Abstract : The healthcare sector is facing new challenges, such as an aging population, an increasing number of people with chronic diseases, and strong pressure from payers and health authorities regarding access to healthcare products. The integration of artificial intelligence in the health field and the use of health data are and will be a way to respond to these different issues. These technologies could be found in decision support tools, therapeutic management of patients, diagnostic support (medical imaging) and/or the prevention of certain pathologies. They are growing exponentially and are increasingly used in day-to-day medicine. The convergence of science, data, analytics and pioneering technologies - both existing and new - is leading professionals in the sector to reinvent themselves and provide new solutions in order to move closer to an increasingly personalized medicine. France has understood the importance of this topic and has set up various initiatives, as we will see through numerous examples. An overview of AI and health data applications in the world and in France will provide an understanding of the evolution of this sector. Then, we will reflect on the use of these technologies in R&D, whether in the search for new drug candidates or in the monitoring and implementation of clinical trials. Indeed, the classical model of R&D must be reviewed today in order to overcome the high costs, as well as the loss of time and the increasing complexity of clinical trials. Finally, this work will focus on the challenges and limits faced by manufacturers developing medical devices integrating AI, in order to access to the market and thus sustain their business through these innovations.
Résumé : Le secteur de la santé est confronté à de nouveaux défis notamment au niveau du vieillissement de la population, de l'augmentation des maladies chroniques et une forte pression des payeurs et autorités sanitaires quant à l'accès des produits de santé. L'intégration de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé et l'utilisation des données de santé sont et seront un moyen de répondre à ces différentes problématiques. Que ce soit dans l'aide à la décision, la prise en charge thérapeutique des patients, l'aide au diagnostic (imagerie médicale) et/ou la prévention de certaines pathologies, ces technologies croient de manière exponentielle et sont de plus en plus utilisées. La convergence de la science, des données, de l'analytique et des technologies pionnières - existantes et nouvelles – amènent les professionnels du secteur à se réinventer et apporter de nouvelles solutions afin de se rapprocher d'une médecine de plus en plus personnalisée. La France a d'ailleurs bien compris les enjeux autour de ce sujet et a mis en place de nombreuses initiatives comme nous le verrons à travers de nombreux exemples. Un état des lieux des applications de l'IA et des données de santé dans le monde et en France permettra d’appréhender l'évolution de ce secteur. Par la suite, une réflexion sera portée sur l'utilisation de ces technologies dans la R&D que ce soit dans la recherche de nouveau candidat-médicament ou dans le suivi et la mise en place d'essais cliniques. En effet, le modèle classique de R&D doit être aujourd'hui réinventé afin de pallier les coûts élevés, ainsi qu'une perte de temps et une complexité de plus en plus grande des essais cliniques. Enfin, ce travail s'orientera sur les enjeux et limites auxquels sont confrontés les industriels développant des dispositifs médicaux intégrant l'IA, afin de mettre sur le marché ces solutions et ainsi pérenniser leur activité à travers ces innovations.