Les faits sont connus et documentés. Récemment, l’OCDE, la Cour des comptes, puis la mission de Xavier Jaravel, Xavier Ragot, Jean-Luc Tavernier et Natacha Valla, ont établi un constat implacable sur la situation alarmante des comptes publics de la France. Ce document n’ajoute rien à ces analyses précises, dont d’ailleurs il s’inspire en partie. En revanche, il essaye de dégager une compréhension de notre situation qui peut être largement partagée, et surtout de proposer un chemin collectif opérationnel pour choisir le redressement maintenant et éviter de subir l’austérité bientôt. Les analyses contenues dans ce document sont évidemment perfectibles, et elles peuvent être contestées, mais elles permettent d’engager un dialogue avec tous ceux qui veulent sincèrement préserver la capacité de délibération démocratique en France pour pouvoir encore faire demain des choix collectifs. 1 - Il nous faut désormais faire ensemble plus avec moins. C’est frustrant mais c’est la réalité incontestable. Et c’est cette frustration qui nourrit la colère, et souvent une forme de radicalité, chez une partie croissante de nos concitoyens.Il nous faut faire beaucoup plus, car nous devons résoudre les problèmes d’hier et d’aujourd’hui, notamment rétablir la promesse républicaine de l’école et l'excellence de notre recherche, adapter le fonctionnement de la santé au vieillissement, garantir le fonctionnement de la justice de plus en plus sollicitée, réinventer la cohésion des territoires et des centres-villes, moderniser des infrastructures de transport et énergétiques qui vieillissent, ou encore accompagner les transitions agricoles.Mais nous devons aussi résoudre les problèmes d’aujourd’hui et de demain, comme l’adaptation massive au changement climatique, la défense de nos libertés sur le continent européen qui requiert la construction de capacités de défense adaptées à de nouvelles menaces, le rétablissement de notre compétitivité technologique et de nos ambitions de développement de l’intelligence artificielle et de l’informatique quantique, la réindustrialisation du pays dans un contexte de compétition sauvage avec la Chine et de tensions durables avec les États-Unis, la lutte contre la narco-criminalité qui pénètre notre société, et surtout l’adaptation à un vieillissement démographique inéluctable. Il est aisé d’oublier les réalités démographiques, car ce sont des processus lents, mais ces réalités n’en sont pas moins massives et certaines dans leurs effets.Or, il nous faut faire beaucoup plus avec beaucoup moins, car nos capacités de choix collectifs, et donc d’action publique, se réduisent. Certes, notre pays est celui qui prélève le plus d’impôts parmi des 38 pays les plus développés de la planète, plus de 44% du PIB, la richesse que nous créons chaque année. Et, dans ce même groupe, notre pays est aussi celui qui consacre à la dépense publique la plus grande part du PIB, plus de 57%. Alors, pourquoi, si on prélève plus d’impôts que les autres, et si on dépense plus d’argent public que les autres, ne parvient-on pas à résoudre nos problèmes d’hier, d’aujourd’hui et de demain ? Parce que nous avons fait des choix collectifs, implicites ou explicites, qui créent une impasse. 2 - Nous avons choisi ensemble le présent plutôt que l’avenir, c’est à dire transférer des revenus à la génération présente plutôt qu’investir pour préparer un avenir meilleur aux jeunes d’aujourd’hui et aux générations futures. Nous avons, par exemple, préféré garantir la progression des pensions de retraite plutôt que de préserver nos capacités de recherche spatiale. Nous avons privilégié un généreux système d'arrêts maladie au détriment de nos capacités de recherche médicale. Nous nous sommes habitués à ce qu'un enseignant à la retraite qui ne travaille plus perçoive une pension plus élevée que le traitement d’un enseignant qui travaille en début de carrière.Nous avons préféré installer progressivement une société de consommateurs plutôt que construire une nation de producteurs agiles. Nos choix de financement de la protection sociale qui pèsent essentiellement sur les entreprises et les salariés, ou l'acceptation résignée à des échanges asymétriques avec la Chine, ou encore l'accoutumance à un niveau, sans équivalent sur la planète, des réglementations qui frappent les activités industrielles, disent notre préférence collective pour consommer pas cher plutôt que produire de manière compétitive. Notre préférence pour le présent a aussi nourri une croissance faible à laquelle nous semblons nous habituer. Or notre modèle ne fonctionne durablement que si la croissance de notre économie est plus forte que la croissance de nos dépenses publiques. Et nous nous sommes habitués progressivement à financer, avec l’argent des autres, des choix que nous ne pouvions plus nous payer, c’est à dire en empruntant l’argent que nous redistribuons. Nous avons coutume de dire que les Français ne veulent pas faire de sacrifices. C’est faux. Il est un sacrifice que nous faisons collectivement avec méthode et constance, c’est le sacrifice de nos enfants à qui nous laissons chaque année une dette de plus en plus importante et un espace de plus en plus réduit de délibération démocratique pour qu’ils puissent faire des choix demain. Notre préférence pour le présent nous a conduit à rechercher partout, et le plus souvent, auprès de l’État, une protection contre les risques extérieurs. L’euro nous affranchit largement de l’angoisse de la dévaluation, et de la baisse du pouvoir d’achat qu’elle entrainait. Les Français ont aussi la particularité d’être peu sensibles à la hausse des taux d’intérêt. En effet, pour acheter leur logement, quand ils le peuvent, ils empruntent à taux fixe, contrairement à la plupart des pays d’Europe où les crédits immobiliers sont à taux variable. Et quand les taux d’intérêt augmentent, c’est largement le problème de la banque prêteuse. Nous sommes aussi beaucoup plus abrités que les autres pays de l’inflation mondiale grâce à de généreuses interventions publiques, à l’image du bouclier énergétique. Nous avons donc créé les conditions pour que beaucoup de Français pensent que nous vivons sur une île isolée des réalités mondiales. Car nous avons choisi de construire une véritable bulle pour isoler les Français des évolutions du monde qui nous entoure afin de préserver le confort présent. Mais cette bulle est coûteuse, et elle est de plus en plus financée par nos créanciers. Bien sûr, l’emprunt et la dette ne sont pas, en eux-mêmes, toxiques, d’abord si leur produit est affecté à la préparation de l’avenir, et ensuite si la société génère assez de ressources pour en assurer le remboursement sans transférer des charges disproportionnées aux générations futures. Ainsi, une famille emprunte à juste titre pour entreprendre des travaux d’isolation de son logement, ou pour financer la location ou l’achat d’une chambre pour un enfant qui va préparer son avenir dans une ville universitaire. Mais nous faisons collectivement exactement le contraire, nous empruntons, majoritairement au reste du monde, pour pérenniser un niveau de protection sociale que nous ne pouvons plus nous payer. Cette situation est le produit d'un empilage de petits renoncements, devenus des habitudes, où chacun a sa part de responsabilité. Les responsables politiques qui ont souvent préféré regarder les urnes plutôt que les berceaux, et qui ont donc préféré parler aux électeurs plutôt qu’aux citoyens. Mais aussi chacun d’entre nous qui constate, sans en tirer les conséquences, que ce système de protection sociale, inventé en 1945, il y a plus de trois générations, reposait sur des conditions économiques et démographiques qui n'existent plus. Dans 19 ans, la Sécurité Sociale aura un siècle, et en un siècle la France et le monde qui nous entoure ont changé. Ainsi, la plupart des Français se souviennent de leur enfance comme une période où il y avait, le jour de Noël, plus d’enfants qui ouvraient des cadeaux sous le sapin que d’adultes et de personnes âgées qui restaient autour de la table, alors que, désormais, il y a sous le même sapin, quelques enfants qui ouvrent les cadeaux pendant que beaucoup d’adultes, et surtout de plus en plus de personnes âgées, observent tendrement les enfants devenus plus rares. Alors pourquoi notre somnambulisme collectif ne peut-il plus durer ? Et pourquoi cette fois-ci est-ce différent ? Parce que certains problèmes quand ils évoluent trop longtemps sans traitement, finissent par changer, non pas de degré, mais de nature. Ainsi, le traitement tardif du cancer qui a beaucoup évolué est plus lourd et incertain que le traitement précoce de la tumeur initiale. Nous y sommes. Il est tard. Mais il n'est pas trop tard. 3 - Nous sommes entrés ensemble dans un processus d’asphyxie qui s’accélère et qui peut conduire à une austérité subie.Certains pensent que l’on peut procrastiner, que des solutions anciennes sont possibles, puisque finalement il y a toujours des gens qui achètent la dette française, et donc qu’il n’y a pas de problème à s’endetter davantage. Ceci est une erreur quand ceux qui le croient ne connaissent pas la réalité des faits. Mais c'est un mensonge quand ceux qui le disent connaissent les faits et les chiffres. Car, si nous sommes probablement à l’abri d’une coupure soudaine d’oxygène, nous sommes indéniablement entrés dans un processus d’asphyxie progressive. Et le mensonge en cette matière, c’est la trahison. Trahison à l’égard de nos enfants, sur qui nous faisons peser le poids demain de nos renoncements et de nos facilités d’aujourd’hui. Trahison à l’égard des salariés à qui il est demandé de financer aujourd’hui un niveau de vie plus élevé pour les retraités, alors que les salariés savent qu’eux-mêmes n’auront pas accès dans l’avenir aux mêmes pensions. Trahison à l’égard des retraités qui ne comprennent pas pourquoi les règles du jeu changent quand on ne peut répartir plus que ce que l’on produit, parce qu’on ne produit plus assez. Les faits sont en effet cruels. Il y a deux ans, la France empruntait à 10 ans à un taux d’intérêt, certes plus élevé que l'Allemagne mais à un taux inférieur à ce que payaient pour s'endetter sur la même période le Portugal, l'Espagne, l'Italie et la Grèce. Aujourd’hui, la France emprunte, majoritairement au reste du monde, plus cher que tous ces pays européens. Pourquoi ? D’abord, parce que le stock de notre dette augmente plus vite qu’ailleurs. La France est le troisième pays le plus endetté de la zone euro, avec plus de 118% du PIB, derrière la Grèce (146%) et l'Italie (137%). Mais notre pays est le seul dans la zone euro à ne pas avoir fait refluer sa dette depuis la fin de la crise sanitaire. Tout au contraire, nous augmentons chaque année en France notre stock de dette d’environ 3% du PIB, alors que les quelques pays encore plus endettés que nous réduisent, eux, leur stock de dette. C’est le cas en particulier de la Grèce. En France, nous allons augmenter la dette publique de plus de 160 milliards d’euros en 2026, et nous devrons à nos créanciers à la fin de cette année un montant total de 3 620 milliards d’euros. Dans ces conditions, plusieurs rapports publics envisagent même un stock de dette, au milieu du prochain quinquennat, qui pourrait atteindre 130% du PIB. Ensuite, parce que nos créanciers demandent des taux d’intérêt de plus en plus élevés pour continuer à nous prêter. Le taux moyen à l'émission de la dette de la France s'élevait en 2025 à 3,35%, alors qu'il n'était que de 1,70% en 2022 et nul en moyenne en 2021. En d’autres termes, comme la maturité moyenne de la dette française est de 8,5 années, il nous faut refinancer les montants souscrits entre 0% et 2%, quand ils arrivent à échéance aujourd’hui, à des taux d’intérêt supérieurs à 4,1%. Et ces taux n’ont aucune raison de baisser si le débat budgétaire au parlement en 2026 demeure aussi confus et indécis qu’en 2025, si se confirme la perspective d’un déficit en 2026 supérieur à 5% pour la troisième année consécutive, et si la probabilité se renforce de voir deux candidats des partis de la colère qualifiés au deuxième tour des élections présidentielles en mai 2027. La combinaison de l’augmentation continue du stock de notre dette, d’une part, et de l’augmentation rapide des taux d’intérêt qu’exigent nos prêteurs, d’autre part, conduisent à une situation où la charge de la dette aura doublé entre 2020 et 2026. Ainsi, nous paierons cette année au moins 78 milliards d'euros à nos créanciers. C’est-à-dire environ 12 milliards d'euros de plus que l'an dernier. En d’autres termes, un montant plus élevé que la totalité du budget de la Justice est versé cette année à nos créanciers. Nous aurions donc pu doubler le nombre de juges, de procureurs et de gardiens de prisons, si nous avions maintenu notre charge d'endettement au niveau de l’année passée. En 2027, nous devrons verser à nos créanciers entre 85 et 90 milliards d’euros, c’est-à-dire plus que toutes les sommes que nous consacrons à l’instruction et l’éducation des enfants et des jeunes qui vivent dans notre pays de l’école maternelle à la classe terminale. Le véritable coût de l’endettement incontrôlé réside dans le fait que nos créanciers, qui sont payés avant que nous décidions quoi faire de nos des impôts que nous collectons, préemptent une part croissante de nos impôts. Pour comprendre l’ordre de grandeur de nos difficultés, il peut être utile de rappeler qu’en 2028, la première année complète du prochain quinquennat, la charge de la dette dépassera 90 milliards d’euros, et absorbera donc presque l’intégralité de l’impôt sur le revenu payé par toutes les personnes physiques en France cette année-là. A la question fréquente de nos concitoyens, « à quoi servent mes impôts ? » nous pourrons tous répondre en 2028, et sans contestation possible, « d’abord à payer des intérêts aux créanciers qui nous prêtent l’argent que nous redistribuons ».Notre pays découvre le piège du surendettement. C’est-à-dire une situation où le déficit budgétaire augmente même sans décision sur des dépenses nouvelles, car la charge de la dette absorbe une part toujours croissante de tous les prélèvements obligatoires. Puisque ce sont désormais les charges d'intérêt qui tirent principalement la croissance des dépenses publiques. Les entreprises connaissent ces situations ; quand tous les efforts opérationnels pour améliorer la performance sont engloutis dans des charges financières qui finissent pas asphyxier l’entreprise. Les ménages surendettés vivent aussi ce type de situations, quand les créanciers captent presque tous les revenus, car il faut payer les dettes, intérêt et capital. Alors que l’État lui ne paye principalement que des intérêts et refinance la quasi-totalité du capital. Mais, si les taux d’intérêts exigés par nos créanciers pour continuer à nous prêter ne dépendent pas de nous. L’ampleur de nos déficits, quant à elle, dépend de nous seuls. Alors pourquoi, nous résignons-nous à accumuler, année après année des rivières de dépenses publiques supplémentaires, qui alimentent des fleuves de déficits qui finissent dans un estuaire ensablé et boueux d’endettement ? Ces dernières années, les dépenses de l’État sont celles qui ont le moins progressé et qui, dans certains secteurs ont même beaucoup baissé. Les dépenses des collectivités ont été, au cours des dernières années, mieux maitrisées qu’elles ne le furent dans le passé. En revanche les dépenses sociales, au premier rang desquelles les retraites et la santé, progressent dans des proportions très supérieures à la croissance du PIB. Nous avons décidé d’emprunter pour maintenir, et même augmenter, d’abord le niveau des retraites, puis des prestations de santé, parce que nous ne voulons pas renoncer à un modèle social que nous ne pouvons plus nous payer. Désormais, la protection sociale représente non seulement la très large majorité de la dépense publique, mais surtout c’est celle qui progresse le plus vite. Pourtant, la persistance de déficits massifs de la sécurité sociale est peu justifiable dès lors que notre économie n’est pas en bas de cycle. Car les dépenses sociales sont constituées de prestations versées aux ménages qui, comme c’est le cas depuis de nombreuses années, quand elles ne sont pas couvertes par des impôts ou des cotisations sociales, pèsent sur les générations suivantes qui devront rembourser cette dette sociale. Enfin, le contexte international dégradé depuis le début de l’année conduit à envisager une aggravation des déficits publics qui pourraient pour la troisième année consécutive être supérieurs à 5% du PIB. Quand le niveau nécessaire pour stabiliser l’emballement du stock de dette doit être nécessairement inférieur à 3%. 4 - Nous pouvons sortir ensemble de cette impasse, parce que nous l’avons fait dans le passé, et parce que d’autres pays européens l’ont fait plus récemment.Nous l’avons fait dans le passé. En 1958, avec le général De Gaulle et le plan Pinay-Rueff. En 1983, avec le tournant de la rigueur opéré par Pierre Mauroy et Jacques Delors. Mais aussi pendant la période 1997-1999 pour qualifier la France au passage à l’euro, quand l’action du gouvernement de majorité plurielle de Lionel Jospin était guidée par l’objectif de respecter les seuils de 60% de dette et 3% de déficit prévus par le traité de Maastricht. Le plus souvent, nous pensions que c’était impossible, mais nous l’avons fait. Face à l’ampleur de la tâche, le général De Gaulle associa au projet de redressement, au moins de mai 1958 à janvier 1959, la plupart des forces politiques du moment. En 1997, la dissolution de l’Assemblée nationale fut décidée très largement pour rechercher un mandat politique fort pour engager le redressement nécessaire pour qualifier la France à l’euro. Les Français, avec des majorités politiques très différentes, ont su trouver dans le passé les énergies pour rétablir nos comptes publics, alors même que beaucoup pensaient que c’était impossible. D’autres pays européens l’ont fait plus récemment.Le Danemark et la Suède dans les années 1990 ont mené des ajustements budgétaires spectaculaires pour réinventer totalement le modèle social très avancé de ces pays en l’adaptant à des contraintes extérieures devenues insoutenables. Aujourd’hui, le Danemark emprunte à 10 ans à 3,04%, c’est-à-dire à un niveau plus faible que l‘Allemagne (3,22%).L’Allemagne tout au long de la décennie 2010 a dégagé des excédents primaires, c’est-à-dire un excédent budgétaire avant les charges financières liées à la dette, qui lui ont permis de réduire de 22,3 points de PIB son ratio de dette publique entre 2010 et 2019 et d’entrer dans la période de crises sanitaire puis inflationniste du début des années 2020 avec un espace budgétaire confortable. Aujourd’hui, l’Allemagne a un niveau de dette sur PIB d’environ 64% alors que celui de la France atteindra cette année 118%. Les principales réformes qui ont permis ce rétablissement des comptes publics en Allemagne furent une réduction d’accès à l’assurance chômage en 2003, l’allongement décidé en 2007 de l’âge de départ à la retraite jusqu’à 67 ans à horizon 2031 , et l’augmentation de trois points du taux normal de TVA, dont un tiers du rendement fut affecté à des réductions de cotisations sociales et deux tiers au désendettement.L’Italie, en dépit d’une croissance faible, notamment liée à une démographie défavorable, a mené d’ambitieuses réformes depuis les années 2010 qui ont permis de stabiliser son niveau de dette élevé (133% du PIB). En deux ans, l’Italie a ramené son déficit de 7,2% à 3,4%, puis à 3,1% en 2025, avec des excédents primaires constants ; ce qui a permis une hausse de la note souveraine de l’Italie de BBB à BBB+. D’importants programmes de soutien public à l’investissement ont été interrompus, le marché du travail a été assoupli et le report progressif de l’âge de la retraite à 67 ans se poursuit.La Grèce célèbre en 2026 sa troisième année d’excédents budgétaires. Le pays affiche une croissance supérieure à la moyenne européenne et un chômage en net recul. Cette situation est le fruit d’efforts immenses pour sortir de la crise de liquidité et de solvabilité du début des années 2010. L’âge de la retraite a été porté à 67 ans et les dépenses de santé de confort ont été plafonnées. La masse salariale publique a été massivement réduite. Une ambitieuse réforme territoriale, portant notamment sur la fusion des communes, a permis de générer des économies d’échelle avec désormais 332 municipalités dans un pays de 130 000 km2 et de 11 millions d’habitants. Mais surtout, le discours politique des équipes aux responsabilités repose sur le slogan systématiquement répété par le ministre des finances, Kyriakos Pierrakakis : « Nous ne passerons pas la facture à la génération suivante ».Le Portugal est passé en dix ans d’un déficit chronique à un excédent de plus de 2% du PIB. Le ratio de dette publique sur PIB est passé de 134% en 2014 à 89% en 2025. Deux tiers du programme d’ajustement engagé depuis 2012 a porté sur une réduction des dépenses publiques et un tiers sur une augmentation des recettes. Les dépenses publiques ont été réduites par des coupes claires dans les services de santé de confort, le gel des pensions et un relèvement de l’âge de départ à la retraite à 66 ans. Dans une perspective de relance de l’activité, le marché du travail a été flexibilisé par l’allongement du temps de travail, la suppression de quatre jours fériés et des programmes de réinsertion des chômeurs de longue durée. Un consensus politique s’est établi entre la droite et la gauche qui ont alterné au pouvoir autour du slogan « Plus jamais ça ». Cette convergence des forces politiques sur l’équilibre des comptes publics a permis la constance des programmes de redressement.5 - Nous pouvons sortir ensemble de cette impasse précisément si nous le faisons ensemble.Nous devons, et nous pouvons, expliquer que nous devons renoncer à certains aspects du monde d’hier que ni notre démographie, ni notre productivité, ni notre croissance ne rendent soutenables, pour réinventer notre modèle social et en préserver l’essentiel. Comment ? Il y a d’abord des méthodes qui ne fonctionnent plus, car elles ne sont plus adaptées à l’ampleur du redressement que nous devons conduire. C’est le cas notamment des choix des vainqueurs imposés aux vaincus pendant l’été qui suit l’élection présidentielle, sans effort d’inclusion de ceux qui ne pensent pas comme les vainqueurs.Il nous faut donc inventer une délibération collective, respectueuse des convictions de chacun, mais exigeante et lucide face aux réalités. C’est une délibération qui permet de faire des choix sans avoir l’impression de faire des sacrifices. C’est possible, car il y a dans toutes les forces politiques du pays des hommes et des femmes prêts à agir en responsabilité. Cela peut paraître naïf à certains, mais aucun effort de redressement, à l’échelle de ce que nous devons accomplir, ne sera possible sans construire une coalition de projet qui devra réunir « ceux qui croyaient au ciel et ceux qui n’y croyaient pas ».Cette inclusion, sinon de tous, du moins de beaucoup, est nécessaire car le redressement nécessitera un effort constant pendant plus de cinq ans. Aucun redressement n’est possible sans une trajectoire pluriannuelle, crédible, réaliste et volontaire. Il faut donc construire dans la durée une forme, sinon de consensus, mais au moins d’accord sur un projet de redressement, qui dépasse les limites partisanes traditionnelles. Pour que l’effort soit durable, ses prémices doivent être largement partagées. Alors comment construire ce rassemblement autour d’une ambition collective de redressement ?Pour réaliser un redressement choisi, il y a trois solutions : augmenter les prélèvements, réduire les dépenses publiques et augmenter la croissance en augmentant la productivité et la quantité de travail. La facilité pavlovienne a consisté pour chaque force politique à vouloir concentrer l’effort sur l’un seulement des trois leviers. La réalité implacable est que nous devrons agir sur les trois leviers pour deux raisons. D'abord parce que l’ampleur du redressement nécessaire ne permet d’atteindre l’objectif avec un seul levier. Ensuite, et surtout, parce que l’adhésion collective à un effort partagé nécessite précisément que les efforts soient partagés. Alors comment fait-on ? Premier levier : augmenter les prélèvements, qui est la solution française par défaut dans ce type de circonstances. Ainsi, en 2025, la réduction du déficit fut exclusivement imputable à des hausses d’impôts, principalement sur les grandes entreprises et sur les ménages les plus aisés. Mais nous devrons commencer l’exercice de redressement avec le taux de prélèvements obligatoires le plus élevé de la zone euro, et même des 38 pays de l’OCDE. Il nous faudra donc délibérer ensemble de ce que sont les impôts supplémentaires qui auraient le moins d’impact sur notre productivité et notre croissance. Sans doute, les impôts qui touchent les successions sont-ils les moins toxiques à ce titre. Sans doute aussi, devrons-nous augmenter la TVA de 2 ou 3 points comme l’ont fait tous les pays européens qui ont conduit des programmes ambitieux de redressement. Mais surtout parce que, dans notre pays où les déficits commerciaux se creusent, la TVA est en réalité le seul moyen de faire contribuer aux charges communes la consommation de produits importés. Beaucoup objecteront que la TVA frappe de manière disproportionnée les ménages les plus modestes qui consacrent l’intégralité de leurs revenus à la consommation, alors que les ménages les plus aisés, eux, épargnent beaucoup et consomment une part plus faible de leurs revenus. C’est pourquoi, comme l’ont fait les allemands, il faudra donc sans doute affecter une partie de cette augmentation de la TVA à la réduction du coût du travail, en rapprochant le salaire brut du salaire net par une réduction des cotisations sociales qui pèsent essentiellement sur le travail. Choisir le travail et la production plutôt que la consommation nous obligera à augmenter la TVA pour permettre de gagner plus avant de consommer moins cher. Deuxième levier : réduire la dépense sera la nouvelle priorité. Car là aussi, nous commencerons l’exercice avec 57% du PIB consacré à la dépense publique. Il nous faudra délibérer ensemble de la manière la plus efficace de remodeler l’empilement de nos collectivités locales, héritage d’une structure administrative fixée il y a plus de deux siècles et massivement alourdie depuis cinquante ans, mais que nous ne pouvons plus nous payer. Nous devrons délibérer ensemble des interventions publiques que, là aussi, nous ne pouvons plus nous payer, et qui devront être abandonnées, soit définitivement, soit jusqu’à ce que nos comptes publics soient revenus à l’équilibre. Nous devrons aussi délibérer ensemble pour distinguer ce qui est nécessaire, en matière de santé, et doit être renforcé, et ce qui doit désormais relever des dépenses personnelles de confort, car le système actuel n’est pas soutenable. Nous devrons délibérer ensemble de la période pendant laquelle la plupart des pensions de retraite cesseront d’augmenter, puisque l’INSEE a démontré l’an dernier que la quasi-totalité de l’augmentation des pensions était affectée à l’épargne. Troisième levier : augmenter le potentiel de croissance, c’est-à-dire augmenter la compétitivité de notre économie et la quantité de travail. Toute augmentation des impôts et toute réduction significative des dépenses porte à court terme des risques de récession. C’est pourquoi tout programme de redressement devra déployer des mesures permettant d’accroitre la compétitivité des entreprises et les investissements dans le capital humains, mais aussi dans les mutations technologiques en cours. Mais il faudra aussi délibérer ensemble des conditions dans lesquelles nous devrons tous travailler plus d’heures, plus de journées et plus d’années. Car, dans la durée, seul le rétablissement d’une croissance forte, reposant sur une productivité accrue et une compétitivité retrouvée, pourra permettre de rendre soutenable notre système social.La seule manière de rendre l’effort de redressement collectif acceptable par tous et supportable par chacun est d’agir sur les trois leviers en même temps.La construction d’une forme d’accord assez large, et reposant sur la mobilisation de ces trois leviers, est nécessaire pour rétablir la crédibilité de nos engagements européens. Depuis de nombreuses années, la France ne respecte pas les engagements de rétablissement de nos comptes publics que nous avons souscrits auprès de nos partenaires européens qui ont mis en commun leur monnaie avec nous. Personne ne peut raisonnablement penser que les pays d’Europe qui travaillent plus d’heures par an que chez nous, qui partent à la retraite à 67 ans, et où les pensions de retraite ne sont pas indexées, vont se cotiser pour nous aider à vivre sans faire les efforts qu'eux ont faits et que nous ne voulons pas faire. Nous ne convaincrons personne de nous aider sans changer nos habitudes. L’immense majorité des Français est certainement disposée à éviter l’austérité subie, et est prête à accepter un peu de sueur maintenant pour éviter beaucoup de sang et beaucoup de larmes plus tard. Car la majorité des Français préfère rester maître de son destin dans un cadre démocratique plutôt que se résigner à voir des décisions nécessaires imposées par nos créanciers. D’ailleurs, le taux d’épargne dans notre pays est très élevé et croissant ; c’est bien là le signe que les Français, en épargnant pour des jours sombres, considèrent que le système actuel n’est plus soutenable, et qu’ils sont beaucoup plus prêts à entendre la vérité et à entrer dans un redressement où les efforts seront véritablement partagés. Nous pouvons le faire, pas seulement parce que nous devons le faire, mais surtout parce que nous l’avons déjà fait, et parce que d’autres l’ont fait. Mais alors il faut le faire ensemble et en confiance. Donc, si on peut le faire, faisons-le ! Stéphane Boujnah est président du directoire d'Euronext.

De l'incident au symptôme Il y a encore quelques années, la préoccupation première des ministères portait sur le niveau de protection à atteindre des outils utilisés. Fallait-il généraliser l'authentification renforcée, à quel rythme, pour quels coûts, avec quelles frictions acceptables pour les agents ? Personne, à l'époque, n'imaginait sérieusement que les identifiants d'un agent puissent servir pendant plusieurs semaines à extraire méthodiquement les données fiscales de centaines de milliers de contribuables sans que rien ne s'en aperçoive. Cette hypothèse n'est hélas plus théorique, elle est devenue notre actualité, et risque d’être nourrie à court terme faute de changement de cap. Le 14 août dernier, la Direction générale des finances publiques (DGFIP) reconnaissait par communiqué que deux intrusions successives, survenues fin juin puis fin juillet, avaient permis l'extraction des données fiscales de 678 000 particuliers et professionnels. Le mécanisme de l'intrusion, rendu public dans les jours suivants, ne relevait d'aucune prouesse technique : il s'agissait de l'utilisation frauduleuse des identifiants d'un agent de la DGFiP et d'un tiers habilité, permettant aux attaquants de se comporter comme des utilisateurs légitimes. Revendiquée par un groupe se désignant sous le nom de ZeroBytes, l’attaque s'est prolongée par la mise en vente des données extraites sur les marchés clandestins spécialisés. Contrairement à ce que l'expression pudique de vol de données fiscales pourrait laisser entendre, les données collectées dépassent très largement la seule identification comptable des contribuables : identification fiscale, état civil complet, coordonnées postales, téléphoniques et électroniques, situation fiscale intégrale, composition familiale, nombre de parts, revenu fiscal de référence, taux de prélèvement à la source. Jusqu'à la totalité des messages échangés avec l'administration par messagerie sécurisée. En somme, tout ce qui permet à un tiers malintentionné de reconstituer la vie financière et personnelle d'une famille, et de construire des scénarios d'escroquerie d'une crédibilité que les tentatives de hameçonnage ordinaires n'atteignent que très rarement, pour ne pas dire jamais. La structure derrière la conjoncture La tentation demeure évidemment grande de traiter cet épisode comme la manifestation d'une conjoncture défavorable, ou comme la conséquence de l'audace croissante de groupes cybercriminels dont la sophistication progresserait plus vite que nos défenses. Fréquemment opposée, cette lecture présente le mérite d'être rassurante mais comporte l’énorme défaut d'être fausse. L'illustration la plus frappante de ce qui se joue réellement se trouve dans la simple mise en regard des quatre grandes affaires qui ont rythmé les quinze dernières années. En février 2021, la société Dedalus Biologie (prestataire de plusieurs centaines de laboratoires de biologie médicale) voyait s'échapper les données de santé de près de 500 000 patients, résultats d'analyses et pathologies incluses. L'enquête de la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL), conclue par une sanction de 1,5 millions d'euros en avril 2022, établissait que l'incident résultait de vulnérabilités applicatives non corrigées et d'une architecture de stockage centralisé conçue sans segmentation ni chiffrement suffisants. En février 2024, les sociétés Viamedis et Almerys (opérateurs du tiers payant) subissaient à quelques jours d'écart deux intrusions qui exposaient les données de 33 millions de Français, soit près d'un habitant sur deux. La faille exploitée reposait sur l'usurpation d'identifiants d'utilisateurs professionnels disposant d'accès légitimes. En février 2026, la DGFiP elle-même subissait un premier incident affectant plus d'un million de comptes bancaires référencés dans le fichier FICOBA, à la suite déjà de l'usurpation des identifiants d'un fonctionnaire. Six mois plus tard, l'affaire de cet été venait clore provisoirement la série, avec un mécanisme d'intrusion structurellement identique. Bien que touchant trois secteurs différents, ces quatre affaires majeures présentent donc un seul et même motif. Le Premier ministre lui-même reconnaissait d'ailleurs, en mai 2026, dans un communiqué officiel publié sur info.gouv.fr, que la France enregistrait depuis le début de l'année une moyenne de trois vols de données par jour visant les systèmes d'information de l'État. Cet aveu, qui mérite d'être considéré comme tel, prouve que les incidents qui se succèdent ne sont pas des accidents sans lien entre eux, mais la manifestation répétée d'un choix conceptuel et budgétaire qui a été fait, année après année, dans un climat général où la logique de constitution des bases prévalait sur la logique de leur protection, et où la question de la légitimité de leur constitution même n'était pour ainsi dire jamais posée. L’impensé de la collecte publique Deux racines qu’il convient d’examiner en miroir convergent pour expliquer cette répétition. La première racine est celle du sous-investissement chronique dans la sécurisation des SI publics, non pas seulement financier mais peut-être et surtout humain. Dans la plupart des ministères et des grandes administrations, les équipes RSSI sont structurellement sous-dotées au regard du périmètre qu'elles doivent couvrir et de la sophistication des menaces auxquelles elles font face, tandis que leurs compétences sont prisées par le secteur privé qui offre des niveaux de rémunération que les grilles indiciaires des administrations ne peuvent égaler. Les cycles budgétaires du numérique public, tels qu'ils ont été pratiqués depuis 20 ans, ont privilégié le déploiement de fonctionnalités nouvelles, visibles et politiquement valorisables, au détriment de l'entretien souterrain des infrastructures existantes, dont la vétusté silencieuse s'accumule d'exercice en exercice sans jamais donner lieu aux arbitrages douloureux que la prudence patrimoniale imposerait. Une mission d'information de l'Assemblée nationale, rendue publique en juillet 2026, ajoutait à ce tableau une donnée qui en aggrave la portée, en documentant qu’en 2025 79% des dépenses logicielles publiques françaises étaient orientées vers des éditeurs américains. Dès lors, quelles sont les capacités de notre administration pour sécuriser souverainement des systèmes dont les briques essentielles échappent à son contrôle direct ? La seconde racine est plus profonde encore : il s’agit du syndrome du « trop de collecte ». Depuis plus de 15 ans, la conception des grandes infrastructures numériques publiques a été guidée par un présupposé implicite selon lequel il fallait collecter le plus possible pour ne pas se priver des potentialités analytiques futures. Ce présupposé, qui s'est enraciné à la faveur de la vague de l'open data au début des années 2010 et de celle de l’IA depuis 2020, a produit un empilement de bases dont la finalité initiale a parfois été perdue de vue, et dont la conservation alimente aujourd'hui des risques disproportionnés au regard de leur utilité opérationnelle réelle. Dans son article 5, le RGPD pose pourtant le principe de minimisation qui impose que les données collectées soient adéquates, pertinentes et limitées à ce qui est nécessaire au regard des finalités poursuivies. Ce principe, dont la CNIL rappelle régulièrement l'importance, n'a jamais été véritablement opérationnalisé au niveau de la conception des grandes infrastructures publiques, comme si son application ne devait concerner que les traitements privés, et non les fichiers régaliens dont l'utilité présumée dispensait de tout examen critique. Chaque fichier centralisé constitué par la République engage pourtant une promesse implicite de protection. Quand cette promesse ne peut plus être tenue à la hauteur du risque que le fichier génère, la lucidité impose de rouvrir la question de sa légitimité même, plutôt que de se contenter d'annoncer des mesures de renforcement qui en l'état de nos moyens humains et budgétaires, ne suffiront pas à enrayer les survenues. Refonder la doctrine : minimisation, investissement, architecture Un constat n'a de valeur que s'il débouche sur des propositions. Trois leviers relèvent de la responsabilité conjointe des pouvoirs publics, des directions des systèmes d'information (DSI) et des acteurs privés qui les accompagnent. Si ces trois leviers ne prétendent pas à l'exhaustivité, ils constituent cependant les chantiers les plus urgents à ouvrir pour rompre avec ces funestes répétitions. Le premier levier est celui d'une politique qui applique enfin aux fichiers publics l'exigence de minimisation imposée par le droit européen. Les instruments existent, puisque l'article 30 du RGPD oblige la tenue d'un registre documentant finalités, destinataires et durées de conservation de chaque traitement, et que l’article 35 commande une analyse d'impact pour tout traitement à risque élevé, dont la CNIL a outillé la conduite. Leur limite tient donc à leur temporalité : conduits à la création du traitement, ces exercices sont rarement repris ensuite, si bien que les grands fichiers régaliens conçus des décennies avant l'entrée en application du règlement n'ont jamais été rejugés à l'aune du principe de minimisation. Des clauses de réexamen conduiraient cependant à des décisions difficiles mais qu’il conviendrait d’assumer : supprimer les collectes qui ne se justifient plus, réduire les durées de conservation, recomposer les architectures fondées sur des présupposés que nous ne partageons plus. La question posée à chaque nouveau projet ne peut plus être seulement quelles données allons-nous collecter et comment allons-nous les protéger, mais quelles données pouvons-nous ne pas collecter tout en atteignant les finalités qui nous sont assignées ? Le deuxième levier est celui du rééquilibrage des investissements humains et financiers en faveur d'une sécurisation effective, supposant tant une revalorisation durable des équipes RSSI publiques que le passage à l'opposabilité d'un outillage d'achat aujourd’hui facultatif. Le cahier des clauses simplifiées de cybersécurité, approuvé par l'arrêté du 18 septembre 2018, ne s'applique en effet qu'aux marchés qui y renvoient expressément ; la circulaire du 5 février 2026 sur la souveraineté numérique dans la commande publique recommande d'intégrer des critères de notation sur la sécurité et la protection des informations sans en faire une obligation ; la proposition de loi sénatoriale relative à la sécurisation des marchés publics numériques n'entrerait en vigueur qu'au 1er janvier 2030, en exemptant les communes de moins de 30 000 habitants. Le problème français n'est donc pas l'absence de doctrine d'achat, mais son caractère non contraignant et le délai que nous nous accordons pour l'appliquer. Le troisième levier est celui d'une architecture repensée, rompant avec la centralisation systématique héritée des 20 dernières années par la segmentation des grandes bases, des zones de confiance différenciées selon la sensibilité des données, un chiffrement au repos et en transit avec cloisonnement des clés, et des habilitations traçables pour les accès les plus sensibles. Ces chantiers n'ont rien de spéculatif, et existent déjà ailleurs en Europe. L'Estonie a fondé son administration numérique dès 2001 sur la plateforme X-Road, où chaque organisme conserve ses propres données, qui transitent sans jamais être stockées dans une base unique, et où chaque citoyen peut savoir qui a consulté ses informations et pour quel motif. Déployé aujourd'hui dans plus de 25 pays, ce modèle démontre qu'une architecture distribuée n'est pas un renoncement à l'efficacité administrative, mais plutôt sa condition en environnement de menace élevée. La France en maîtrise du reste la grammaire, puisque le principe « dites-le-nous une fois » fait circuler la donnée entre administrations sans la dupliquer. Nous savons donc bâtir des architectures d'échange qui n'accumulent pas, sans pour autant l'avoir appliqué à nos grands fichiers historiques qui continuent de fonctionner selon la logique du silo constitué une fois pour toutes et dont l'affaire de l'été a rappelé tant la vulnérabilité que la dangerosité. La responsabilité de l’État collecteur La protection des données publiques n'est pas exclusivement un enjeu technique, mais plutôt un enjeu politique au sens le plus rigoureux du terme : elle engage la manière dont notre République conçoit la relation entre son administration et les citoyens dont elle traite les données. Cette relation repose sur une culture du geste sûr et de la manipulation prudente des informations, que les administrations les plus sensibles ont su construire sur des décennies, et qui demande aujourd'hui à être étendue à l'ensemble de l'appareil public, à la mesure des risques que la période fait peser sur lui. L'action collective engagée par plusieurs centaines de victimes du piratage de la DGFiP, sur le fondement de l'article 82 du RGPD, constitue à cet égard un signal qu'il serait imprudent d'ignorer : si les décisions à venir venaient à concéder un droit à indemnisation pour la seule crainte de l'usage frauduleux des données compromises, elle ouvrirait une jurisprudence dont la portée pourrait transformer profondément la constitution des grandes bases publiques. Il serait d'une ironie cruelle que la République, qui a su bâtir sur des décennies la confiance de ses citoyens dans son administration fiscale, la laisse s'éroder faute d'avoir posé à temps la seule question qui vaille : celle de la proportion entre ce que nous collectons et ce que nous savons réellement protéger. S’obliger à cette lucidité n’est en rien défaitiste, et c’est même son exact contraire. Parce que cette lucidité refuse la fuite en avant qui consiste à multiplier et empiler les annonces sans questionner les choix conceptuels qui produisent les incidents au long cours. Nos données publiques ne sont pas volées parce que nous les protégeons mal, mais parce que nous en collectons trop au regard des investissements faits pour les protéger. Il est de la responsabilité collective des décideurs publics, des directions des systèmes d'information, des entrepreneurs du numérique et de la fonction publique dans son ensemble de faire en sorte que la promesse faite à chaque citoyen dont les données sont confiées à notre administration soit enfin traitée pour ce qu'elle est : un engagement de la République. Léa Behr est CEO de RespublicIA. Sources citées Communiqué de la Direction générale des finances publiques du 14 août 2026 relatif aux deux intrusions survenues fin juin et fin juillet 2026, affectant 678 000 particuliers et professionnels. Question écrite n° 13231 de Mme Marie-France Lorho à l'Assemblée nationale, relative au piratage du fichier FICOBA de février 2026 et à la sécurité des systèmes de la DGFiP. Communiqué du Premier ministre, « Cybersécurité : plan d'action pour renforcer la protection numérique de l'État », info.gouv.fr, mai 2026. Sanction de la CNIL à l'encontre de Dedalus Biologie, avril 2022, à la suite de la fuite de données de santé de près de 500 000 patients révélée en février 2021. Chronique des attaques contre Viamedis et Almerys de février 2024, exposant les données de 33 millions de Français ; enquêtes de la CNIL et communiqués officiels des deux sociétés. Mission d'information de l'Assemblée nationale sur la souveraineté numérique publique, publiée en juillet 2026 : 79 % des dépenses logicielles publiques françaises orientées vers des éditeurs américains en 2025. Règlement (UE) 2016/679 du Parlement européen et du Conseil du 27 avril 2016, dit RGPD, en particulier son article 5 relatif au principe de minimisation et son article 82 relatif au droit à réparation. Recommandations de la Commission nationale de l'informatique et des libertés sur la minimisation des données dans les traitements publics, publiées sur cnil.fr.

Depuis plusieurs années, les performances de l’intelligence artificielle en médecine donnent lieu à des résultats parfois spectaculaires. Les grands modèles de langage réussissent des examens médicaux, répondent à des cas cliniques complexes et peuvent égaler, voire dépasser, les performances de professionnels sur certaines tâches diagnostiques. Mais est-ce vraiment la bonne question ? L’avenir de l’intelligence artificielle en santé ne se jouera probablement pas dans un duel entre le médecin et la machine. Il se jouera dans leur association. Pour le savoir, il faut désormais sortir des laboratoires, des benchmarks et des vignettes cliniques pour entrer dans le monde réel : celui des consultations, des patients, des prescriptions, des erreurs possibles, des contraintes de temps et des décisions quotidiennes. C’est précisément ce qu’a fait un essai pragmatique randomisé publié en 2026 dans Nature Medicine1. Son intérêt est majeur : il ne compare pas simplement une intelligence artificielle à un professionnel de santé. Il cherche à savoir ce qui se passe lorsque le professionnel est assisté par une IA générative dans sa pratique quotidienne. Et les résultats sont peut-être plus intéressants encore parce qu’ils sont nuancés. De l’IA des benchmarks à l’IA de la vraie vie L’étude a été menée dans 16 centres de soins primaires au Kenya. Au total, 103 clinical officers (des professionnels de santé qui assurent une grande partie des soins primaires dans un pays confronté à une importante pénurie médicale) ont été randomisés entre deux groupes : 52 utilisaient un dossier médical électronique intégrant une assistance par grand modèle de langage (LLM), tandis que 51 travaillaient avec le même dossier médical, mais sans cette assistance. Plus de 9 000 patients ont finalement été analysés. Le choix du Kenya n’est pas anodin. Dans de nombreux pays à ressources limitées, les professionnels de première ligne doivent prendre des décisions diagnostiques et thérapeutiques complexes sans pouvoir systématiquement solliciter un spécialiste ou un médecin senior. L’intelligence artificielle pourrait donc théoriquement constituer une forme d’expertise complémentaire immédiatement disponible. Mais les auteurs ont surtout fait un choix méthodologique essentiel : tester l’IA dans les conditions réelles du soin. Nous savons déjà que certains grands modèles de langage obtiennent d’excellents résultats lorsqu’on leur soumet des cas cliniques standardisés. Les auteurs rappellent eux-mêmes que des travaux sur des vignettes suggèrent que les LLM peuvent égaler ou dépasser les professionnels sur certaines tâches de diagnostic ou de triage. Mais les preuves prospectives dans la vraie vie restent beaucoup plus limitées. Or réussir un examen médical n’est pas soigner un patient. Un véritable copilote intégré à la consultation L’outil testé, appelé AI Consult, était directement intégré au dossier médical électronique. C’est un point essentiel. Le professionnel n’avait pas besoin d’ouvrir un chatbot, de copier le dossier du patient ou de rédiger une question spécifique. Au cours de la consultation, le système analysait automatiquement les données structurées et les textes saisis dans le dossier médical, puis générait des recommandations diagnostiques et thérapeutiques contextualisées. Le système pouvait signaler l’absence de problème, une difficulté mineure ou une situation critique grâce à un système visuel à trois niveaux. Mais surtout, le professionnel conservait la décision finale. Il pouvait accepter, modifier ou ignorer les suggestions formulées par l’intelligence artificielle. Nous sommes donc loin de l’image parfois fantasmée d’une intelligence artificielle autonome se substituant au médecin. Il s’agit plutôt d’un copilote clinique : une seconde capacité d’analyse, présente en permanence mais placée sous le contrôle du professionnel : Le résultat principal est… négatif. Et c’est probablement ce qui rend cette étude particulièrement intéressante. Le critère principal était exigeant et très concret : l’échec thérapeutique dans les 14 jours suivant la consultation, incluant notamment la persistance des symptômes, une réorientation non programmée vers un niveau de soins supérieur ou certains événements de sécurité. Résultat : l’IA n’a pas significativement amélioré ce critère. Un échec thérapeutique est survenu chez 2,2 % des patients du groupe assisté par IA contre 2,0 % dans le groupe contrôle. Après ajustement, la différence n’était pas statistiquement significative (aOR 0,77 ; IC à 95 % 0,55–1,08 ; P = 0,13). À l’heure où chaque nouvelle version d’un modèle d’intelligence artificielle donne lieu à des annonces de performances toujours plus impressionnantes, il est important de savoir écrire cette phrase : Dans cet essai, l’IA n’a pas démontré qu’elle améliorait le devenir clinique à court terme des patients. Mais loin de diminuer l’intérêt du travail, ce résultat marque peut-être une étape de maturité. L’intelligence artificielle médicale entre dans l’ère de l’evidence-based medicine. Une innovation doit démontrer son utilité, pas seulement sa performance Nous n’accepterions pas qu’un nouveau médicament soit utilisé à grande échelle simplement parce qu’il fonctionne remarquablement bien dans une simulation. Pourquoi devrions-nous raisonner différemment avec l’intelligence artificielle ? Une excellente performance algorithmique n’est pas nécessairement synonyme de bénéfice clinique. Entre les deux interviennent le professionnel, le patient, l’organisation des soins, l’adhésion thérapeutique, le contexte social, la qualité des données et une multitude de facteurs qui constituent précisément la complexité de la médecine. C’est pourquoi 2026 doit probablement marquer un changement de paradigme dans notre manière d’évaluer l’IA en santé : passer de la performance technique à l’utilité clinique. Et l’étude kenyane montre que cette évaluation doit être exigeante. Pourtant, quelque chose s’améliore. Le critère principal est négatif, mais certains résultats secondaires sont particulièrement intéressants. Parmi 2 000 consultations évaluées spécifiquement, l’assistance par LLM améliore significativement la qualité de la documentation médicale. Les professionnels utilisant l’IA étaient plus susceptibles de documenter un diagnostic approprié (aOR 1,74), de produire une note clinique complète (aOR 1,68) et de consigner un plan thérapeutique approprié (aOR 1,71).  L’intervention n’a par ailleurs pas dégradé la satisfaction des patients. La durée médiane des consultations était de 11 minutes dans les deux groupes. Enfin, le coût direct d’utilisation du modèle était, dans cette expérimentation, extrêmement faible : environ 0,04 dollar par patient. Cela dessine une vision beaucoup plus réaliste de l’IA médicale. Son premier bénéfice ne sera peut-être pas de produire immédiatement une réduction spectaculaire de la mortalité. Il pourrait commencer par une multitude d’améliorations plus discrètes : mieux documenter, mieux synthétiser, attirer l’attention sur un oubli, améliorer la pertinence d’un plan thérapeutique, faciliter l’accès aux connaissances et réduire progressivement certaines erreurs. Le médecin augmenté plutôt que le médecin remplacé Pendant plusieurs années, une partie du débat sur l’intelligence artificielle en médecine a été organisée autour d’une question presque sportive : qui sera le meilleur, l’homme ou la machine ? Cette étude invite à poser la question autrement : dans quelles conditions l’association de l’intelligence humaine et de l’intelligence artificielle produit-elle une meilleure médecine ? Car le professionnel reste indispensable. L’étude le montre d’ailleurs de manière très concrète. Dans une analyse portant sur 1 000 alertes rouges générées par le LLM, 3,1 % des recommandations ont été considérées comme quelque peu dangereuses ou inappropriées et 1,1 % comme dangereuses et inappropriées. Les professionnels, eux, pouvaient choisir de suivre totalement, partiellement ou de ne pas suivre la recommandation. Cette capacité de jugement est fondamentale. Le médecin n’est donc pas nécessairement la variable que l’IA doit faire disparaître. Il est peut-être précisément la condition qui permet de transformer la puissance de l’IA en décision médicale pertinente. Cela impose évidemment une nouvelle compétence : savoir utiliser l’intelligence artificielle, mais aussi savoir lui résister. Les auteurs alertent d’ailleurs sur un risque essentiel : une dépendance prolongée au raisonnement automatisé pourrait conduire à une perte progressive de certaines compétences professionnelles. Le défi sera donc de concevoir des outils qui renforcent le raisonnement clinique plutôt qu’ils ne s’y substituent.  Après avoir appris à construire l’IA médicale, apprenons à l’évaluer Ce travail soulève enfin une question méthodologique passionnante. Nous savons relativement bien comment évaluer un médicament ciblant une pathologie précise. Mais comment évaluer une technologie généraliste qui intervient simultanément sur le diagnostic, la documentation, la prescription, l’organisation et potentiellement le temps médical ? Les auteurs soulignent que des événements objectifs comme l’hospitalisation ou le décès sont heureusement rares en soins primaires. Démontrer un effet modeste sur ces événements pourrait nécessiter des essais dépassant 100 000 patients. Ils posent donc explicitement la question des critères pertinents pour évaluer une technologie généraliste comme un LLM appliqué aux soins primaires. Cette question deviendra centrale. Il faudra bien sûr mesurer la mortalité, les complications ou les hospitalisations lorsqu’elles sont pertinentes. Mais il faudra également mesurer les erreurs évitées, la qualité des décisions, le temps médical gagné, la charge cognitive des professionnels, les coûts, la satisfaction des patients et la qualité de la relation humaine. Après avoir appris à construire l’IA médicale, nous devons maintenant apprendre à l’évaluer. Du copilote au système de santé « IA-native » Cette étude permet enfin d’entrevoir une transformation encore plus profonde en passant de systèmes numériques traditionnels vers des systèmes véritablement « IA-native » dont nous avons déjà parlé dans notre épisode de la semaine dernière. La distinction est importante. Un système IA-native n’est pas un logiciel ancien auquel on ajoute ponctuellement une fonctionnalité d’intelligence artificielle. Il est conçu dès l’origine pour que l’IA participe en permanence à l’organisation, à l’interprétation et à la restitution de l’information, afin d’aider les professionnels dans leurs décisions.  L’expérimentation kenyane en constitue déjà une première illustration concrète. Le professionnel ne « va » pas chercher l’intelligence artificielle : celle-ci est intégrée dans son environnement de travail, analyse les informations au fur et à mesure et lui restitue les éléments qu’elle juge pertinents. À terme, cette logique pourrait transformer profondément le dossier patient. Celui-ci ne serait plus seulement un réservoir dans lequel s’accumulent comptes rendus, prescriptions et résultats biologiques. Il pourrait devenir une plateforme dynamique de connaissances, capable de synthétiser l’information, de signaler les risques et d’accompagner la décision médicale. C’est précisément l’évolution vers laquelle peuvent tendre les systèmes IA-native.  Mais pour que cette transformation soit utile, une règle doit demeurer : l’IA propose, le professionnel comprend, contextualise et décide. Cette étude ne démontre donc pas encore que l’intelligence artificielle améliore le pronostic des patients. Et c’est précisément ce qui la rend intéressante. Elle marque le passage d’une époque de fascination technologique à une époque d’évaluation clinique. Nous avons passé plusieurs années à demander si l’IA pouvait réussir un examen médical, reconnaître une image ou répondre mieux qu’un médecin à une vignette clinique. Ces comparaisons étaient nécessaires. Elles ne suffisent plus. 2026 doit être l’année où nous cessons d’évaluer uniquement l’IA contre le médecin pour commencer à évaluer la pratique médicale avec l’IA La véritable révolution de l’intelligence artificielle en santé ne résidera pas seulement dans la performance des algorithmes. Elle se jouera dans notre capacité à transformer l’organisation même du système de santé pour le rendre plus prédictif, plus personnalisé et davantage tourné vers l’anticipation.  Le véritable enjeu n’est donc pas de remplacer le médecin. Il est de lui donner de nouvelles capacités : mieux exploiter l’information, repérer plus tôt certains risques, réduire sa charge cognitive et administrative et lui rendre du temps pour ce qui demeure au cœur de son métier : écouter, expliquer, décider et accompagner. C’est là que l’intelligence artificielle rejoint directement l’ambition d’une République de la prévention. Une médecine augmentée par l’IA ne doit pas seulement permettre de mieux soigner une maladie lorsqu’elle apparaît. Elle doit progressivement nous aider à détecter plus tôt, anticiper davantage, personnaliser la prévention et intervenir avant que certaines complications ne surviennent. La réussite de cette révolution ne se mesurera donc pas au nombre d’algorithmes installés dans les hôpitaux ou au nombre de réponses correctes obtenues à un benchmark. Elle se mesurera au nombre de complications évitées, d’hospitalisations prévenues, d’années de vie gagnées en bonne santé et au temps médical réellement rendu aux patients : si l’IA réussit sa révolution, elle finira peut-être par devenir presque invisible. Les patients ne diront pas qu’ils ont été pris en charge par un système « augmenté » ou « IA-native ». Ils diront simplement qu’ils ont été mieux soignés et, surtout, mieux protégés. L’avenir n’est probablement ni le médecin sans IA, ni l’IA sans médecin. Il est celui d’un médecin augmenté par l’IA, au service d’une médecine plus humaine, plus précoce et plus préventive. Rendez-vous mardi 1er septembre pour le prochain épisode « Les mardis de l’innovation en santé » David Smadja est professeur d’hématologie à l’AP-HP et à l’Université Paris Cité, responsable de la Commission Santé du Laboratoire de la République. Il est l’auteur de « La République de la prévention » aux éditions LEH (sortie le 28 août 2026). Léa Behr est CEO de RespublicIA et membre de la commission Santé du Laboratoire de la République.

Et si la véritable révolution de l’intelligence artificielle en santé n’était pas de produire davantage de données, mais de découvrir tout ce que nous n’avions jamais su voir dans celles que nous possédons déjà ? C’est l’une des questions que soulève une étude particulièrement intéressante publiée en août 2026 dans Nature Communications1. Des chercheurs de la Cleveland Clinic, de Yale et de l’Université de Washington ont développé un modèle d’intelligence artificielle capable d’analyser la richesse des données enregistrées pendant une nuit de sommeil et d’en extraire des informations pronostiques jusque-là largement invisibles. Au-delà du sommeil, ce travail illustre peut-être une transformation beaucoup plus profonde de la médecine : le passage d’une médecine qui analyse des données pour diagnostiquer une maladie à une médecine capable de les utiliser pour anticiper un risque. Nous produisons beaucoup de données. Mais savons-nous vraiment les lire ? La polysomnographie constitue un exemple particulièrement parlant. Pendant toute une nuit, elle enregistre simultanément une quantité considérable d’informations : activité électrique cérébrale, mouvements oculaires, activité musculaire, électrocardiogramme, respiration, mouvements thoraciques et abdominaux, saturation en oxygène… Nous disposons donc de plusieurs heures d’observation extrêmement fine de la physiologie d’un individu. Pourtant, dans la pratique clinique, l’interprétation de l’apnée du sommeil repose encore largement sur un indicateur : l’index d’apnées-hypopnées (IAH), qui comptabilise le nombre d’événements respiratoires survenant pendant le sommeil. Cet indicateur est utile. Mais il résume plusieurs heures de fonctionnement simultané du cerveau, du cœur et du système respiratoire à quelques chiffres. Les auteurs de cette nouvelle étude ont posé une question simple : et si l’information importante était déjà là, sous nos yeux, mais que nous n’avions jusqu’ici pas les outils permettant de la lire ? Un « foundation model » pour comprendre une nuit entière Les chercheurs ont analysé plus de 10 000 polysomnographies réalisées à la Cleveland Clinic et reliées aux dossiers médicaux électroniques des patients, permettant de connaître leur évolution clinique sur plusieurs années. Ils ont développé un foundation model, reposant sur une architecture de type Transformer, capable d’intégrer simultanément les différents signaux physiologiques. Le principe est intéressant. Au lieu de demander uniquement à l’algorithme : « combien d’apnées ce patient présente-t-il ? », on lui demande d’apprendre la représentation physiologique globale de sa nuit. L’IA transforme ainsi des milliers de signaux en une sorte d’empreinte physiologique multidimensionnelle. À partir de ces représentations, cinq groupes de patients émergent, correspondant à des trajectoires de risque progressivement différentes. Et les résultats sont impressionnants. Comparativement au groupe présentant le risque le plus faible, les patients du groupe à plus haut risque présentent notamment davantage d’événements cardiovasculaires majeurs, d’insuffisance cardiaque, d’infarctus du myocarde, de fibrillation atriale, de troubles cognitifs et d’épilepsie. Après ajustement sur l’âge, le sexe, l’indice de masse corporelle, les comorbidités et même l’index classique d’apnées-hypopnées, le groupe présentant le risque le plus élevé conserve un risque de mortalité plus de deux fois supérieur. Autrement dit, l’intelligence artificielle retrouve dans les données que nous possédions déjà une information médicale que notre manière traditionnelle de les analyser laissait échapper. L’IA comme nouvelle machine à détecter les « signaux faibles » C’est probablement ici que ce travail devient particulièrement intéressant. En effet, l’une des transformations majeures permises par l’intelligence artificielle sera précisément notre capacité à détecter des signaux faibles avant que la maladie ou ses complications ne deviennent visibles. Nous avons construit notre système de santé autour d’une logique essentiellement curative : un symptôme apparaît, le patient consulte, nous réalisons des examens, nous établissons un diagnostic puis nous traitons. L’IA pourrait progressivement modifier cette temporalité. Nous pourrions intervenir non plus seulement lorsque la maladie est présente, mais lorsque les données commencent à indiquer qu’elle pourrait survenir. C’est le passage d’une médecine de réaction à une médecine d’anticipation. Et ce changement est fondamental pour construire une véritable politique de prévention. Après le « cloud-native », la santé « IA-native » Cette étude permet également d’illustrer une autre transformation : le passage de systèmes numériques traditionnels vers des systèmes véritablement « IA-native ». La distinction est importante. Aujourd’hui, nous ajoutons souvent de l’intelligence artificielle à des organisations et à des logiciels qui ont été conçus bien avant son apparition. L’IA devient alors une fonctionnalité supplémentaire : un algorithme analyse une image, rédige un compte rendu ou automatise une tâche administrative. Être « IA-native », c’est penser exactement à l’inverse. Par analogie avec les architectures « cloud-native », il s’agit de concevoir dès l’origine les systèmes d’information pour que l’intelligence artificielle soit capable d’analyser continuellement les données, de les croiser, de les contextualiser et d’en extraire une information utile pour le professionnel de santé. Le dossier médical ne serait alors plus seulement un lieu où nous stockons des informations. Il deviendrait progressivement un système vivant d’interprétation des données de santé. Le travail publié dans Nature Communications en donne une première illustration. La polysomnographie n’est plus simplement un examen destiné à répondre à une question diagnostique précise. Elle devient une source de données permettant d’appréhender plus largement le risque cardiovasculaire, neurologique ou vital d’un individu. Et demain ? Un électrocardiogramme réalisé pour rechercher une arythmie pourrait peut-être également révéler un risque cardiovasculaire futur. Une prise de sang prescrite pour une indication donnée pourrait contribuer à détecter une trajectoire métabolique ou inflammatoire anormale. Une imagerie réalisée aujourd’hui pourrait contenir des informations sur des pathologies qui ne constituent même pas la raison pour laquelle elle a été prescrite. La médecine dispose déjà d’une quantité considérable de données. L’enjeu sera de transformer ces données dormantes en connaissances médicales utiles. De la donnée à la prévention Ainsi, nous devrons transformer les données produites quotidiennement par notre système de santé en véritables outils d’anticipation sanitaire. Les laboratoires, les hôpitaux, l’imagerie, les objets connectés et demain de nombreux capteurs produisent chaque jour des millions de données. Aujourd’hui, nous les utilisons essentiellement individuellement et rétrospectivement. Demain, leur analyse intelligente pourrait permettre de détecter des signaux faibles, d’identifier plus précocement des populations à risque et de personnaliser les stratégies de prévention. Nous passerions alors d’une logique dans laquelle la donnée constate à une logique dans laquelle la donnée alerte. Et c’est peut-être là que se situe la véritable rupture. Prédire ne signifie pourtant pas encore prévenir Il faut néanmoins rester prudent. Cette étude est rétrospective. Elle démontre qu’un modèle peut identifier des groupes associés à des risques différents. Elle ne démontre pas encore que connaître cette information améliore le devenir des patients. C’est une distinction essentielle. Car une prédiction médicale n’a de valeur que si elle permet une action. Que doit-on proposer à un patient identifié comme appartenant au groupe à haut risque ? Une surveillance cardiovasculaire renforcée ? Une consultation neurologique ? Une intervention plus précoce sur ses facteurs de risque ? Et surtout : ces interventions permettront-elles réellement d’éviter les événements prédits ? Les auteurs reconnaissent eux-mêmes la nécessité d’études prospectives avant tout déploiement clinique. L’enjeu des prochaines années sera donc moins de démontrer que l’IA sait prédire que de démontrer que la prédiction permet de prévenir. La prévention comme nouvelle frontière de l’IA médicale Nous avons beaucoup parlé de l’IA capable de battre des performances diagnostiques, de reconnaître une tumeur sur une image ou d’assister un médecin dans sa décision. La prochaine étape est probablement ailleurs. Elle consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour faire apparaître des informations que nous ne savions pas voir, détecter des risques avant qu’ils ne deviennent des maladies et intervenir suffisamment tôt pour modifier les trajectoires individuelles. C’est précisément la philosophie d’une République de la prévention : ne plus attendre que la maladie apparaisse pour mobiliser notre système de santé. L’étude publiée dans Nature Communications ne démontre évidemment pas que nous sommes déjà arrivés à cette médecine prédictive. Mais elle en dessine remarquablement le chemin. La grande révolution de l’intelligence artificielle en santé ne sera peut-être finalement pas seulement que la machine diagnostique mieux ou plus vite que nous. Elle sera surtout de nous permettre de voir plus tôt ce que la médecine ne savait jusqu’ici identifier qu’une fois la maladie installée. C’est un changement profond de temporalité : passer d’une médecine qui constate et qui répare à une médecine capable de détecter des signaux faibles, d’anticiper les risques et, demain, d’intervenir avant l’apparition des complications. Les données sont déjà là, produites chaque jour par nos laboratoires, nos examens d’imagerie, nos électrocardiogrammes, nos dossiers médicaux ou, comme dans cette étude, par une simple nuit de sommeil. L’enjeu est désormais d’apprendre à les faire parler. C’est tout le sens d’un système de santé véritablement « IA-native » : non pas ajouter quelques algorithmes à la médecine d’hier, mais concevoir une médecine dans laquelle l’analyse intelligente des données devient une composante permanente du parcours de santé. La frontière décisive sera alors celle qui sépare encore aujourd’hui prédire et prévenir. Car prédire un risque n’a de sens que si cette connaissance permet d’agir et de modifier la trajectoire du patient. C’est à cette condition que l’intelligence artificielle pourra contribuer à un véritable changement de paradigme : passer d’une République du soin, qui intervient lorsque la maladie est là, à une République de la prévention, capable d’agir avant qu’elle ne s’installe. Rendez-vous mardi 25 août pour le prochain épisode « Les mardis de l’innovation en santé » David Smadja est professeur d’hématologie à l’AP-HP et à l’Université Paris Cité, responsable de la Commission Santé du Laboratoire de la République. Il est l’auteur de « La République de la prévention » aux éditions LEH (sortie le 28 août 2026). Léa Behr est CEO de RespublicIA et membre de la commission Santé du Laboratoire de la République.

Le sujet n'est plus la canicule mais notre incapacité collective à comprendre qu'elle n'est plus un épisode exceptionnel, mais une réalité sanitaire du XXIᵉ siècle. Demain, ces épisodes seront plus fréquents et plus intenses. Il est temps de les considérer comme un défi permanent de santé publique. Comme les maladies chroniques, les vagues de chaleur ne relèvent plus de l'exception. Nous continuons pourtant à raisonner en gestion de crise alors qu'il faudrait raisonner en prévention. Notre santé dépend autant de notre environnement que des soins reçus. Qualité de l'air, logement, conditions de travail, bruit ou exposition aux fortes chaleurs façonnent durablement notre état de santé. La santé environnementale rappelle qu'une politique de santé commence dans l'aménagement des territoires. Le débat public reste ainsi enfermé dans une logique curative : climatisation, oui ou non ? Notre système réagit aux crises plus qu'il ne les anticipe. Les images observées cette semaine dans plusieurs hôpitaux français sont éloquentes : salles transformées en espaces de rafraîchissement, couvertures de survie aux fenêtres, équipes contraintes d'improviser dans des bâtiments inadaptés. Pourquoi nos hôpitaux demeurent-ils aussi vulnérables alors que ces épisodes sont prévisibles ? Notre modèle privilégie naturellement les dépenses de soins. Nous savons financer une hospitalisation, une intervention ou un examen. En revanche, nous avons beaucoup plus de difficultés à financer les investissements qui permettent précisément d'éviter que ces soins deviennent nécessaires. La tarification à l'activité (T2A) a profondément amélioré la transparence du financement hospitalier. Mais elle demeure orientée vers la production de soins. Adapter un hôpital aux fortes chaleurs, rénover son bâti, améliorer son isolation thermique, végétaliser ses espaces, développer des solutions de rafraîchissement passif, moderniser les systèmes de ventilation ou réduire les îlots de chaleur ne produisent pas immédiatement des actes médicaux. Pourtant, ces investissements évitent demain des hospitalisations, des complications et parfois des décès. L'adaptation au changement climatique est désormais une mission de santé publique. Elle concerne les collectivités, les urbanistes, les architectes, les entreprises, les établissements scolaires et les professionnels de santé. Une ville qui réduit les îlots de chaleur et protège les plus vulnérables produit déjà de la santé. Un hôpital adapté aux fortes chaleurs est lui aussi un outil de prévention. Cette ambition suppose également de repenser l'organisation de l'État. La Délégation à l'aménagement du territoire et à l'action régionale (DATAR), créée en 1963, fut le symbole d'une puissance publique capable de planifier et de transformer durablement les territoires. Face au défi climatique, une proposition de « DATAR 2.0 » pourrait réunir des compétences aujourd'hui dispersées entre de nombreuses administrations. Au fond, la canicule agit comme un révélateur : elle montre les limites d'une action publique encore organisée pour réparer plutôt que pour prévenir. Le meilleur investissement est souvent celui qui évite que la crise n'advienne. David Smadja est professeur d’hématologie à l’AP-HP et à l’Université Paris Cité, responsable de la Commission Santé du Laboratoire de la République. Il est l'auteur de « La République de la prévention » aux éditions LEH (sortie le 28 août 2026). Retrouvez la tribune de David Smadja sur le site de Ouest-France.

Entretien avec Hermine Tranié, présidente et co-fondatrice de ClarityCare AI (English version below). L’intelligence artificielle est souvent associée au diagnostic, à la radiologie ou à la découverte de nouveaux médicaments. Pourtant, elle peut aussi transformer un aspect beaucoup moins visible, mais essentiel, du système de santé : l’accès aux soins. Aux États-Unis, les procédures de prior authorization retardent chaque année des millions de traitements. ClarityCare AI s’est donné pour mission d’automatiser ces démarches afin de permettre aux patients d’accéder plus rapidement aux soins. Nous recevons aujourd’hui Hermine Tranié, présidente-cofondatrice de ClarityCare AI. Le parcours entrepreneurial Bonjour Hermine, vous avez aujourd’hui créé une entreprise de santé numérique aux États-Unis. Pourtant, rien ne vous prédestinait forcément à cette aventure. Quel a été votre parcours ? Je ne suis pas devenue entrepreneure parce que j’avais une idée. Je le suis devenue parce que j’avais trouvé un problème que je ne pouvais plus ignorer. Au MIT, puis au fil d’expériences variées, j’ai eu la chance de travailler sur presque tous les aspects de l’industrie de la santé : la découverte de médicaments, l’optimisation de la planification hospitalière, les essais cliniques, les dispositifs médicaux. C’est ce parcours qui m’a fait découvrir une réalité simple : l’accès au soin ne dépend pas seulement de la science. La plupart du temps, il s’agit d’obtenir un rendez-vous, d’avoir une garantie financière sur la couverture du soin, ou tout simplement de pouvoir récupérer son médicament à la pharmacie. La prior authorization est précisément le mécanisme qui apporte cette garantie financière au patient et au médecin, et qui sécurise l’ensemble du processus. C’est là que j’ai décidé d’agir. Comment avez-vous eu cette idée ? Je n’ai pas eu d’idée au sens où on l’entend d’habitude : il n’y a pas eu d’illumination. ClarityCare est née d’une succession de constats qui ont fini par rendre ce travail inévitable. Ma recherche au MIT m’avait laissée avec un constat frustrant : l’immense majorité des données cliniques générées chaque jour ne sont pas, ou très peu, utilisées pour aider le patient. Plutôt que de poursuivre ma recherche, j’ai décidé de sortir du campus et d’aller me confronter au terrain. J’ai rejoint un incubateur, où j’ai rencontré Alex, mon associé, qui venait du monde de l’assurance. Tous les deux, nous avons fait du porte-à-porte dans les cabinets médicaux de Lower Manhattan pour comprendre le système de santé de l’intérieur. Très vite, les équipes administratives des cabinets nous préparaient d’énormes dossiers documentant leurs tâches et leurs échanges avec les assureurs, et un sujet revenait systématiquement : la prior authorization, cette autorisation préalable qui relie le médecin à l’assureur avant chaque soin. Dans un cabinet d’oncologie, cela signifie un dossier pour chaque imagerie, pour chaque prescription médicamenteuse Avec Alex, nous avons alors décidé de changer de perspective : après avoir compris le problème côté médecins, nous sommes allés voir ce qui se passait de l’autre côté, chez les assureurs. C’est ainsi qu’est née ClarityCare : d’une quête de questions et d’incompréhensions. Longue réponse pour dire que je n’ai jamais d’« idées » : j’essaie de résoudre des problèmes, et de comprendre pourquoi la situation est ce qu’elle est. Pourquoi avoir choisi un problème aussi peu visible que les autorisations préalables, alors que beaucoup d’entrepreneurs se tournent vers le diagnostic ou les dispositifs médicaux ? J’ai toujours parié sur les mal-aimés : les sujets ingrats, ceux que personne ne veut regarder. C’est exactement ça qui m’anime. Le diagnostic et les dispositifs médicaux attirent naturellement les talents et les capitaux ; les autorisations préalables, elles, font perdre du temps à des millions de patients dans une indifférence quasi générale. L’impact potentiel y est immense, précisément parce que personne n’y allait jusque-là. Comprendre ClarityCare AI Pour commencer simplement, si vous aviez une minute pour expliquer ClarityCare AI à un patient, à un professionnel de santé ou à un étudiant en médecine ou en pharmacie, que diriez-vous ? ClarityCare AI déploie des agents d’intelligence artificielle qui prennent en charge les tâches administratives du parcours de soin : l’accès au soin d’abord, le support pendant le soin, puis le suivi administratif et financier après la procédure. Ce type de démarche existe aussi en France : c’est l’accord préalable, utilisé pour certains actes et traitements dont l’apnée du sommeil, transports médicalisés, appareillages médicaux, analyses de laboratoire de biologie médicale. Aux États-Unis, ce mécanisme est extrêmement répandu, car tout soin coûte cher : le praticien, le patient et l’assureur doivent se mettre d’accord en amont sur la nécessité du soin. Chaque jour, des millions d’accords préalables s’échangent entre ces acteurs, et chacun attend une réponse. Electra, le produit phare de ClarityCare, gère ces accords préalables en quelques minutes et répond au praticien en quasi-temps réel. Concrètement, comment votre solution s’intègre-t-elle dans le quotidien d’un médecin ou d’un établissement de santé ? Pour le médecin ou l’établissement, une seule chose change : la réponse arrive en moins de cinq minutes. Ça peut paraître minime, mais la moyenne nationale est de trois semaines. Trois semaines, c’est une personne âgée qui attend sa prothèse de hanche, ou un patient qui a une tumeur attend son PET scan pour pouvoir poser un diagnostic. La plupart des patients n’osent pas commencer le soin avant d’avoir la réponse, de peur de s’endetter à vie si le soin n’était finalement pas couvert. Comment passe-t-on du constat d’un besoin à un outil qui répond en cinq minutes ? En se concentrant sur le problème le plus douloureux, et en ne résolvant que celui-là. Puis on avance, problème après problème. Notre premier client en est la meilleure illustration : notre logiciel d’alors ne ressemblait en rien à ce que nous faisons aujourd’hui, mais sa douleur était telle qu’il préférait notre version bêta à rien du tout. C’est le meilleur signal qui existe : quand quelqu’un adopte un produit encore imparfait, c’est que vous résolvez un problème qui compte vraiment. Aujourd’hui, nous travaillons avec des clients de toutes tailles, de l’équivalent américain de la Sécurité sociale, au niveau fédéral, jusqu’aux assureurs régionaux et nationaux. ClarityCare génère déjà plusieurs millions de dollars de revenus, là où il n’y avait rien il y a quelques mois. Nous venons par ailleurs de clore notre dernière levée de fonds, je pourrai en dire plus dans quelques semaines. Une conviction, enfin : l’innovation, ce n’est pas que du logiciel. Derrière chaque réponse rendue en cinq minutes, il y a des équipes de cliniciens, ingénieurs, spécialistes de l'assurance qui vérifient, apprennent et améliorent le système en continu. Quels sont aujourd’hui les principaux résultats obtenus en termes de réduction des délais ou de simplification des procédures ? Aujourd’hui, ClarityCare touche plus de 2 millions de vies. Et chaque semaine, des milliers de ces patients savent en moins de cinq minutes si leur soin est couvert, là où cela peut prendre des semaines. C’est notre résultat le plus concret : du temps d’incertitude rendu aux patients et aux médecins. Votre client est-il le médecin, l’hôpital, l’assureur… ou finalement le patient ? Je cherche toujours à créer des situations « gagnant-gagnant-gagnant ». Mon client, c’est l’assureur : des directives fédérales lui imposent de décider plus vite, mais face au volume, il n’y parvient pas, il prend des amendes et se met les patients à dos. L’hôpital, lui, veut réaliser une procédure médicale, mais encore faut-il qu’il soit payé : l’autorisation préalable le lui garantit, et l’obtenir en cinq minutes lui permet de mieux s’organiser. Le patient, enfin, veut le meilleur soin possible, le plus vite possible, sans que cela lui coûte toutes ses économies. Quand ces trois intérêts s’alignent, tout le monde gagne. Innovation en santé ClarityCare AI illustre une innovation technologique, mais aussi organisationnelle. Pensez-vous que les plus grandes innovations de demain concerneront davantage l’organisation des soins que les technologies elles-mêmes ? Les deux doivent fonctionner main dans la main. On peut caricaturer deux extrêmes : des technologies incroyables mais inaccessibles d’un côté, du soin médiocre mais abondant de l’autre. Ce qu’on veut, c’est un soin incroyable et abondant. Et on n’y arrive qu’en investissant du temps et de l’argent dans les deux à la fois : la technologie, et l’organisation qui la rend accessible. Comment imaginer possiblement une translation de cette expérience en France ? Soyons honnêtes : notre marché direct, ce sont d’abord les États-Unis. La seule administration de la santé y représente plus de 1 200 milliards de dollars par an, et ce marché croît de plus de 10 % chaque année. Nous avons du travail. Mais la France n’est jamais loin. D’abord parce que je suis française, et que c’est une fierté de montrer qu’une entreprise fondée par une Française travaille avec l’État fédéral américain sur un sujet aussi sensible que la donnée de santé. Ensuite parce que ClarityCare grandit grâce à des ingénieurs français de très grande qualité, que nous faisons venir à San Francisco. Enfin, parce que la méthode, elle, est transposable : je suis pragmatique, j’aime comprendre les flux financiers qui paie quoi, où se loge l’opacité, où naissent les frictions. C’est là que se révèlent les opportunités, dans n’importe quel système de santé. Le jour où la question se posera en Europe, nous serons prêts. Entrepreneuriat et management Comment recrute-t-on dans une startup qui réunit médecins, ingénieurs et spécialistes de l’intelligence artificielle ? On recrute sur l’obsession du problème et l’obsession du détail plus que sur le CV. Faire travailler ensemble médecins, ingénieurs et spécialistes de l’IA suppose une langue commune : chez nous, c’est le parcours du patient. Les ingénieurs assistent aux échanges avec les cliniciens, et les cliniciens participent aux revues produit. Le respect mutuel des expertises n’est pas un bonus culturel, c’est une condition de survie. Quelle culture d’entreprise cherchez-vous à construire chez ClarityCare AI ? Une culture d’excellence, d’innovation et de créativité. L’excellence, parce que nous traitons de la donnée de santé et que nous n’avons pas droit à l’à-peu-près. L’innovation et la créativité, parce que le problème que nous attaquons n’a jamais été résolu : il n’y a pas de manuel, il faut l’écrire. Cette excellence-là ne se décrète pas : elle se compose. Chaque détail compte ; faire 1 % mieux, partout, tous les jours, c’est ce qui crée l’exceptionnel par effet cumulé. J’y ajoute deux convictions qui me guident : les actes comptent infiniment plus que les mots, et « how you do one thing is how you do everything » la manière dont on fait une chose est la manière dont on fait tout. Comment arbitrer lorsqu’il faut choisir entre une innovation ambitieuse et une solution plus simple mais immédiatement utile pour les patients ? Je suis globalement d’avis de sortir une première version, même minimale, le plus rapidement possible, et de s’améliorer en cours de route. Un produit simple qui fait gagner trois semaines à un patient aujourd’hui vaut mieux qu’un produit parfait dans deux ans. Une nuance toutefois : ce raisonnement s’applique au logiciel, pas aux médicaments ni aux dispositifs médicaux, où les exigences sont d’un tout autre ordre. Vision Votre ambition est-elle de devenir un acteur majeur des autorisations préalables ou plus largement une plateforme d’optimisation du parcours de soins ? Notre ambition est de « turn healthcare online » : être l’architecture sur laquelle tout ce qui touche au parcours de soin, en dehors de l’interaction directe entre le patient et le soignant, est géré par ClarityCare. Une comparaison : aux États-Unis, quand vous achetez une canette de Coca, vous payez 1 dollar, votre carte affiche 1 dollar le jour même, et le relevé de fin de mois indique 1 dollar. Dans la santé, expérience personnelle, vous allez passer un IRM, le standardiste vous demande 100 dollars de reste à charge, le « copay », un montant fixé dans votre contrat d’assurance, et à la fin du mois vous recevez une facture de 850 dollars. Puis, pendant des semaines, l’hôpital vous appelle plusieurs fois par jour pour réclamer de l’argent, encore et toujours. Tant que payer un soin ne sera pas aussi simple et transparent qu’acheter une canette de Coca, notre travail ne sera pas terminé. Conclusion Quelle réussite vous rendrait la plus fière : la croissance de votre entreprise, son impact sur les patients ou l’évolution du système de santé ? L’impact sur les patients et il y a quatre ans, avant d’arriver aux États-Unis, j’aurais répondu exactement la même chose. Cela n’a pas changé. Ce qui a changé, c’est le comment. À l’époque, j’aurais parlé de bien commun, d’un idéal plus abstrait. Aux États-Unis, j’ai appris et je le vois chaque jour que l’hypercroissance n’est pas l’ennemie de cet idéal : elle en est le moteur. La croissance de notre revenu annuel récurrent (ce que les startups appellent l’ARR) enclenche un cercle vertueux : elle nous permet d’attirer des talents exceptionnels, qui nous poussent à toujours mieux servir nos clients, ce qui en attire de nouveaux. Et grâce à cela, nous touchons aujourd’hui plus de 2 millions de vies dont des milliers, chaque semaine, obtiennent leur réponse en moins de cinq minutes. Cet impact-là ne serait probablement pas possible sans cette émulation intellectuelle et financière. Mais à la fin, la mesure qui compte reste la même : le nombre de patients qui accèdent plus vite à leur soin. Enfin, les grandes innovations naissent souvent de rencontres, mais aussi de lectures. Existe-t-il un livre, un auteur ou une idée qui a profondément influencé votre manière de penser l’innovation et l’entrepreneuriat ? Pourquoi ? Sans hésiter, je dirais Outliers, de Malcolm Gladwell. Parce qu’il démonte le mythe du génie solitaire : la réussite naît de la rencontre entre un travail acharné et des circonstances qu’il faut savoir saisir. Cela m’a appris à chercher les opportunités là où personne ne regarde et à travailler assez pour être prête quand elles se présentent. Merci Hermine pour cet échange passionnant. Votre expérience américaine montre que l’innovation en santé ne consiste pas seulement à inventer de nouvelles technologies, mais aussi à repenser des organisations et des parcours que nous avons parfois fini par considérer comme immuables. Beaucoup des idées et des méthodes que vous développez sont transposables à la France : partir du terrain, identifier les véritables points de friction et utiliser l’IA pour rendre le système plus simple, plus rapide et finalement plus humain. Une belle source d’inspiration pour transformer notre système de santé. Rendez-vous mardi 18 août pour le prochain épisode « Les mardis de l’innovation en santé » David Smadja est professeur d’hématologie à l’AP-HP et à l’Université Paris Cité, responsable de la Commission Santé du Laboratoire de la République. Léa Behr est CEO de RespublicIA et membre de la commission Santé du Laboratoire de la République. Pour nos lecteurs internationaux, la version anglaise de cet entretien est disponible ci-dessous. For our international readers, the English version of this interview is available below. Interview with Hermine Tranié - English versionTélécharger