IA pour les médecins : ce qui fonctionne vraiment en consultation

Mis à jour le 23 octobre 2026

À retenir. Un médecin peut utiliser l’IA générative au cabinet pour rédiger, résumer et reformuler, sans y saisir de donnée patient identifiante. Depuis le 30 juillet 2026, l’article R. 4127-13-1 du code de déontologie lui demande de prendre les précautions indispensables pour la sécurité des soins et la confidentialité des données de santé. Le diagnostic, la décision et la signature restent au médecin.

• L’IA générative aide surtout avant et après la consultation : transcription, comptes rendus, courriers, synthèse de dossier, veille.
• La HAS fixe la méthode A.V.E.C. : apprendre, vérifier, estimer, communiquer. La grille verte, orange et rouge d’Ethanolle aide à trier chaque texte avant de le confier à un outil.
• Le bon outil dépend de l’usage : un assistant généraliste pour la rédaction, un assistant de consultation hébergé chez un hébergeur certifié HDS pour la transcription.
• Un démarrage en quatre étapes, avec une mesure sur deux semaines, vaut mieux que les chiffres annoncés par les éditeurs.

Près d’un clinicien sur deux (49 %) utilise déjà l’IA au travail, selon le rapport Clinician of the Future 2026 d’Elsevier, mené auprès de 2 757 cliniciens dans 118 pays. Aux États-Unis, 81 % des médecins déclarent utiliser l’IA dans leur pratique, contre 38 % en 2023, selon l’enquête 2026 de l’American Medical Association. La question pour un praticien français est simple : que peut-on confier à un outil d’IA générative sans mettre un patient en danger ?

Ce guide, écrit par Ethanolle, agence française partenaire d’Anthropic (l’éditeur de Claude), traite de l’usage administratif de l’IA et de la formation, pas du diagnostic. Il rassemble les usages qui tiennent la route, les outils comparés et le cadre à respecter. Il n’est ni un avis médical ni un avis juridique : chaque point se vérifie avec votre délégué à la protection des données et votre ordre.

IA pour les médecins : de quoi parle-t-on exactement ?

L’IA pour les médecins désigne l’ensemble des outils d’intelligence artificielle utilisés dans l’exercice médical, de l’analyse d’images à la rédaction de comptes rendus. Elle se divise en deux familles : l’IA diagnostique, qui assiste la décision clinique, et l’IA générative, qui produit du texte à partir d’instructions.

L’IA diagnostique analyse une radiographie, un électrocardiogramme ou une photographie de lésion pour signaler une anomalie probable au praticien, qui garde la décision finale. Ces outils relèvent le plus souvent de la réglementation européenne sur les dispositifs médicaux et exigent une évaluation clinique avant leur mise sur le marché.

L’IA générative, celle d’assistants comme Claude (Anthropic), ChatGPT (OpenAI), Le Chat (Mistral) ou MedGPT (Synapse Medicine), rédige, reformule, résume et traduit. Elle n’examine jamais un patient et ne porte la responsabilité d’aucun acte. Les assistants de consultation, comme Nabla ou l’assistant de consultation de Doctolib, appliquent cette même technologie à la transcription de l’échange.

En résumé.

• L’IA diagnostique assiste la décision clinique et relève de la réglementation des dispositifs médicaux.
• L’IA générative fait gagner du temps sur la transcription, les comptes rendus et les courriers, à condition que le médecin relise chaque sortie.
• Les données de santé identifiantes n’ont pas leur place dans un outil grand public, quelle que soit la qualité du résultat attendu.

Que peut faire l’IA dans une journée de consultation ?

Une journée de consultation mêle tâches cliniques et administratives. L’IA générative intervient surtout avant et après l’échange avec le patient, sans jamais se substituer au raisonnement clinique du médecin.

Le temps administratif : transcription, comptes rendus, courriers

En fin de consultation, le médecin saisit des notes sans élément identifiant, puis l’outil les structure en compte rendu. L’IA structure bien un compte rendu à partir de notes, mais elle peut inventer une posologie absente de ces notes. La relecture intégrale de chaque sortie n’est donc pas négociable : le médecin signe le document et en assume la responsabilité.

Dès que les notes contiennent des données identifiantes, les outils de transcription spécialisés, hébergés chez un hébergeur certifié HDS, sont la voie à privilégier. Le gain de temps réel dépend du type de consultation et de la discipline de relecture, plus que de l’outil lui-même : un cas complexe demande plus de corrections qu’un renouvellement simple.

La préparation de consultation : synthèse de dossier et veille ciblée

Avant que le patient n’entre, l’IA générative peut synthétiser des antécédents issus de documents déjà anonymisés et aider à structurer la préparation d’une consultation complexe. Elle sert aussi à une revue de littérature ciblée sur une question clinique précise, à vérifier dans les sources primaires et les recommandations de la HAS. Aux États-Unis, les résumés de recherche médicale sont l’usage le plus cité par les médecins, à 39 %, selon la même enquête de l’AMA.

L’anonymisation préalable conditionne tout usage sérieux sur un dossier. Concrètement, le médecin retire le nom, la date de naissance et le numéro de dossier, puis relit le texte avant de le soumettre à l’assistant.

La relation patient : reformulation et vulgarisation

La reformulation en langage clair est l’usage le plus sous-estimé, car il ne demande aucune donnée identifiante. Le médecin peut demander une explication simple d’un traitement, préparer une réponse écrite à une question fréquente ou réécrire un texte technique en courrier lisible.

Cet usage reste une aide à la communication, jamais un substitut à l’échange. La HAS invite d’ailleurs le professionnel à échanger avec son entourage, patients compris, autour de son usage de l’IA. Le médecin valide chaque texte transmis au patient, quel que soit l’outil utilisé pour le rédiger.

Quelles tâches confier à l’IA au cabinet médical ?

Sept usages tiennent la route au cabinet. Ils portent sur du texte et de l’organisation, pas sur le diagnostic, et restent contrôlables par le médecin. Le tableau indique pour chacun la zone de la grille de risque présentée plus bas.

Transcription de consultation

L’outil convertit l’échange oral en texte brut, ce qui décharge le praticien de la prise de notes pendant l’examen. L’accord du patient et un hébergeur certifié pour les données de santé sont indispensables avant tout enregistrement audio.

Compte rendu structuré

L’IA range des notes anonymisées en rubriques claires et homogènes : motif, examen, synthèse, conduite à tenir. Une posologie, une date ou un résultat absents des notes peuvent apparaître dans le texte généré, d’où la relecture systématique.

Courrier au confrère

Le modèle rédige un courrier d’adressage clair à partir d’un résumé anonymisé, que le médecin complète ensuite avec l’identité du patient dans son logiciel métier. Le ton et la précision médicale se valident, car un courrier mal formulé peut orienter à tort la prise en charge.

Synthèse de dossier anonymisé

L’outil résume des antécédents et des comptes rendus déjà dépouillés de toute information identifiante, pour préparer une consultation de suivi complexe. Le retrait du nom ne suffit pas toujours : une maladie rare ou un contexte très singulier peuvent suffire à reconnaître la personne.

Préparation de staff

L’IA aide à organiser les points à discuter, à formuler les questions ouvertes et à préparer une présentation de cas anonymisée. Elle ne tranche pas la décision collective, qui repose sur l’examen clinique complet et sur le jugement de l’équipe pluridisciplinaire.

Réponses aux questions administratives

L’assistant prépare des réponses types aux questions fréquentes sur les horaires, les démarches ou les justificatifs, sans aucune donnée patient. Toute réponse qui concerne un cas individuel passe par le médecin ou le secrétariat, jamais par un modèle de langage.

Veille ciblée

L’IA résume l’état des connaissances sur une question clinique précise et propose des pistes de lecture. Les références citées peuvent être inexactes ou inventées : chaque source se contrôle dans la base d’origine avant toute décision.

5 prompts prêts à copier pour le cabinet

Une bibliothèque de prompts évite de réécrire la même consigne à chaque consultation. Les cinq prompts ci-dessous travaillent sur des textes sans donnée identifiante. Remplacez les crochets par votre contenu, puis relisez chaque réponse.

1. Compte rendu structuré (zone orange, notes anonymisées)

Tu es assistant de rédaction médicale. À partir des notes anonymisées ci-dessous,
rédige un compte rendu de consultation en quatre rubriques : motif, examen, synthèse,
conduite à tenir. N'ajoute aucune information absente des notes, aucune posologie,
aucune date. Si une information manque, écris « à compléter ».
Notes : [vos notes, sans nom, date de naissance ni numéro de dossier]

2. Courrier d’adressage à un confrère (zone orange)

Rédige un courrier d'adressage à un [spécialité], ton confraternel, en moins de
200 mots. Motif de l'adressage : [motif]. Éléments utiles : [résumé anonymisé].
Question posée au confrère : [question]. Laisse la ligne « Patient : » vide.

3. Explication au patient en langage clair (zone verte)

Explique en langage simple, niveau fin de collège, ce qu'est [traitement ou examen],
à quoi il sert, comment il se déroule et quels signes doivent faire rappeler le cabinet.
Dix lignes au plus, sans jargon. Termine par : « Votre médecin reste votre interlocuteur
pour toute question. »

4. Réponse type pour le secrétariat (zone verte)

Rédige trois réponses types, courtes et polies, que le secrétariat d'un cabinet de
médecine générale peut envoyer par écrit : [question fréquente 1], [question fréquente 2],
[question fréquente 3]. Aucune réponse ne donne d'avis médical : toute question de santé
renvoie vers une consultation.

5. Veille ciblée sur une question clinique (zone verte)

Résume en 15 lignes l'état des connaissances sur [question clinique précise], en
distinguant ce qui est établi, ce qui est débattu et ce qui manque. Cite pour chaque
affirmation la recommandation ou l'étude d'origine (auteur, revue, année). Signale
clairement si tu n'es pas sûr d'une référence.

Le cinquième prompt demande des références, mais il ne les garantit pas : chacune se vérifie dans PubMed ou sur le site de la HAS avant d’être reprise.

Quels outils d’IA pour un médecin ?

Le bon outil dépend de l’usage et du niveau de données manipulé : un assistant généraliste n’offre pas les mêmes garanties qu’un assistant de consultation hébergé chez un hébergeur certifié. Le tableau compare huit outils selon l’usage visé, le prix public relevé en octobre 2026 et l’hébergement des données de santé.

Les prix évoluent vite. Celui de chaque outil se vérifie sur le site de l’éditeur avant toute décision d’achat : tarifs de Claude, aide Doctolib sur l’assistant de consultation, conditions d’utilisation de MedGPT. La certification d’un hébergeur se contrôle sur la liste des hébergeurs certifiés de l’Agence du numérique en santé.

Claude, ChatGPT ou Mistral : lequel pour un médecin ?

Pour la rédaction sur des textes sans donnée patient, les trois assistants généralistes donnent des résultats comparables ; le choix tient surtout aux habitudes et au comparatif des usages. Ethanolle est partenaire d’Anthropic et forme des équipes à Claude : c’est l’outil que nous utilisons et que nous enseignons, un choix de partenaire à mettre en regard des autres. Claude traite de longs documents et reformule avec nuance en français. Ceux qui tiennent à un acteur français regardent Le Chat de Mistral.

Deux points comptent davantage que la marque. D’abord, depuis le 8 octobre 2025, les conversations des plans gratuits et Pro de Claude peuvent servir à l’entraînement des modèles, sauf si vous désactivez ce réglage ; les détails sont dans notre article sur Claude et le RGPD. Ensuite, Claude for Healthcare, lancé par Anthropic en janvier 2026, vise le cadre américain HIPAA. HIPAA n’est pas la certification HDS française : un cabinet français vérifie la certification de l’hébergeur sur la liste de l’ANS.

Que dit le code de déontologie médicale sur l’IA ?

Depuis le 30 juillet 2026, l’article R. 4127-13-1 du code de la santé publique encadre l’usage de l’IA par le médecin. Il a été créé par le décret n° 2026-691 du 27 juillet 2026 portant modification du code de déontologie médicale, publié au Journal officiel le 29 juillet 2026.

Le texte prévoit que le médecin qui utilise des outils numériques ou l’intelligence artificielle « met en œuvre les précautions indispensables » pour garantir aux patients la sécurité et la qualité des soins, ainsi que la sécurité et la confidentialité de leurs données de santé. Il tient compte des recommandations des autorités compétentes, de son conseil national professionnel et du Conseil national de l’ordre des médecins.

L’article ne dresse aucune liste d’outils autorisés ou interdits, et ne crée pas de régime de responsabilité propre à l’IA. En pratique, il renvoie aux textes de la HAS et de la CNIL présentés ci-dessous. Le même décret réécrit l’article R. 4127-45 sur le dossier médical, qui reste le bon endroit pour tracer l’usage d’un outil.

La méthode A.V.E.C. de la HAS, appliquée au cabinet

La Haute Autorité de santé a publié le 30 octobre 2025 le guide « Premières clefs d’usage de l’IA générative en santé », adopté par son collège le 23 octobre 2025. Son principe : chaque usage d’un système d’IA générative doit être conscient, supervisé et raisonné. Il tient en quatre verbes.

La HAS et la CNIL ont aussi soumis à consultation publique, du 5 mars au 16 avril 2026, un projet de guide sur l’IA en contexte de soins. Ce texte est un projet : à notre connaissance, aucune version définitive n’était publiée au 23 octobre 2026. Il annonce notamment une charte d’utilisation de l’IA propre à chaque structure et des formations graduées.

Peut-on utiliser ChatGPT ou Claude avec des données patients ?

Pas avec des données identifiantes dans un plan grand public. Les données de santé relèvent d’une catégorie particulière du RGPD, et leur saisie dans un outil d’IA exige un hébergeur certifié HDS et un contrat de sous-traitance. Sur des textes anonymisés ou sans lien avec un patient, l’usage est possible, avec une relecture systématique.

Pourquoi les données de santé changent tout

Une donnée de santé désigne toute information sur la santé physique ou mentale d’une personne, y compris les soins reçus, qui révèle son état. Le RGPD classe ces données parmi les catégories particulières de l’article 9, dont le traitement est interdit par principe, sauf exceptions strictement encadrées.

La CNIL rappelle qu’une donnée simplement pseudonymisée reste soumise au RGPD. Un nom, une date de naissance, un numéro de sécurité sociale ou de dossier rendent le texte identifiant, mais un faisceau d’indices peut suffire. S’y ajoute le secret médical, qui s’applique à toute information confiée au praticien, quel que soit l’outil utilisé pour la traiter.

La grille feu tricolore d’Ethanolle

Ethanolle a conçu cette grille pour décider en quelques secondes si un texte peut entrer dans un assistant d’IA. Elle classe chaque contenu selon le risque qu’il fait courir au patient et au cabinet.

Cette grille ne remplace pas l’analyse juridique, mais elle évite une erreur classique : traiter une zone rouge comme une zone verte.

Anonymiser avant de saisir : un exemple

Une saisie brute comme « Mme Dupont, née le 12 mars 1958, dossier 4471 » devient « patiente d’environ 70 ans, antécédents résumés ». Les dates précises, les noms de proches, l’adresse et une profession rare sont aussi à retirer, car ils permettent parfois de retrouver la personne. Restent hors périmètre l’analyse d’un dossier réel complet, la saisie d’une ordonnance scannée et tout échange qui contient une photo identifiable du patient.

Les offres professionnelles comme Claude Team ou Claude Enterprise ajoutent un contrat de sous-traitance et excluent l’entraînement sur vos données. Elles ne valent pas pour autant certification HDS : Anthropic ne propose pas de région européenne en direct (relevé du 18 octobre 2026), et la conformité d’un accès par un hébergeur cloud européen se vérifie dossier par dossier.

Hébergement HDS, contrat de sous-traitance

Un hébergeur de données de santé (HDS) est un prestataire certifié pour stocker des données de santé à caractère personnel recueillies lors d’activités de soins. Cette certification, prévue par le code de la santé publique, repose sur un référentiel révisé qui impose notamment le stockage des données dans l’Espace économique européen, avec une transparence sur les transferts éventuels.

Le contrat de sous-traitance prévu par l’article 28 du RGPD encadre ce que le prestataire peut faire des données confiées par le cabinet. Avant de signer, le praticien exige trois garanties : un hébergeur certifié, une finalité précise et l’absence de réutilisation des données pour l’entraînement des modèles. Aucune conformité d’un outil nommé ne se présume : elle se vérifie sur la liste de l’ANS et dans les documents contractuels de l’éditeur.

4 erreurs à éviter avec l’IA au cabinet

Quatre erreurs méritent une attention particulière, car elles cumulent un risque juridique, un risque clinique et un risque de confiance.

Coller une ordonnance entière dans un chat public

Le médecin gagne du temps, mais transmet à un service tiers un nom, une date de naissance et des traitements, soit des données de santé identifiantes. La correction : rédiger une version anonymisée de l’ordonnance, ou utiliser un outil hébergé chez un hébergeur certifié, avec contrat de sous-traitance.

Faire rédiger un diagnostic par un modèle de langage

Le médecin qui demande un diagnostic à un modèle de langage s’appuie sur un outil qui n’examine jamais le patient. La HAS demande que chaque usage soit conscient, supervisé et raisonné, ce qui exclut de déléguer la décision clinique. La correction : utiliser l’IA pour structurer une réflexion ou rechercher une référence, puis trancher soi-même après un examen clinique complet.

Croire qu’un outil étiqueté « médical » est conforme par défaut

Une étiquette « médical » ou « santé » ne garantit ni l’hébergement certifié, ni le contrat de sous-traitance, ni le respect du RGPD. Le praticien reste responsable du traitement des données de son cabinet, même quand l’éditeur promet un outil pensé pour les soignants. La correction passe par une vérification écrite : certificat HDS, contrat de sous-traitance, localisation des données et politique de réutilisation pour l’entraînement.

Ne pas tracer l’usage de l’IA dans le dossier patient

Sans trace, le médecin ne peut ni expliquer après coup l’origine d’un texte, ni démontrer qu’il l’a relu, ni informer correctement le patient. La correction : noter dans le dossier l’usage d’un outil, la date et la relecture effectuée, selon une mention standard définie avec le cabinet. La MACSF détaille ces bonnes pratiques pour les assistants de consultation.

Qui est responsable en cas d’erreur ?

Le médecin qui signe. Aucun régime de responsabilité propre à l’IA n’existe aujourd’hui pour les professionnels de santé : la responsabilité médicale reste personnelle, même lorsqu’un outil a préparé le brouillon du document. Trois réflexes la protègent : relire chaque sortie, tracer l’usage dans le dossier, et signaler à son assureur en responsabilité civile professionnelle les outils utilisés au cabinet.

L’IA reste un outil d’assistance. Le raisonnement clinique combine l’écoute, l’examen, l’expérience et le contexte du patient, quatre éléments qu’un texte saisi dans un outil ne restitue jamais complètement. Aucun modèle de langage ne palpe, n’ausculte ni ne perçoit ce que le praticien observe en face de lui.

Par où commencer concrètement ?

Un démarrage progressif limite le risque et permet de juger l’apport réel de l’IA avant de l’étendre à tout le cabinet.

Étape 1 : choisir un seul usage

Le compte rendu structuré ou le courrier type sont de bons candidats : fréquents, mesurables et réalisables sans donnée identifiante. Un seul usage à la fois permet d’isoler ce qui fonctionne et de repérer vite ce qui ne fonctionne pas.

Étape 2 : tester hors données patient

Les premiers essais portent sur des textes inventés ou des modèles de documents, pour apprendre à formuler une consigne précise sans exposer personne. C’est le « A » de la méthode A.V.E.C. : apprendre le fonctionnement, le cadre et les limites de l’outil avant de l’employer. Les plans gratuits suffisent pour cette étape, réglage d’entraînement désactivé.

Étape 3 : écrire les règles sur une page

Une page suffit pour fixer les usages permis, les données interdites, la règle de relecture et la mention à inscrire au dossier. Ce document, partagé avec l’équipe et le secrétariat, évite que chacun applique ses propres règles et rend l’usage traçable. Notre guide pour déployer Claude dans une équipe détaille cette étape.

Étape 4 : mesurer pendant deux semaines

Le praticien note pendant deux semaines le temps consacré à la relecture et aux corrections, puis le compare au temps habituel de la même tâche. Cette mesure locale vaut mieux que les chiffres des éditeurs, car chaque cabinet a ses propres flux, ses spécialités et ses habitudes.

Faut-il se former à l’IA quand on est médecin ?

Une formation fait passer d’essais au hasard à une pratique cadrée, relue et alignée sur les règles du cabinet. Le besoin est réel : aux États-Unis, 92 % des médecins interrogés par l’AMA en 2026 réclament davantage de formation à l’IA. En France, la HAS place l’apprentissage en tête de sa méthode A.V.E.C., et le projet de guide HAS et CNIL prévoit des formations graduées.

Une formation utile couvre au minimum quatre blocs, qui servent aussi de grille pour comparer les offres :

• les usages permis et interdits au cabinet, illustrés par des cas concrets de comptes rendus, de courriers et de synthèses anonymisées ;
• le cadre RGPD, HDS et déontologique appliqué à l’exercice médical, avec la différence entre donnée identifiante, pseudonymisée et anonymisée ;
• des prompts testés sur des textes sans donnée patient, que le médecin adapte à sa spécialité ;
• une méthode de relecture et de contrôle des sources, pour repérer les erreurs, les références inventées et les oublis.

Une formation sérieuse ne promet ni diagnostic automatique, ni gain de temps chiffré garanti, ni conformité acquise d’avance. Côté financement, un médecin libéral passe par le FAF-PM ou par le DPC, si l’action y est référencée ; les salariés du cabinet relèvent de l’OPCO de leur branche.

Le déroulé complet est sur la page de l’Atelier Productivité Claude. Pour une clinique ou un établissement, l’audit IA repère, pôle par pôle, les tâches où Claude fait gagner du temps sans toucher au dossier patient.

Qui a écrit ce guide, et ce que nous faisons vraiment

Ethanolle est une agence française partenaire d’Anthropic, l’éditeur de Claude, et partenaire Gold de monday.com. Nous formons des équipes à Claude et relions l’IA aux outils qu’elles utilisent déjà, pour 152 entreprises clientes depuis 2024.

Dans la santé, nous avons mis en place le pilotage des projets et des centres partenaires de Cure51, techbio en oncologie, et formé les chefs de projet de PathoQuest, laboratoire de services issu de l’Institut Pasteur. Nous construisons en ce moment avec Maincare (Docaposte Santé), éditeur de logiciels hospitaliers, un outil de pilotage soumis aux exigences d’hébergement des données de santé, et nous y avons animé des ateliers Claude.

Ces projets portent sur l’organisation du travail, pas sur le dossier patient : nous ne sommes ni hébergeur de données de santé, ni éditeur de logiciel médical. Notre règle : rien n’est connecté à Claude sans votre accord écrit, et nous vous disons quelles données passent.

FAQ : IA pour les médecins

Un médecin a-t-il le droit d’utiliser l’IA ?

Oui. Depuis le 30 juillet 2026, l’article R. 4127-13-1 du code de déontologie médicale encadre cet usage : le médecin met en œuvre les précautions indispensables pour la sécurité des soins et la confidentialité des données de santé. La HAS demande un usage conscient, supervisé et raisonné.

L’IA peut-elle poser un diagnostic ?

Un assistant d’IA générative peut proposer des hypothèses, mais il ne pose pas de diagnostic : l’examen clinique et la décision restent au médecin. Les logiciels d’aide au diagnostic relèvent d’une autre réglementation, celle des dispositifs médicaux, avec une évaluation clinique avant leur mise sur le marché.

Quelle est la meilleure IA médicale ?

Il n’en existe pas une seule : tout dépend de l’usage. Un assistant généraliste comme Claude ou ChatGPT sert à rédiger sur des textes sans donnée patient, un assistant de consultation hébergé chez un hébergeur certifié sert à la transcription, un assistant médical comme MedGPT sert à la recherche d’information.

Existe-t-il une IA médicale gratuite ?

Oui. MedGPT est gratuit pour les professionnels de santé selon ses conditions d’utilisation, et Claude, ChatGPT et Le Chat de Mistral ont un plan gratuit. Ces plans gratuits se réservent aux textes sans aucune donnée patient.

ChatGPT ou Claude sont-ils fiables en médecine ?

Ils sont utiles pour rédiger, résumer et reformuler, pas pour décider. Ils peuvent inventer une posologie, une date ou une référence bibliographique : chaque sortie se relit, et chaque source se vérifie dans la base d’origine.

Qui est responsable en cas d’erreur ?

Le médecin qui signe le document. Aucun régime de responsabilité propre à l’IA n’existe aujourd’hui pour les professionnels de santé : la relecture, la trace dans le dossier et l’information de l’assureur en responsabilité civile professionnelle restent les meilleures protections.

Mes données patients sont-elles protégées ?

Cela dépend de l’outil et du contrat. Un assistant grand public n’offre pas, par défaut, les garanties exigées pour des données de santé identifiantes. Un hébergeur certifié HDS, un contrat de sous-traitance et une anonymisation préalable sont les trois protections à vérifier avant toute saisie.

Faut-il informer le patient ?

Oui, l’information est recommandée, et l’enregistrement d’une consultation exige l’accord explicite du patient. Selon un sondage Flashs pour Galeon de mars 2025, auprès de 2 000 personnes, 8 Français sur 10 souhaitent être informés de l’usage de l’IA dans leur prise en charge.

Comment un médecin libéral finance-t-il une formation à l’IA ?

Un médecin libéral finance sa formation par le FAF-PM ou par le DPC, si l’action y est référencée. Les salariés du cabinet, comme le secrétariat, relèvent de l’OPCO de leur branche. Les règles de prise en charge se vérifient chaque année sur le site de chaque financeur.

Sources

Consultées les 22 et 23 octobre 2026.

• Légifrance, décret n° 2026-691 du 27 juillet 2026 portant modification du code de déontologie médicale.
• HAS et CNIL, projet de guide sur le bon usage des systèmes d’IA en contexte de soins, consultation publique du 5 mars au 16 avril 2026.
• CNIL, IA et santé.
• Agence du numérique en santé, liste des hébergeurs certifiés HDS.
• Elsevier, Clinician of the Future 2026.
• Fierce Healthcare, enquête 2026 de l’American Medical Association.
• Flashs pour Galeon, les Français, leur santé et l’IA, mars 2025.
• MACSF, assistants IA en consultation médicale : les bonnes pratiques.
• Anthropic, tarifs de Claude ; MobiHealthNews, lancement de Claude for Healthcare.

Pour aller plus loin : l’IA en entreprise, l’IA pour la comptabilité, l’IA pour les RH et une IA responsable.