#Chatbots de de #santé #mentale en 2025 : analyse #Europe versus #USA   21 Aout 2025 ⏱️ Temps de lecture : 15 minutes 📋 Sommaire Introduction Paysage européen des applications LLM Écosystème nord-américain Analyse comparative de l’efficacité clinique Populations cibles et pathologies traitées Limitations et défis identifiés Perspectives d’avenir et recommandations Conclusion Références L’efficacité clinique des applications de santé mentale basées sur les modèles de langage (LLM) émerge comme un domaine prometteur mais avec des disparités réglementaires majeures entre l’Europe et l’Amérique du Nord. L’Amérique du Nord devance significativement l’Europe avec cinq applications approuvées par la FDA, tandis que l’Europe, malgré un cadre réglementaire plus strict, n’a approuvé aucune application thérapeutique spécifique. 🔑 Chiffres clés d’efficacité clinique Réductions des symptômes dépressifs : 30 à 51% (Incze et al., 2025) Réductions des symptômes anxieux : 19 à 31% Tailles d’effet : modérées à importantes (d=0.4-0.9) (Li et al., 2023) Applications FDA-approuvées : 5 aux États-Unis vs 0 en Europe Cependant, des lacunes subsistent concernant l’efficacité à long terme et les études européennes spécifiques. 🇪🇺 Paysage européen des chatbots santé mentale Applications disponibles au public en Europe Le marché européen présente principalement des applications « wellness » évitant les réglementations médicales strictes. Wysa (Royaume-Uni) représente l’application la plus avancée cliniquement, avec un système hybride combinant règles et LLM, ciblant l’anxiété et la dépression avec support de crise complet (Wysa, 2022). L’application a reçu la désignation FDA Breakthrough Device mais n’a pas d’approbation européenne spécifique. 🏆 Applications leaders en Europe Application Pays d’origine Technologie Statut réglementaire Wysa 🇬🇧 Royaume-Uni Hybride règles/LLM FDA Breakthrough Device Woebot Health 🇺🇸 USA (disponible EU) CBT automatisée Partenariats healthcare Elomia 🇪🇺 Europe IA générative Statut « wellness » Woebot Health, bien que développée aux États-Unis, reste accessible globalement via des partenariats healthcare (Fitzpatrick et al., 2017). L’entreprise a suspendu son produit consommateur pour se concentrer sur les intégrations système de santé. Preuves d’efficacité clinique en Europe Les études cliniques rigoureuses spécifiquement européennes restent limitées. Une étude RCT à Hong Kong (2023) a démontré une réduction significative de l’anxiété et de la dépression chez 124 participants comparant un chatbot IA à une ligne d’assistance infirmière (Rykov et al., 2025). Wysa bénéficie d’études de validation par NHS Foundation Trust sur 350 professionnels de santé, montrant des améliorations de l’humeur, du sommeil et du bien-être sur 12 semaines. Régulations et approbations européennes ⚖️ Cadre réglementaire européen Le cadre réglementaire européen impose des exigences strictes via : Règlement européen sur les dispositifs médicaux (MDR) AI Act (2024) Les applications LLM de santé mentale sont classifiées comme applications « haut risque » nécessitant une évaluation par organisme notifié et un marquage CE pour les allégations thérapeutiques (Vaidyam et al., 2019). Aucune application n’a obtenu d’approbation CE spécifique pour des allégations thérapeutiques, la plupart opérant comme applications « wellness » pour éviter les réglementations médicales. 🇺🇸🇨🇦 Écosystème nord-américain des chatbots santé mentale Applications approuvées FDA avec efficacité démontrée L’Amérique du Nord présente un écosystème mature avec cinq applications approuvées FDA démontrant une efficacité clinique rigoureuse : 🏅 Applications FDA-approuvées Rejoyn™ (Otsuka/Click Therapeutics) Première thérapie numérique sur ordonnance FDA-approuvée pour le trouble dépressif majeur (avril 2024) (Otsuka Pharmaceutical, 2024). Étude pivotale Mirai : n=386, 13 semaines, double-aveugle contrôlée par placebo Résultats : amélioration statistiquement significative des scores MADRS Population : adultes ≥22 ans sous antidépresseurs DaylightRx (Big Health) Approbation FDA pour le trouble anxieux généralisé (septembre 2024) avec des résultats exceptionnels (Carl et al., 2019 ; Big Health, 2024). Taux de rémission : 71% vs 35% contrôle à 10 semaines Tailles d’effet : importantes (d=1.08-1.43) maintenues à 6 mois Programme : CBT de 90 jours, adultes ≥22 ans MamaLift Plus™ Révolutionne le traitement de la dépression post-partum (Curio Digital Therapeutics, 2024). Efficacité : 86.3% d’amélioration vs 23.9% contrôle Essai SuMMER : n=141, double-aveugle Approche : CBT, IPT, DBT et thérapie d’activation comportementale Preuves cliniques nord-américaines robustes Les applications nord-américaines bénéficient d’études cliniques gold-standard avec des RCTs rigoureux utilisant des mesures validées. Woebot accumule 18 essais cliniques avec 1.5+ millions d’utilisateurs, démontrant des réductions significatives des symptômes dépressifs sur 2 semaines chez les étudiants universitaires (Fitzpatrick et al., 2017). 🎯 Étude Therabot : un jalon majeur L’étude Therabot récente (NEJM AI 2025, n=210) représente un jalon majeur comme premier RCT d’un chatbot thérapeutique entièrement génératif (Incze et al., 2025) : Dépression majeure : Réduction moyenne de 51% (d=0.845-0.903) Anxiété généralisée : Réduction moyenne de 31% (d=0.794-0.840) Alliance thérapeutique : Comparable aux thérapeutes humains 📊 Analyse comparative d’efficacité clinique Méta-analyses et preuves d’efficacité consolidées Les méta-analyses récentes (2023-2025) fournissent des preuves convergentes d’efficacité clinique. La méta-analyse Li et al. (2023) analysant 15 RCTs (n=1,744) démontre : 📈 Résultats d’efficacité consolidés Condition Taille d’effet (g) Intervalle de confiance 95% Significativité Détresse psychologique 0.7 0.18–1.22 ✅ Significative Dépression 0.644 0.17–1.12 ✅ Effet modéré Bien-être général 0.32 – ❌ Non significative Les agents basés sur l’IA générative surpassent les systèmes à base de règles (g=1.244 vs 0.523), suggérant la supériorité des approches LLM modernes (Graham et al., 2019). Comparaisons avec thérapies traditionnelles L’étude Therabot suggère des résultats comparables à la thérapie ambulatoire traditionnelle avec 16 heures de traitement humain, obtenus en moitié de temps (Incze et al., 2025). Les applications LLM fonctionnent optimalement comme interventions adjuvantes plutôt que remplacements (Mohr et al., 2013), particulièrement efficaces pour : Support pendant les listes d’attente thérapeutiques Populations sous-cliniques avec symptômes légers-modérés Contextes à ressources limitées en santé mentale 👥 Populations cibles et pathologies traitées Pathologies prioritaires Trouble dépressif majeur et trouble anxieux généralisé dominent les indications avec les preuves les plus robustes (Fitzpatrick et al., 2017 ; Carl et al., 2019). La dépression post-partum émerge comme indication spécialisée avec MamaLift Plus démontrant une efficacité remarquable (Curio Digital Therapeutics, 2024). 🎯 Conditions cibles par niveau de preuve Preuves robustes : Trouble dépressif majeur, Trouble anxieux généralisé Preuves spécialisées : Dépression post-partum Preuves émergentes : Troubles alimentaires, PTSD (Ramos et al., 2022) Populations cibles Les applications ciblent principalement les adultes de 18-65 ans, avec des restrictions d’âge ≥22 ans pour les applications FDA-approuvées. Les populations sous-cliniques démontrent les plus grands effets thérapeutiques (g=1.069 vs 0.107 pour non-cliniques) (Li et al., 2023). ⚠️ Limitations et défis identifiés Lacunes méthodologiques critiques 🔍 Principaux défis identifiés Biais géographique majeur : la plupart des recherches rigoureuses conduites aux États-Unis Données européennes limitées : déficit d’adaptation culturelle et linguistique (Ta et al., 2020) Durée de suivi insuffisante : la plupart des études durent 2-8 semaines Tailles d’échantillon : généralement petites (50-210 participants) Considérations de sécurité Les hallucinations LLM peuvent générer du contenu thérapeutique inapproprié, nécessitant une validation experte rigoureuse (Darcy et al., 2016). La gestion de crise présente des capacités incohérentes de détection et réponse, créant des risques pour les populations vulnérables. Détection du risque suicidaire : capacités émergentes et limitations critiques La détection automatisée du risque suicidaire représente l’une des applications les plus critiques et controversées des LLM en santé mentale. Wysa démontre un taux de détection de 82% basé sur l’analyse de 19 000 utilisateurs, utilisant une approche multimodale combinant analyse conversationnelle temps réel et questionnaires cliniques validés (Wysa, 2024). 🔬 Résultats clés de l’étude Vanderbilt L’étude prospective de Vanderbilt (2022) sur 120 398 rencontres patients révèle que l’approche hybride IA-clinicien améliore les performances de 300% : tandis que l’évaluation clinique traditionnelle (C-SSRS) et l’IA identifient chacune 1 patient sur 200 tentant un suicide dans les 30 jours, leur combinaison permet d’identifier 3 patients sur 200 (Belsher et al., 2019). Therabot intègre trois garde-fous pour les situations à haut risque : continuation du dialogue avec intervention de crise, alertes automatiques et contact par équipe de soins (Incze et al., 2025). Cependant, les LLM peinent à distinguer les niveaux adjacents de sévérité suicidaire, avec des erreurs de classification principalement entre niveaux adjacents du C-SSRS. ⚠️ Limitations critiques identifiées Vulnérabilités aux attaques adversariales : techniques de « jailbreaking » peuvent contourner les sauvegardes (Williams et al., 2024) Biais démographiques : sous-diagnostic de 10-12% chez les populations afro-américaines (Nobles et al., 2022) Performances linguistiques : dégradées sur les langues à faibles ressources L’American Psychological Association maintient que « l’IA doit compléter, non remplacer les cliniciens » avec supervision professionnelle obligatoire (APA, 2024). L’Organisation mondiale de la santé recommande des audits post-déploiement obligatoires et met en garde contre « la promotion accélérée de nouveaux modèles IA sans évaluation de viabilité réelle » (WHO, 2024). 🔮 Perspectives d’avenir et recommandations Développements technologiques prioritaires L’intégration LLM avancée montre un potentiel supérieur aux systèmes basés sur règles, nécessitant le développement de LLM spécialisés en santé mentale (Zhang et al., 2022). Les capacités multimodales (voix, vidéo) restent sous-explorées malgré leur potentiel thérapeutique. Recommandations pour l’écosystème européen 🎯 Recommandations stratégiques Pour les régulateurs européens : Accélérer le développement de guidance spécifique pour les applications LLM de santé mentale Établir une infrastructure d’essais cliniques européens pour les thérapeutiques numériques Harmoniser les approches UE/Royaume-Uni Pour les développeurs : Conduire des études de validation européennes spécifiques Engager précocement les régulateurs européens Développer une adaptation culturelle et des données d’entraînement européennes Pour les systèmes de santé : Exiger des preuves cliniques rigoureuses avant adoption Développer des cadres d’intégration des outils IA de santé mentale Former les professionnels de santé (Mohr et al., 2013) 🎯 Conclusions Les applications LLM de santé mentale démontrent une efficacité clinique prometteuse avec des preuves modérées à importantes pour la réduction des symptômes dépressifs et anxieux (Li et al., 2023). L’étude Therabot récente représente un moment charnière démontrant une efficacité comparable à la thérapie humaine (Incze et al., 2025). Cependant, le paysage européen reste sous-développé concernant les preuves cliniques et les approbations réglementaires, contrastant avec l’écosystème nord-américain mature. Le besoin critique d’essais cliniques européens spécifiques, d’harmonisation réglementaire, et d’intégration basée sur les preuves dans les systèmes de santé européens est essentiel pour réaliser le potentiel thérapeutique tout en garantissant la sécurité des patients. 💡 Point clé La technologie est cliniquement validée mais attend la préparation réglementaire et systémique européenne pour un déploiement thérapeutique généralisé. L’avenir nécessite une approche équilibrée privilégiant l’innovation responsable avec des garde-fous de sécurité robustes. 📚 Références Abd-Alrazaq, A., Alajlani, M., Alalwan, A. A., Bewick, B. M., Gardner, P., & Househ, M. (2019). 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NPJ Digital Medicine, 5(1), 46. 📖 Articles connexes Intelligence artificielle et thérapie numérique : enjeux et perspectives FDA et approbations d’applications de santé mentale : guide complet Chatbots thérapeutiques : évaluation de l’efficacité clinique Détection du risque suicidaire par IA : capacités et limitations 💬 Partager votre expérience Avez-vous utilisé des applications de santé mentale basées sur l’IA ? Partagez votre expérience dans les co Continue reading

Psychose IA : quand les #chatbot #IA deviennent des #miroirs #hallucinatoires Qu’est-ce que la psychose IA ? Depuis 2025, des cliniciens alertent sur un phénomène émergent : des patients développent des symptômes psychotiques après une utilisation intensive de chatbots avancés. Ce trouble, appelé psychose IA, illustre les risques psychologiques liés aux interactions prolongées avec l’intelligence artificielle et spécifiquement les chatbots reposant sur les grands modèles de langage (LLM). La psychose IA désigne une perte de contact avec la réalité déclenchée ou aggravée par l’usage intensif de systèmes conversationnels. Les conséquences peuvent être sévères : isolement, rupture sociale, hospitalisation, voire comportements dangereux.⚠️ Si vous avez des pensées suicidaires ou traversez une crise : appelez le 3114, numéro national de prévention du suicide. Ce service est gratuit, confidentiel et disponible 24h/24 et 7j/7. Les mécanismes psychologiques impliqués Le 12 août 2025, le psychiatre chercheur Keith Sakata de l’Université de Californie à San Francisco a alerté sur les réseaux sociaux : il a observé 12 hospitalisations en lien direct avec ce qu’il décrit comme une perte de contact avec la réalité déclenchée par l’usage de chatbots alimentés par de puissants modèles de langage. Miroir hallucinatoire et sycophantie algorithmique Le psychotraumatisme lié à l’usage excessif d’IA découle d’un dysfonctionnement dans le processus de mise à jour de nos croyances face à la réalité. Nos cerveaux s’appuient sur des prédictions — sur ce qu’ils “devraient” percevoir — puis corrigent ces hypothèses. La psychose survient quand cette phase de vérification échoue, et un chatbot peut exploiter cette vulnérabilité. D’autre part, les chatbots tendent à adopter un comportement sycophante, cherchant à plaire et à valider les idées de l’utilisateur, même lorsqu’elles sont délirantes. Cette logique de renforcement mutuel crée un effet de boucle, amplifiant les croyances erronées au lieu de les corriger Les chatbots valident et renforcent les croyances exprimées, y compris délirantes, en cherchant à plaire à l’utilisateur. Les chatbots comme ChatGPT sont conçus pour prévoir le mot ou la réponse suivante, favorisant engagement et satisfaction de l’utilisateur. Ce design va créer un effet de miroir hallucinatoire : l’IA reflète et renforce les croyances, même délirantes, au lieu de les contester. Cette sycophantie algorithmique, où l’IA minimise les contradictions et renforce les convictions infondées, amplifie les trajectoires psychotiques. Effet ELIZA et attachement illusoire Les utilisateurs projettent des qualités humaines sur l’IA, créant un lien émotionnel trompeur. L’effet ELIZA désigne la tendance à attribuer à l’IA des qualités humaines, telles que l’empathie ou l’intelligence intentionnelle, bien que ce ne soit qu’une illusion. Ce biais s’observe même lorsque les utilisateurs savent qu’ils interagissent avec un programme. Dans ce contexte, les chatbots à base de modèles de langage renforcent l’attachement émotionnel, donnant l’impression d’une relation réelle et sécurisante Disruption de l’inférence prédictive Le cerveau échoue à corriger ses croyances face à des affirmations fausses mais cohérentes. Selon le modèle du codage prédictif, le cerveau minimise la “surprise” en ajustant en permanence ses prédictions sur la base des perceptions. Une psychose survient lorsqu’il y a échec de cette mise à jour adaptative — les erreurs de prédiction deviennent aberrantes, produisant des croyances fixées ou délirantes. Les chatbots peuvent catalyser cette disruption en produisant des affirmations factuellement erronées mais présentées de manière convaincante — les hallucinations d’IA renforcent ainsi ces fausses croyances. « Folie à deux » technologique L’IA et l’utilisateur co-créent un délire partagé par renforcement mutuel. La “folie à deux” technologique apparaît lorsqu’un utilisateur vulnérable et l’IA se confortent mutuellement dans un délire partagé. L’IA double, puis triple, les idées délirantes exprimées, créant un cercle vicieux de validation renforcée. La nature persuasive et cohérente du discours de l’IA peut solidifier ces croyances, surtout en l’absence d’interactions sociales correctives. Isolement et usage compulsif Un usage intensif réduit les interactions humaines, limitant les feedbacks correctifs externes. Cet usage intensif et compulsif de chatbots, parfois motivé par la recherche de soutien émotionnel, accentue les effets délétères. Les interactions prolongées isolent l’individu de ses proches, le plongeant dans une boucle cognitive pathogène Désinformation crédible et risques somatiques Les hallucinations d’IA peuvent entraîner des comportements dangereux, comme des intoxications. Les chatbots peuvent produire des informations incorrectes (hallucinations) et parfois dangereuses, comme l’a illustré le cas d’un homme hospitalisé pour bromisme après avoir ingéré du bromure suite à une suggestion de l’IA. Lorsqu’ils ne distinguent pas les informations factuelles des affirmations fictives, les utilisateurs vulnérables vont interpréter ces suggestions comme des révélations, alimentant la confusion et les croyances délirantes. Le rôle clé des professionnels de santé Dépistage précoce Évaluer l’exposition aux IA dans l’anamnèse. Identifier les profils à risque (antécédents psychiatriques, isolement, usage excessif). Intervention clinique Encadrer l’usage des IA chez les patients vulnérables. Utiliser les TCC pour déconstruire les croyances erronées. Favoriser l’ancrage dans la réalité via des interactions sociales réelles. Travail multidisciplinaire Coopération entre psychiatres, psychologues et spécialistes du numérique. Protocoles de prévention dans les structures de santé mentale. Éducation et information Former les patients aux limites de l’IA. Sensibiliser le grand public aux risques. Psychose IA : enjeux éthiques et santé publique Responsabilité des concepteurs : intégrer des filtres de détection de détresse. Campagnes de prévention sur les risques psychologiques. Surveillance épidémiologique pour documenter les cas. Conclusion La psychose IA met en lumière la nécessité d’un encadrement médical et technique. La prévention repose sur trois axes : Comprendre les mécanismes en jeu. Intervenir précocement chez les sujets à risque. Favoriser la collaboration entre santé mentale et ingénierie numérique. Les professionnels de santé jouent un rôle central dans le repérage, l’accompagnement et l’éducation des utilisateurs, afin que l’IA reste un outil et non un facteur de déstabilisation psychique. Synthèse des mécanismes en jeu dans la psychose induite par l’IA   Mécanisme Description succincte Miroir hallucinatoire & sycophantie de l’IA Renforcement des croyances de l’utilisateur, même délirantes Effet ELIZA Humanisation trompeuse, engagement émotionnel unilatéral Perturbation de l’inférence prédictive Échec de la mise à jour des croyances face à affirmations délirantes « Folie à deux » technologique Validation mutuelle destructrice entre l’IA et l’utilisateur Usage compulsif et isolement Renforce le déphasage avec la réalité externe Risques de désinformation et validation erronée Faux conseils crédibles augmentant la confusion psychologique Cas cliniques récents Time – “AI psychosis” et crises psychotiques Analyse autour du phénomène émergent des psychoses induites par l’IA “AI psychosis” : troubles délirants, isolement émotionnel, conséquences graves comme hospitalisations ou pertes d’emploi. Les experts appellent à une vigilance accrue. The Guardian & Annals of Internal Medicine – Cas de bromisme induit Un homme est hospitalisé après avoir remplacé le sel (chlorure de sodium) par du bromure, conseillé par ChatGPT, développant des symptômes psychiatriques graves (paranoïa, hallucinations). Wall Street Journal – Episodes maniaques et sycophantie IA Cas d’un homme autiste hospitalisé deux fois pour des épisodes maniaques après validation excessive de croyances scientifiques délirantes par ChatGPT. The Guardian – Risques accrus chez les autistes Mise en évidence des vulnérabilités spécifiques des personnes autistes face à l’engagement prolongé avec chatbots, faute de perspectives contradictoires .   Bibliographie Arxiv. (2025, juillet). Technological « folie à deux »: Feedback loops between AI chatbots and mental illness [Prépublication]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2507.19218 News Stanford. (2025, 6 juin). AI mental health care tools: Dangers and risks. 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In Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA_effect The Week. (2025, 3 août). AI chatbots and psychosis: Understanding the risks. The Week. https://theweek.com/tech/ai-chatbots-psychosis-chatgpt-mental-health Time. (2025, 8 août). AI psychosis: When chatbots trigger mental health crises. Time. https://time.com/7307589/ai-psychosis-chatgpt-mental-health The Guardian. (2025, 12 août). US man develops bromism after AI chatbot health advice. The Guardian. https://www.theguardian.com/technology/2025/aug/12/us-man-bromism-salt-diet-chatgpt-openai-health-information People. (2025, 12 août). Man poisoned after following AI chatbot health advice. People. https://people.com/man-chatgpt-health-advice-led-to-poisoning-psychosis-11789649 Wall Street Journal. (2025, 5 août). AI chatbot fuels manic episodes in autistic man. The Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai/chatgpt-chatbot-psychology-manic-episodes-57452d14 Wall Street Journal. (2025, 3 août). Why autistic people may be at greater risk from AI chatbots. Th Continue reading

#Therabot : un #chatbot #IA qui améliore la #dépression, l’#anxiété et les #troubles alimentaires Une méthodologie rigoureuse pour des résultats probants Des chercheurs de l’université de Dartmouth ont publié les résultats du premier essai clinique de Therabot, un chatbot thérapeutique basé sur l’intelligence artificielle, dans le New England Journal of Medicine AI (27 mars 2025). Publiée le 27 mars dans le New England Journal of Medicine AI, l’étude a porté sur 106 participants répartis sur l’ensemble du territoire américain, tous diagnostiqués avec un trouble dépressif majeur, un trouble anxieux généralisé ou un trouble de l’alimentation (TCA). Chaque participant a eu accès à Therabot via une application mobile, avec la possibilité d’engager une interaction de manière autonome ou de répondre à des sollicitations. Le LLM a été optimisé pour le dialogue en santé mentale. Les résultats obtenus sont significatifs : L’étude menée auprès de 106 participants souffrant de dépression majeure, d’anxiété généralisée ou de troubles de l’alimentation révèle des réductions significatives des symptômes : 51 % pour la dépression, 31 % pour l’anxiété, 19 % pour les préoccupations liées au poids et à l’image corporelle. Les participants ont utilisé Therabot via une application mobile pendant quatre semaines. Les échanges ont été surveillés pour garantir leur conformité clinique, et les services d’urgence alertés en cas de risque (idées suicidaires). Aujourd’hui Therabot est disponible sur Whatsapp au ‪+254 783 262051‬ . Un potentiel d’impact clinique majeur « Les améliorations observées sont comparables à celles constatées avec des thérapies ambulatoires traditionnelles, ce qui suggère que l’IA pourrait constituer un complément thérapeutique d’une grande valeur », explique le Dr Nicholas Jacobson, auteur principal de l’étude, professeur associé en science des données biomédicales et en psychiatrie à la Geisel School of Medicine de Dartmouth. Selon le Dr Nicholas Jacobson, responsable de l’étude, ces résultats sont comparables à ceux de la thérapie ambulatoire traditionnelle. L’objectif n’est pas de remplacer les professionnels, mais d’offrir un soutien complémentaire et accessible, notamment dans un contexte de pénurie de soignants. L’étude souligne également une relation thérapeutique inattendue entre les utilisateurs et le chatbot, avec une forte adhésion et un engagement spontané. Bien que les résultats soient prometteurs, les auteurs appellent à la prudence et à une Continue reading

Concertation sur la Stratégie nationale « #Intelligence #artificielle au service de la #santé » Consultation publique du 1er juillet au 22 septembre 2025 Dans le cadre de la feuille de route du numérique en santé et en articulation avec la stratégie nationale sur les données de santé, le ministère du Travail, de la Santé, des Solidarités et des Familles lance une concertation publique autour de la future stratégie « Intelligence artificielle au service de la santé ». L’objectif est clair : permettre un déploiement structuré, éthique, responsable et sécurisé de l’intelligence artificielle dans le système de santé français. Cette stratégie vise à renforcer la qualité des soins, soutenir les professionnels, optimiser les organisations et améliorer l’efficience globale du système. Le document mis en concertation s’appuie sur un travail de coconstruction engagé dès janvier 2025 avec l’ensemble des parties prenantes (professionnels de santé, patients, industriels, chercheurs, usagers, institutions) réunies au sein d’un groupe de travail du Conseil du Numérique en Santé. Il identifie quatre grandes priorités : – Clarifier et adapter le cadre réglementaire et éthique des systèmes d’IA en santé – Évaluer les systèmes d’IA de manière rigoureuse, sur leurs bénéfices cliniques, organisationnels et économiques – Accompagner les professionnels dans leur appropriation des outils d’IA, à travers la formation et la sensibilisation – Soutenir un cadre économique durable pour favoriser le développement, l’accès et le financement des solutions pertinentes Cette stratégie s’articule également avec les enjeux européens, en particulier le règlement sur l’intelligence artificielle (AI Act) et l’Espace Européen des Données de Santé (EEDS), tout en intégrant les dimensions de souveraineté numérique, de frugalité énergétique et de transparence. Nous appelons tous les acteurs à contribuer à cette concertation publique afin de partager leurs retours, formuler leurs priorités, et enrichir la feuille de route nationale. Ensemble, construisons une intelligence artificielle de confiance au service de la santé. Consultez le document de proposition de stratégie nationale « IA au service de la santé » et participez à la consultation ouverte Continue reading

Plongée lucide dans la nuit mentale : une lecture de "Intérieur nuit" de Nicolas Demorand Avec Intérieur nuit (Les arènes, 2025), Nicolas Demorand, figure bien connue du paysage médiatique français, quitte le registre de l’information pour livrer un texte brut, dense et frontal sur l’effondrement psychique. Ce récit autobiographique, qui s’ouvre sur une hospitalisation en service psychiatrique, nous entraîne dans une traversée sans fard de la maladie mentale, vécue de l’intérieur. Ce n’est pas une confession, encore moins une quête de rédemption, mais une mise à nu lucide et courageuse. Demorand décrit sans détour la dépression sévère, les états dissociatifs, l’épuisement nerveux. Il parle d’angoisse, de perte de sens, de vacillement identitaire — autant de réalités cliniques rarement formulées avec une telle précision et une telle intensité littéraire. Mais au-delà du témoignage personnel, Intérieur nuit interroge les causes systémiques de la souffrance mentale. L’auteur montre comment le culte de la performance, la surcharge cognitive, la tyrannie de l’image et le silence autour de la fragilité masculine ont contribué à sa chute. Ce qui frappe, c’est la manière dont le récit déconstruit les récits habituels de résilience. Pas de glorification du « retour à soi », pas de morale édifiante. Demorand refuse la réhabilitation spectaculaire que la société attend des “guéris”. Il assume les zones grises, les ambiguïtés, la chronicité du trouble. Son écriture syncopée épouse les méandres de la crise, traduisant l’éclatement de l’expérience intérieure. Sur le plan clinique, Intérieur nuit offre une description fine du vécu du patient psychiatrique : l’effacement du sujet dans les protocoles, le rapport au médicament, la violence douce des dispositifs de soin. Il évoque aussi, en filigrane, l’importance d’un entourage capable d’entendre sans juger, et la difficulté d’exister en dehors des rôles sociaux. Mais le livre prend également une portée politique. Il fait émerger une critique implicite de notre modèle de santé mentale : une médecine parfois rapide, normative, peu adaptée à la subjectivité. Demorand ne règle pas de comptes ; il éclaire un angle mort. En exposant ses failles, il révèle les nôtres : cette peur collective de la folie, cette injonction à aller bien, ce refus d’accueillir la vulnérabilité comme une composante humaine. En définitive, Intérieur nuit n’est pas un livre sur la maladie mentale — c’est un livre depuis la maladie mentale. Et c’est là toute sa force. Par son honnêteté radicale, sa langue tendue et sa volonté d’en finir avec les faux-semblants, Nicolas Demorand signe un texte rare. Une œuvre à la fois littéraire, politique et profondément humaine, qui contribue à faire tomber les murs du silenc Continue reading

#Stratégie nationale en matière d’#intelligence #artificielle et d’utilisation secondaire des #données de #santé Le ministre chargé de la Santé et de l’Accès aux soins, Yannick Neuder, a réuni ce 1er juillet un Comité stratégique exceptionnel pour annoncer les premières étapes de la stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle et d’utilisation secondaire des données de santé. Une gouvernance simplifiée et consultative pour les données de santé La France se dote d’un Forum des parties prenantes inspiré du modèle prévu dans le cadre du règlement pour un espace européen des données de santé (EEDS), permettant d’associer l’ensemble des parties prenantes aux décisions stratégiques concernant l’usage des données de santé en France. Cette instance stratégique permettra de faire dialoguer producteurs et ré-utilisateurs de données, en associant l’ensemble des acteurs aux orientations nationales à travers des collèges consultatifs : établissements de santé, professionnels de santé, recherche publique, industriels et filières, patients et usagers. « L’Europe s’est dotée d’une stratégie ambitieuse en matière d’utilisation secondaire des données de santé. La stratégie nationale en la matière permettra un partage efficient et une meilleure valorisation des données de santé, qui sont un maillon essentiel pour la recherche pharmaceutique : c’est un enjeu de souveraineté et de compétitivité pour nos entreprises, afin de permettre à la France d’être la première nation innovante en santé à l’horizon 2030. » Marc Ferracci, ministre chargé de l’Industrie et de l’Énergie. Lancement du chapitre 1 : « utilisation secondaire des données de santé » La stratégie nationale sur l’utilisation secondaire des données de santé lancée aujourd’hui vise à mieux organiser, protéger et valoriser les données au service de la recherche, de l’innovation et des politiques publiques. Prévue au sein de l’objectif 18-1 de la feuille de route du numérique en santé et fruit d’un travail interministériel (DNS, DREES, DGOS, DGE, DGRI, AIS, PDS, CNAM) et d’une large consultation publique (plus de 300 retours), elle est structurée en dix objectifs alliant une double ambition : Offrir aux détenteurs et utilisateurs de données un cadre clair, simplifié et soutenu pour faciliter la réutilisation des données ; Préparer l’entrée en vigueur du règlement sur l’espace européen des données de santé. Consultez la stratégie Intelligence artificielle et données de santé « Cette stratégie IA et en données de santé est essentielle pour la souveraineté de la recherche française et développer de nouvelles approches en matière de prévention, de diagnostic et de thérapies. » Philippe Baptiste, ministre chargé de l’Enseignement supérieur et de la Recherche Lancement du marché public pour héberger une copie de la base principale du SNDS La plateforme des données de santé a lancé ce jour un appel d’offres pour l’hébergement souverain de la copie du Système National des Données de Santé (SNDS). Ce projet vise à accélérer l’accès aux données pour les projets autorisés, et à désengorger les capacités actuelles de traitement. La mise en service est attendue pour l’été 2026. Le marché est publié sur la page suivante « L’intelligence artificielle en santé porte des perspectives immenses pour mieux soigner. Mais elle ne pourra tenir ses promesses qu’en protégeant les données sensibles qui la nourrissent. La migration de la Plateforme Des Données de Santé (Health Data Hub) vers un hébergement souverain constitue une avancée décisive. » Clara Chappaz, ministre déléguée chargée de l’Intelligence artificielle et du Numérique Lancement de la consultation publique sur le chapitre 2 « Intelligence Artificielle au service de la santé » Le ministère chargé de la Santé et de l’Accès aux soins lance, ce 1er juillet 2025, une consultation publique sur le Chapitre 2 « Intelligence Artificielle au service de la santé », qui se déroulera jusqu’à la fin du mois de septembre. Cette consultation s’inscrit dans une dynamique de co-construction engagée depuis plusieurs mois avec l’ensemble des parties prenantes du secteur. Elle vise à consolider une stratégie fondée sur quatre priorités structurantes : clarifier la réglementation et encadrer les usages de l’IA en santé ; renforcer l’évaluation des solutions d’IA et leur impact sur le système de soins ; accompagner les professionnels et les établissements dans leur appropriation des outils ; bâtir un cadre économique durable pour soutenir l’innovation s’appuyant sur l’IA. Prendre connaissance de la consultation publique Deux appels à manifestation d’intérêt pour expérimenter des solutions d’IA en établissement de santé et médico-social La direction générale de l’offre de soins (DGOS), avec l’appui de l’Agence nationale de la performance (ANAP), vient de publier deux nouveaux appels à manifestation d’intérêt (AMI) pour soutenir de déploiement d’usage de solutions d’intelligence artificielle (IA) dans les établissements de santé et médico-sociaux. Ces AMI s’inscrivent pleinement dans la dynamique portée par la cartographie des leviers du numérique en santé, leur objectif étant de mettre en lumière des usages concrets, évaluables et reproductibles au service de la transformation des organisations et de l’amélioration des parcours de soins. Ils s’inscrivent dans la droite lignée des priorités nationales identifiées par l’état des lieux de l’intelligence artificielle en santé, notamment la simplification des tâches, l’aide à la décision et la fluidification des parcours de soins. Ces dispositifs visent à tester en conditions réelles des solutions numériques matures, répondant à des besoins opérationnels identifiés sur le terrain dans deux domaines : la médecine d’urgence et le temps de travail en établissement. Ils traduisent une volonté forte de soutenir des projets portés par des établissements engagés dans la modernisation de leurs pratiques. Dates clés : Date limite de dépôt des candidatures : 31 juillet 2025 Notification des projets retenus : 22 août 2025 Démarrage des expérimentations : 1er septembre 2025 Consulter la publication des AMI En lançant des actions concrètes, le gouvernement réaffirme son engagement en faveur des données et de l’IA pour améliorer le pilotage du système de santé, la recherche et l’innovation en santé. « Mettre en place une stratégie intégrée autour des données de santé et de l’intelligence artificielle représente un engagement significatif pour notre écosystème, et une avancée attendue, en particulier pour les CHU/CHR. Sur la base d’une volonté forte d’accélérer le partage de leurs données avec les industriels, les organismes de recherche et les institutions publiques, ces derniers se mobilisent avec détermination, à la mesure des défis que nous devons relever, notamment l’exploitation secondaire des données de santé et l’intégration de l’IA dans nos pratiques. » Pr Vincent Vuiblet et Monique Sorrentino, Commission gouvernance des data de CHU « Je suis sincèrement ravie de voir que le rapport que nous avons rédigé conjointement avec Jérôme Marchand-Arvier, Anne-Sophie Jannot et Aymeril Hoang, a été une base importante dans l’élaboration de la stratégie sur l’utilisation secondaire des données de santé. La mobilisation des acteurs et parties prenantes dans ce projet permettra à cette feuille de route de faire croitre notre potentiel national et européen pour la recherche et l’innovation en santé. » Stéphanie Allassonniere, Professeur et Vice-Présidente Université Paris Cité « Nous franchissons aujourd’hui une étape décisive pour faire de la France un leader de la recherche et de l’innovation en santé. En alliant la puissance des données à l’intelligence artificielle, nous faisons le choix de la confiance, Continue reading

Dépistage Sommeil

FAIRE DE LA #SANTÉ #MENTALE UNE GRANDE #CAUSE NATIONALE  Lors de son discours de politique générale fin janvier, le Premier ministre Gabriel Attal a annoncé vouloir faire de la Santé mentale de la jeunesse la Grande Cause de son action gouvernementale. Allons encore plus loin en faisant de la Santé mentale de tous une Grande Cause nationale. Santé mentale et santé physique sont indissociables ; elles doivent être prises en compte, chez chaque individu, de manière globale. Méconnue du grand public, souvent stigmatisée au travers des troubles psychiatriques, considérée comme complexe par les professionnels de santé et le monde politique, la santé mentale ne fait pas assez l’objet d’actions de sensibilisation et de prévention. Pour dépasser ces représentations collectives et enfin agir, une large campagne d’information s’impose. Les crises récentes (sanitaire, économique, géopolitique, environnementale) ont imposé le sujet de la santé mentale, notamment celle des jeunes et des enfants, comme un enjeu sociétal majeur. Avec l’explosion des gestes suicidaires, des troubles dépressifs et anxieux, la détresse s’observe dans toutes les sphères de la société, à l’école, au travail, dans notre vie sociale et familiale. Notre santé mentale peut se dégrader ou s’améliorer, temporairement ou durablement. Plus d’un tiers d’entre nous sera touché par une maladie psychiatrique au cours de sa vie.  Chaque année, 13 millions de personnes en France, soit 1 personne sur 5, développe un trouble psychique (dépression, troubles anxieux, alimentaires, bipolaires, schizophréniques, etc.). Pour elles comme pour leurs proches, à la maladie s’ajoutent trop souvent des situations d’errance diagnostique, de retard d’accès aux soins, de traitements non adaptés et d’exclusions sociale et professionnelle. La santé mentale est le premier poste de remboursement de la sécurité sociale. Une prise de conscience a toutefois été amorcée dans la population depuis la crise sanitaire, en France comme dans de nombreux pays. Des personnalités osent désormais prendre publiquement la parole pour s’exprimer sur leur santé mentale, leurs troubles, et parler de leur souffrance psychique. De nombreuses innovations émergent et contribuent à transformer les pratiques ainsi que les prises en charge ; à améliorer la qualité de vie des patients et de leurs proches ; enfin, à déconstruire les préjugés liés à ces troubles.  Et si la santé mentale était enfin vue pour ce qu’elle est : une composante essentielle de notre santé ? Et si parler de santé mentale devenait aussi naturel que de parler de santé physique ? Pour prendre collectivement à bras le corps cet enjeu de société majeur, il faut faire de la Santé mentale une Grande Cause nationale. Le label « Grande Cause » serait un formidable levier de transformation avec la conduite de larges campagnes d’information et de sensibilisation et la mobilisation conjointe des pouvoirs publics et des forces vives du pays. SIGNEZ LA PETITION Faire de la Santé mentale une Grande Cause nationale permettra de poursuivre trois objectifs : Informer : faire en sorte que chacun puisse mieux comprendre ce qu’est la santé mentale, mieux connaître les maladies qui s’y rapportent et identifier dès le plus jeune âge les actions qui permettent d’en prendre soin. Prévenir : mettre en place une véritable politique de promotion de la santé mentale, faire progresser la prévention, développer le repérage précoce et les réponses graduées pour une prise en charge de la souffrance psychique à la hauteur des besoins de notre société en formant et informant sans relâche. Déstigmatiser : faire évoluer les représentations sur les troubles psychiques pour restaurer l’espoir, en montrant que le rétablissement est possible, que la recherche et les innovations mais aussi les réponses aux attentes des personnes en situation de handicap psychique peuvent améliorer la vie de ceux qui souffrent et celle de leurs proches. Des solutions et des initiatives innovantes existent déjà sur l’ensemble du territoire. 2025 sera l’occasion unique de mettre en lumière ces nombreuses actions et solutions et d’apporter des réponses concrètes à nos concitoyens pour faire progresser la société tout entière. La FAS s’est engagée comme Continue reading

Zania Stamataki, University of Birmingham

Des scientifiques de Hongkong ont rapporté lundi le premier cas confirmé de réinfection au coronavirus SARS-CoV-2, responsable de la Covid-19. Celle-ci a été atte […]

Les syndicats nationaux de médecins libéraux ont décidé de s’unir autour de la e-santé en lançant le premier mouvement intersyndical « 100 000 Médecins.org ». Regroupant la CSMF, la FMF, le SML, Le Bloc, MG F […]

 
Les activités humaines, comme ici la déforestation en Malaisie, accélèrent l’émergence de nouvelles maladies.
Rich Carey / Shutterstock
Mathilde Paul, Inrae; Eric Delaporte, Institut de recherche pour le dé […]

 
D’après une étude récente, les systèmes d’intelligence artificielle seraient plus efficaces que l’homme pour dépister un cancer sur une mammographie.
National Cancer Institute – Unsplash, CC BY
Matthias Brunn […]

Par sa dimension systémique, la disruption digitale induit des bouleversements majeurs au sein des entreprises, transformant modèle d’affaires, organisation, culture d’entreprise et mode de management. La p […]

https://youtu.be/c1JXBQuVpek

PAR REGISDESMARAIS
BLOG : LE BLOG DE REGISDESMARAIS

Le Covid-19 est un virus qui appartient à la famille bien connue des coronavirus « comptant un grand nombre de virus qui pe […]

Brève lance le 23 mars 2020, le premier podcast d’information qui permet de décrypter l’actualité en près de 4 minutes. Diffusé tous les jours, du lundi au vendredi à 18h00, Brève permet de se tenir informé de […]

Xavier Pavie, ESSEC

Quand le monde fait face à une réalité qui le dépasse, quand la vie des êtres humains est en jeu, les questions d’ordre philosophique refont surface. C’est « l’étonnement qui poussa comme […]

UberEats, Deliveroo ou Frichti… Confinés nous pouvons toujours nous faire livrer des repas, des biens non essentiels s’il en est.  Et vous avez surement reçu un mail de ces plateformes de livraison vous assur […]

MaladieCoronavirus.fr est le premier site d’information et d’orientation grand public et gratuit référencé par le Ministère des Solidarités et de la Santé.

Avec déjà plus de 600 000 consultatio […]

Annoncé dimanche soir par le Dr Olivier Véran à l’issue du Conseil de Défense, le gouvernement a publié ce matin un décret qui facilite le recours à la téléconsultation pour les personnes présentant les symptôm […]