Dans le cadre de la stratégie nationale de souveraineté numérique des données de santé, le gouvernement a décidé de faire évoluer la Plateforme des données de santé vers un hébergement souverain et sécurisé. Cette décision vise à renforcer le contrôle et l’autonomie de la France sur les technologies utilisées pour gérer et exploiter les données de santé.
Les équipes de l’Entrepôt de Données de Santé de l’AP-HP saluent cette accélération de la souveraineté numérique des données de santé.
À l’EDS de l’AP‑HP, ce choix s’inscrit dans une stratégie d’ouverture et d’indépendance technologique engagée depuis plusieurs années. Il repose sur l’utilisation de technologies open source (accessibles et modifiables) et de normes communes qui permettent aux outils de fonctionner ensemble, sans dépendre d’un seul fournisseur.
Dans cette continuité, la plateforme vise à fonctionner de façon hybride à la fois sur les infrastructures internes de l’EDS et dans le cloud. Cette approche permettant de faire évoluer les capacités de calcul et de stockage tout en conservant contrôle et sécurité des données.
Pour traiter et analyser de grandes quantités de données et exécuter des modèles d’intelligence artificielle, l’EDS AP-HP s’appuie sur des technologies open source fiables pour permettre une indépendance vis à vis des grands fournisseurs.
Parallèlement, les équipes de l’EDS développent des outils ouverts et partagés en collaboration avec de nombreux acteurs nationaux :
- EDS-NLP : pour analyser automatiquement les textes médicaux
GitHub – aphp/edsnlp: Modular, fast NLP framework, compatible with Pytorch and spaCy, offering tailored support for French clinical notes.
- EDS-Pseudo : pour masquer les informations identifiantes des patients
GitHub – aphp/eds-pseudo: EDS-Pseudo is a hybrid model for detecting personally identifying entities in clinical reports
- Helix : pour proposer des environnements de travail sécurisés
GitHub – aphp/HELIX: HELIX (Health and Exploration Lab for Innovative eXperiments) is an AP‑HP open‑source platform that bundles data lab and clinical research tools into a secure, easily deployable Kubernetes stack.
Cette stratégie est exigeante et repose avant tout sur les compétences de nos équipes : devops, data scientists, data engineers, data analysts et médecins pleinement mobilisés au service des professionnels de santé.
