Guillaume Herpe (CHU de Poitiers) : « Le principal frein au développement d’une filière régionale de l’IA en santé n’est pas le financement mais l’absence d’outils de calcul »

Entre recherche en imagerie, déploiement d’outils d’IA générative et réflexion sur la souveraineté numérique, le CHU de Poitiers structure progressivement sa stratégie autour de l’intelligence artificielle. Pour Guillaume Herpe, radiologue et directeur médical de l’IA de l’établissement, l’enjeu n’est plus seulement d’expérimenter des algorithmes mais de construire les infrastructures qui permettront demain de développer des solutions de santé maîtrisées localement.

Le CHU de Poitiers est engagé depuis plusieurs années dans des projets autour de l’intelligence artificielle. Quelle place occupe aujourd’hui l’IA dans votre stratégie d’innovation ?

Ce que nous avons notamment constaté lors de l’AI Impact Summit de New Delhi, c’est la nécessité de construire une forme de souveraineté. Si l’intelligence artificielle doit être intégrée durablement dans nos pratiques médicales, nous ne pouvons pas dépendre exclusivement des solutions américaines ou chinoises. Nous devons être en mesure de garantir que les données de nos patients ne quittent pas des environnements que nous contrôlons, ou à tout le moins que nous avons audités. Enfin sur les infrastructures de calcul : c’est pour moi le maillon le plus critique, et aussi le plus négligé. On peut choisir un fournisseur européen tout en restant dépendant de datacenters américains ou de puces dont on ne maîtrise pas la chaîne d’approvisionnement. C’est pourquoi nous regardons avec beaucoup d’intérêt tout ce qui peut être développé ou co-développé avec des partenaires français ou européens, mais aussi tout ce qui peut être hébergé sur des infrastructures que nous maîtrisons.

Quels sont aujourd’hui les principaux projets d’IA portés par le CHU ?

Historiquement, une grande partie de nos travaux se concentre sur l’imagerie médicale. Le laboratoire commun i3M, que nous avons créé avec Siemens Healthineers, le CNRS et l’Université de Poitiers, développe des approches de deep learning appliquées à la radiologie. Nous travaillons notamment sur la segmentation automatique d’images ou encore sur la reconstruction d’IRM à partir d’examens scanner. Ce sont des projets moins visibles que les grands modèles génératifs dont tout le monde parle aujourd’hui, mais ce sont des technologies qui fonctionnent déjà et qui répondent à des besoins cliniques concrets. Nous avons également un partenariat de recherche avec Incepto, une plateforme spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée à l’imagerie médicale.

Mais notre ambition est désormais de dépasser le seul champ de la radiologie. Aujourd’hui, près de 95 % du marché de l’IA hospitalière concerne encore l’imagerie. L’enjeu est maintenant d’élargir ces usages au texte, à l’organisation des soins et à la gestion des connaissances médicales.

Vous évoquez souvent les infrastructures comme un enjeu majeur. Pourquoi ?

Parce qu’avant de parler d’applications, il faut construire les fondations. À mes yeux, le principal frein au développement d’une véritable filière régionale de l’IA en santé n’est pas le financement mais l’absence d’outils de calcul. La Nouvelle-Aquitaine reste aujourd’hui la seule région française à ne pas disposer d’un supercalculateur dédié à la santé. Or ces infrastructures sont essentielles. Elles attirent des ingénieurs, permettent de développer des projets de recherche, de travailler avec les entrepôts de données de santé et créent un véritable cercle vertueux d’innovation. Je suis convaincu que l’une des prochaines étapes importantes consiste à mettre à disposition des chercheurs et des soignants des capacités de calcul suffisantes pour entraîner et déployer leurs propres modèles.

Quels usages de l’IA vous semblent aujourd’hui les plus prometteurs pour les hôpitaux ?

Les applications les plus transformatrices ne sont pas forcément les plus spectaculaires. On parle beaucoup des assistants conversationnels, mais je crois énormément aux outils capables de valoriser le savoir accumulé dans les établissements de santé. Les hôpitaux disposent de milliers de procédures, protocoles et documents qui restent souvent difficiles d’accès. L’IA peut nous aider à retrouver rapidement cette information, à la structurer et à la rendre utile aux soignants. Il y a aussi des applications très concrètes autour de la traduction pour les patients non francophones, des assistants documentaires ou encore des outils capables d’accompagner les professionnels dans leurs tâches quotidiennes.

Cette stratégie passe aussi par le choix de certains outils plutôt que d’autres. Comment abordez-vous cette question ?

Nous avons pris certaines décisions : pour limiter les usages non contrôlés de l’IA, ce que l’on appelle parfois le « shadow AI », nous avons restreint l’accès à la plupart des grands modèles conversationnels généralistes. Aujourd’hui, deux solutions sont autorisées : Mistral pour les usages administratifs et bureautiques, et MedGPT pour les questions médicales.

MedGPT est développé par l’entreprise néo-aquitaine Synapse et est accessible à l’ensemble des professionnels du CHU. Pour l’instant, aucune donnée patient n’est transférée dans l’outil. Il sert principalement d’assistant documentaire et d’aide à la recherche d’informations médicales.

Avec l’IA, quelle serait la technologie prioritaire à développer au sein du CHU de Poitiers ?

Je construirais ce que j’appelle un « super orchestrateur ». Aujourd’hui, lorsqu’un patient est pris en charge à l’hôpital, son parcours mobilise plusieurs logiciels qui communiquent imparfaitement entre eux. Mon objectif serait de créer un système multi agent capable d’agréger automatiquement toutes ces informations dans une seule interface. L’idée serait de réunir les données administratives, biologiques, radiologiques et cliniques dans un environnement unique, beaucoup plus simple à utiliser pour les soignants.

C’est probablement moins spectaculaire qu’un grand modèle génératif, mais je pense que l’impact sur la qualité des soins serait considérable. Plus largement, c’est aussi la direction que nous souhaitons prendre : construire des infrastructures solides qui permettront ensuite de faire émerger les innovations de demain.