L’intelligence artificielle générative s’invite à l’hôpital, non pas pour remplacer les soignants, mais pour leur faire gagner un temps précieux, améliorer la qualité des prises en charge et faciliter la recherche en santé. C’est tout l’enjeu du projet PARTAGES (déveloPpement Avancé de communs numéRiques pour l’inTelligence Artificielle Générative En Santé), un programme national soutenu par l’État dans le cadre de France 2030 et coordonné par la Plateforme des Données de Santé.
PARTAGES réunit 32 partenaires français : équipes de recherche, établissements de santé publics et privés, acteurs de la deeptech. L’objectif est de démocratiser l’usage des grands modèles de langage (LLM) en santé et de développer des outils open source, appelés « communs numériques », accessibles à l’ensemble de l’écosystème hospitalier, académique et industriel.
L’EDS de L’AP-HP, acteur majeur du projet
Au sein du consortium, l’AP-HP occupe une place centrale et porte trois cas d’usage stratégiques qui structureront particulièrement les travaux de 2026.
Le premier concerne la pseudonymisation automatique des comptes rendus médicaux. Il s’agit de retirer ou masquer les informations permettant d’identifier un patient, afin de faciliter l’utilisation sécurisée des données pour la recherche et l’innovation.
Le deuxième axe porte sur l’automatisation du codage PMSI. Aujourd’hui, cette activité essentielle pour le pilotage hospitalier et le financement des établissements de santé reste chronophage. L’IA pourrait permettre d’assister les équipes dans cette tâche complexe, avec un gain de temps important à la clé.
Enfin, le troisième cas d’usage vise la complétion automatique des comptes rendus médicaux. L’objectif est d’aider les praticiens à produire une documentation plus rapide, plus homogène et plus structurée, tout en réduisant la charge administrative.
En parallèle, les équipes de l’EDS de l’AP-HP travaillent sur deux dimensions essentielles : les enjeux réglementaires liés à l’usage de l’IA en santé et la mise en place d’une plateforme nationale d’évaluation fédérée.
Un corpus inédit de 6 000 comptes rendus fictifs
Parmi les premiers résultats concrets du projet, PARTAGES a déjà publié en open source un corpus inédit de plus de 6 000 comptes rendus médicaux français de patients fictifs : PARHAF.
Rédigés et validés par 120 médecins issus de nombreuses spécialités, ces documents couvrent 20 disciplines médicales et reproduisent fidèlement la réalité clinique, sans contenir aucune donnée de patients réels.
Cette ressource constitue une avancée majeure : elle permet d’entraîner et d’évaluer des modèles d’IA sans contrainte réglementaire liée aux données personnelles. Elle est aujourd’hui accessible en open data et représente une base de référence pour la recherche française en IA médicale (https://www.data.gouv.fr/datasets/partages-developpement-avance-de-communs-numeriques-pour-lintelligence-artificielle-generative-en-sante).
En mettant en commun les expertises médicales, scientifiques et technologiques, PARTAGES illustre une nouvelle manière d’innover en santé : plus collaborative, plus souveraine et résolument tournée vers l’intérêt général.
Pour en savoir plus sur ce programme : Projet PARTAGES | Health Data Hub
