IA à l'hôpital : le modèle Cloud est-il une impasse financière ?

Face aux défis financiers et technologiques de la santé, le modèle économique de l'intelligence artificielle pose question. Alors que les géants du secteur privilégient la facturation au token dans le Cloud, cette approche est-elle vraiment adaptée à la réalité budgétaire des hôpitaux ? Échange croisé avec Pablo Palmino, président de Liaison Vocale, qui réagit aux enseignements de notre dernier Livre Blanc sur le modèle économique de l’IA à l’hôpital.

Vous avez réagi à notre livre blanc en évoquant une impasse économique liée à l'IA Cloud. Pourquoi ces modèles au token ou à la requête sont-ils incompatibles avec l'hôpital selon vous ? 

Pablo Palmino : « Pour moi, le problème est structurel, pas conjoncturel. Aujourd’hui, les grands fournisseurs d’IA facturent au token, à la requête ou à la consommation : plus on ajoute du contexte ou des modèles puissants, plus la facture augmente à l’usage. De l’autre côté, l’hôpital fonctionne avec un budget fermé, engagé et à respecter sur plusieurs années. Quand un DSI signe un marché public, il doit connaître son coût sur trois ans, sans dépendre du volume de requêtes. » 

Les tarifs à la requête ou à la consommation Cloud sont devenus le standard de nombreux éditeurs d'IA. Pourtant, pour un établissement de santé aux ressources limitées, ce coût variable peut constituer une menace directe sur la maîtrise budgétaire.

Le rapport Catel mentionne que les industriels pensent souvent l'IA comme un "levier de transformation globale" (productivité, parcours de soin), tandis que les radiologues l'évaluent à "l'échelle de l'acte". En quoi le coût de l'infrastructure cloud peut-il bloquer ces approches ?

Pablo Palmino : « Les industriels vendent une promesse macro : une transformation globale du parcours de soin et des gains de productivité. De l'autre côté, les radiologues sont plus concrets : ils évaluent l'outil à l’échelle de l’acte, examen par examen, pour savoir s'ils gagnent du temps. Le Cloud réintroduit un coût marginal sur chaque utilisation. Pour le radiologue, chaque examen comporte une taxe qui vient rogner la rentabilité de l'acte. Et pour l'établissement, le passage à l'échelle devient littéralement infinançable. »

Pour sortir de cette impasse, vous préconisez des modèles d'IA légers installés directement dans les murs de l'hôpital (en local / On-Premise). En quoi cela change-t-il la donne ? 

Pablo Palmino : « C’est la différence fondamentale entre louer et acheter. Louer un service Cloud et payer à chaque utilisation ruine l'établissement à terme. À l'inverse, installer un modèle frugal sur des serveurs internes avec une licence unique permet de lisser l'investissement et de se faire financer bien plus facilement.

Techniquement, ce n'est pas de la science-fiction : nous le faisons déjà. Et au-delà de l'économie, c'est un gain majeur pour la sécurité : les données de santé ne sortent pas de l'établissement, ce qui simplifie la conformité RGPD et l'interconnexion avec les logiciels métiers (DPI, PACS). »

Pour éviter que la facture de l'IA ne dépasse le budget fixé par l'hôpital, la solution consisterait à installer des modèles d'IA plus légers (dits « frugaux ») directement sur les serveurs internes de l'établissement, ce qu'on appelle une installation On-Premise.

Au quotidien, comment intégrer l'IA dans un service de soins ou d'imagerie sans surcharger les équipes ni détériorer la relation avec le patient ?

Pablo Palmino : « L'IA doit s'insérer dans les gestes et les outils quotidiens déjà existants. L’IA ne doit pas être une nouvelle application à prendre en main, une nouvelle interface, avec des habitudes qui doivent changer. Si elle doit être utilisée de cette manière, elle sera débranchée au bout de quelques mois. C'est pour cela que nous croyons beaucoup à la voix chez Liaison Vocale : on lui parle comme on parlerait à un collègue.

Dans la pratique quotidienne, il faut bien distinguer le rôle de l'IA selon le contexte :

1. Sur le plan administratif et logistique : l'IA peut interagir avec le patient (décrocher un appel, donner des consignes de préparation, prendre un rendez-vous). Cela libère du temps précieux pour l'accueil physique.

2. Sur le plan clinique : la barrière doit rester totalement étanche. L'IA ne doit pas délivrer de diagnostic ou d'interprétation médicale au patient. La responsabilité juridique et le lien humain appartiennent exclusivement au médecin. »

Quel message souhaiteriez-vous passer aux décideurs qui réfléchissent aujourd'hui aux investissements IA ?

Pablo Palmino : « La question n'est plus de savoir s'il faut financer l'IA, mais quel modèle économique on choisit. Ce choix va structurer les dépenses hospitalières pour les 10 prochaines années. Ma recommandation est claire : financez l'achat de solutions souveraines, amortissables sur plusieurs années, plutôt que de vous enfermer dans une location Cloud perpétuelle qui appauvrit nos hôpitaux. »

Pour aller plus loin, téléchargez notre Livre Blanc

Vous souhaitez approfondir les enjeux du financement de l'IA à l’hôpital, découvrir les cas d'usage décryptés et anticiper les transformations de votre établissement ?

👉 Télécharger gratuitement le Livre Blanc : L'IA en imagerie médicale