — AI Force, AI Foundry et AI Labs — permettent aux fournisseurs d’accélérer leur parcours IA générative avec gouvernance, évolutivité et résultats mesurables. AI Force est la plateforme phare de HCLTech : elle propulse la transformation des services par l’IA à travers l’ingénierie logicielle, les processus d’affaires et les opérations TI. AI Foundry fournit un cadre évolutif pour accélérer l’adoption de l’IA, moderniser les données et activer des solutions verticales en IA pour l’industrie de la santé. AI Labs agit comme un environnement de co-innovation pour le prototypage rapide et l’expérimentation, aidant les organisations de santé à concevoir, tester et opérationnaliser des stratégies IA générative à impact réel. Notre récente acquisition de Nuance renforce notre capacité à transformer les centres de contact en associant intelligence conversationnelle avancée et analyse des émotions.

Depuis l’accueil numérique jusqu’aux interactions cliniques post-hospitalisation, nos solutions d’expérience patient favorisent la personnalisation et l’efficacité, permettant aux fournisseurs de proposer des soins plus efficaces, équitables et axés sur l’expérience, à grande échelle.

Conclusion

L’IA générative redéfinit le potentiel de l’expérience patient : plus personnalisée, empathique et connectée à chaque étape de la trajectoire de soins. À mesure que les organisations de santé opèrent ce virage, leur réussite dépendra d’une adoption responsable de l’IA générative, de son intégration dans les flux de travail cliniques et opérationnels réels, et de son déploiement à grande échelle. Avec la bonne stratégie, une gouvernance solide et des garde-fous rigoureux, l’IA générative peut permettre au système de santé d’aller au-delà d’améliorations incrémentales vers un avenir où l’expérience patient devient prédictive, réactive et profondément humaine.

Références

Redéfinir l’expérience des patient·e·s avec l’IA générative

Related Contenu

Sécurité matérielle : un moteur pour la prochaine vague d’innovation dans les semi-conducteurs

Les soins de santé ont besoin d'une refonte structurelle pour libérer le potentiel de l'IA dans les soins aux patients

L'impact de l'IA et de la GenIA sur l'automatisation de la gestion de la qualité