À l’occasion du salon MedInTechs, Dr Marc-Olivier Gauci, chirurgien orthopédiste au CHU de Nice, a animé la conférence « Relever le grand défi des infrastructures technologiques transversales dans les écosystèmes d’innovation chirurgicale ».
Avec lui pour discuter, Franck Mouthon, Directeur Exécutif de l'Agence de Programmes pour la Recherche en Santé de l’INSERM ; Christian Vestergaard, Chargé de recherche au CNRS et postdoctorant à l’Institut Pasteur ; Julien Ettersperger, CEO de Medicen Paris Région ; Paul RINAUDO, fondateur et CEO d’Adlin Science.
Alors messieurs, parlons innovation ! C'est parti !
Avec lui pour discuter, Franck Mouthon, Directeur Exécutif de l'Agence de Programmes pour la Recherche en Santé de l’INSERM ; Christian Vestergaard, Chargé de recherche au CNRS et postdoctorant à l’Institut Pasteur ; Julien Ettersperger, CEO de Medicen Paris Région ; Paul RINAUDO, fondateur et CEO d’Adlin Science.
Alors messieurs, parlons innovation ! C'est parti !
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00:00Bonjour, donc merci de participer à cette table ronde sur un sujet un petit peu technique,
00:13mais qui finalement englobe très bien les thématiques qui sont présentes ici sur le
00:16Salon Medintech.
00:17Et je remercie les intervenants aujourd'hui qui ne vont pas tarder à se présenter de
00:22participer à cette table ronde qui consiste à relever le grand défi des infrastructures
00:28technologiques transversales dans les écosystèmes d'innovation chirurgicale puisqu'il s'agit
00:33aujourd'hui d'aborder la problématique chirurgicale spécifiquement.
00:37Alors je vais vous laisser vous présenter tout d'abord un par un et puis après on
00:43rentrera dans le cœur du sujet.
00:44Bonjour à tous et merci pour l'invitation.
00:47Donc moi c'est Julien Ettersperger, je suis le délégué général du pôle de compétitivité
00:51dédié à l'innovation santé du territoire Île-de-France qui s'appelle Médicene Paris
00:55Région.
00:56Et je vais vous parler un peu sur ce qu'est un pôle de compétitivité.
00:58Donc en fait on est une association qui fédère plus de 450 membres, 450 acteurs de l'innovation
01:04santé, que ce soit des centres de soins académiques, centres de recherche, des TPME, des grands
01:10groupes et des ETI afin de catalyser l'innovation et d'accompagner tous les développements
01:16de projets et d'entreprises du territoire.
01:18Et donc je passe la parole.
01:20Bonjour et merci aussi de l'invitation, je suis Christian Vestagarde, je suis chercheur
01:26au CNRS, à l'Institut Pasteur et à l'INRIA, donc je suis dans un labo focalisé sur la
01:33biologie computationnelle et l'IA en médecine.
01:38Donc nous on se focalise sur la modélisation de neurosciences, développement des modèles
01:44statistiques, d'analyse d'images médicales et de l'aide à décision aux surrechiens.
01:50Bonjour, merci beaucoup pour cette opportunité, je suis Franck Mouton, je suis le directeur
01:56exécutif de l'agence de recherche en santé qui a pour mission d'induire des grands programmes
02:01nationaux de recherche dans le domaine biologie santé.
02:05Bonjour, Paul Rineaudot, je suis le CEO et le fondateur d'Adline Science, on est une
02:09jeune start-up créée il y a 4 ans avec une particularité, c'est qu'on est une société
02:14à mission et notre mission c'est de contribuer activement à la valorisation scientifique
02:18et économique des acteurs publics de la santé et on le fait d'une façon un peu innovante,
02:22on développe une plateforme digitale qui facilite la collaboration, la structuration
02:27et le partage des données, tout ça sans jamais déplacer les données, sécurisant
02:31ainsi les flux et je pense qu'on pourrait y revenir plus en détail dans la table ronde.
02:34Très bien merci et donc je suis moi-même chirurgien orthopédiste, hospitalo-universitaire
02:38au CHU de Nice et directeur d'une unité INSERM qui travaille sur la chirurgie computationnelle,
02:43celle qui va des données jusqu'aux jumeaux numériques et la chirurgie augmentée, celle
02:47qui va du jumeau numérique et de la planification pré-opératoire vers le bloc opératoire
02:52et évidemment le suivi clinique des patients qui ont bénéficié de cette technologie.
02:58Alors pour commencer, on a entendu il y a quelques temps, au mois de février, une annonce
03:03du président Emmanuel Macron à l'IA Summit en février sur les 109 milliards d'euros
03:13qui constituent réellement une manne financière, qu'on souhaiterait évidemment tous bénéficier
03:19et la question c'est finalement, comme vous l'avez ressenti lors de la présentation
03:25des différents intervenants, il y a un fil rouge qui nous conduit de ceux qui ont des
03:29besoins au jour le jour dans leurs laboratoires ou dans les services qui veulent répondre
03:36via des solutions numériques et technologiques et puis des écosystèmes qui servent à la
03:44fois à structurer les données qui sortent des hôpitaux mais aussi à pouvoir faire
03:48travailler ensemble les différents acteurs et partenaires dans des projets et des consortiums
03:52multi-partenaires qui vont à la fois des soignants vers les chercheurs, vers les industriels
03:58et donc on a besoin aujourd'hui de pouvoir comprendre comment on structure tout cela
04:03et évidemment il semblait logique de commencer cette table ronde en partant du besoin et
04:08donc qui a des besoins en termes de données ? Ce sont les chercheurs et les cliniciens
04:14que je représente aujourd'hui et donc je vais laisser la parole à Christian pour
04:18exprimer aujourd'hui dans ta pratique, finalement on fait des pas avec la collecte des données,
04:25l'industrialisation de ces données qui représentent vraiment le pétrole en fait de notre activité.
04:29A quel niveau tu penses que nous sommes structurés et quels sont encore un petit peu les manques
04:36et les besoins que tu ressens au sein de ton activité de chercheur ?
04:42Merci pour la question, je vais commencer par présenter un peu ce que l'on utilise
04:47au jour le jour, donc en fait on a un cluster et un espace de données à l'institut Pasteur
04:54ce que s'appelle un cluster d'état et moyenne, le plutôt gros cluster d'état et moyenne
04:59donc c'est de ça qu'on s'en sert pour faire tous les développements du jour au jour et
05:04après au déploiement quand on a besoin de plus de puissance de calcul, aussi attendre
05:10d'autres bases de données par exemple, comment ça s'appelle, bouger sur les plateformes
05:16nationales comme le supercalculateur chanzé mais qui du coup pour l'instant n'est pas
05:23trop accessible pour les données santé.
05:26En fait ce qui est le moteur de recherche en santé à IEA c'est les données et la
05:31puissance des calculs.
05:32Donc il y a une problématique de qualité de données, est-ce que tu utilises des scanners,
05:37quels types d'imagerie, puisqu'on parle de chirurgie, donc on imagine que la chirurgie,
05:41que les scanners et l'imagerie morphologique sont des données d'entrée qui sont importantes.
05:45Oui il y a surtout un souci de qualité mais aussi pour avoir la grand truth en fait, donc
05:53en fait on ne parle pas seulement d'accès aux données mais c'est aussi vraiment l'accès
05:56d'experts dont on a besoin pour pouvoir vérifier les modèles qui est d'autant aussi important
06:02que les données elles-mêmes et qui coûtent aussi très cher en termes de temps.
06:08Mais justement dans cette recherche-là il y a besoin d'avoir ces données sont accessibles
06:14via des data sets.
06:15Est-ce qu'en France on a ce qu'il faut en termes de ressources ? Où est-ce que tu te
06:18procures ces données-là ? Est-ce que le process pour se procurer ces données est simple auprès
06:23des établissements de santé ?
06:24Je pense qu'il y a des lourds de l'administratif qui pourraient être améliorés.
06:28Après il est toujours difficile de ne pas aussi tomber dans l'autre camp parce qu'on
06:33a besoin de protéger ces données-là mais évidemment ça peut nous causer des retards
06:39en fait quand on a besoin d'y passer par l'équilibre avant.
06:42Aujourd'hui clairement le bloc opératoire, donc quand je fais une opération chirurgicale
06:49on a un compte rendu opératoire qui fait l'équivalent d'une feuille A4 et dans cette
06:53feuille A4 on a quasiment aucune information sur ce qui s'est réellement passé pendant
06:56cette intervention.
06:57On a pour objectif de vouloir faire parler ces blocs opératoires qui sont aujourd'hui
07:03vraiment une zone très opaque dans notre pratique et qui finalement devraient bénéficier
07:09de différents capteurs qui peuvent obtenir, qui permettent d'obtenir des signaux qui sont
07:13hétérogènes et qui permettent de pouvoir constituer des modèles et donc on va rassembler
07:19pour pouvoir faire parler ensemble ces différentes données, les réconcilier et pouvoir créer
07:23un modèle, un bloc opératoire augmenté, c'est-à-dire comme dans une boîte noire
07:27d'un avion, pouvoir obtenir ce qui s'est réellement passé pendant une intervention
07:33et pas seulement ce qu'on peut récupérer sur une feuille A4.
07:36Aujourd'hui il y a un vrai enjeu sur la collecte de ces données, sur la façon de les rendre
07:42interopérables et on a eu l'impression qu'avec la démarche d'Entrepôt de Données de Santé
07:47et peut-être là-dessus Paul tu peux donner ton avis, on a essayé de faire un pas en
07:52avant, où est-ce qu'on en est de la structuration de l'Entrepôt de Données de Santé et est-ce
07:56que finalement on s'arrête là ou est-ce qu'il y a une vie après l'Entrepôt de
08:00Données de Santé pour la donnée ?
08:01C'est une super bonne question et effectivement la partie EDS a été un vrai changement de
08:06paradigme aujourd'hui dans l'écosystème français, c'était nécessaire mais on voit
08:10aujourd'hui que lorsqu'on regarde l'approche par des cas d'usage, comme tu disais par
08:15exemple dans le bloc, l'EDS vient répondre en partie aux problématiques mais pas à
08:21tous et je vais prendre un peu l'image des poupées russes. La plus petite poupée,
08:25aujourd'hui la maille la plus fine, qu'elle répond aux différents cas d'usage c'est
08:29au niveau du bloc, c'est-à-dire que toutes les données qui y sont générées sont fondamentales
08:33pour pouvoir demain améliorer la façon dont le bloc est géré. Ensuite la deuxième
08:39pour les poupées russes c'est au niveau de l'hôpital parce que les données du
08:41bloc elles sont agrégées, elles sont connectées avec d'autres types de données qui sont
08:46autour du patient et là l'EDS effectivement a une brique importante de cette capacité
08:51à connecter mais on voit que dans un hôpital il y a des sources de données qui sont extrêmement
08:56variées et tout n'a pas vocation à aller dans l'EDS. Donc comment on crée aussi
09:00une architecture, une infrastructure dans l'hôpital qui va permettre de connecter
09:05l'ensemble de ces données pour répondre aux cas d'usage. Et la troisième poupée
09:09c'est l'écosystème parce que in fine pour améliorer ce qui se passe dans le bloc
09:13opératoire, pour améliorer le fonctionnement de l'hôpital, c'est l'ensemble des données
09:18qui sont générées qui sont nécessaires. Et bien ce sont exactement les mêmes données
09:21qui sont nécessaires pour les acteurs de l'écosystème. Donc comment on crée une
09:25infrastructure qui va rendre accessibles ces données avec toutes les problématiques
09:29qu'on a évoquées tout à l'heure, de l'ACNIL, du RGPD etc. Mais aussi par rapport
09:34à la perception d'appartenance des données. C'est des réels investissements, développer
09:40un EDS ça coûte beaucoup d'argent, créer cette infrastructure coûte beaucoup d'argent.
09:44Donc comment on arrive à, tout en structurant les données, les rendre accessibles à l'écosystème
09:51et le troisième challenge, le quatrième challenge pardon, c'est comment on arrive
09:54à fédérer les données qui émanent d'un ensemble d'hôpitaux. Parce que si on repart
09:59du cas d'usage, on voit que transformer le bloc opératoire ça va être dans les modes
10:03de fonctionnement, pour une meilleure compréhension du patient, mais c'est aussi apporter de nouvelles
10:07solutions dans le bloc opératoire. Et là je vais mettre le buzzword, l'IA évidemment.
10:12Comment on intègre les solutions d'IA, comment on entraîne des modèles d'IA grâce à ces
10:17données là ? Et bien ça, ça passe par la massification des données qu'il y a entre
10:20les centres. Donc pour moi, si j'avais un rêve d'infrastructure qui permettrait d'exploiter
10:25toutes ces données, c'est comment on arrive à fédérer l'ensemble de l'écosystème
10:28avec une infrastructure qui va jusqu'au maille la plus fine qui est le bloc, jusqu'à la
10:35capacité de les partager avec l'ensemble de l'écosystème.
10:37Très bien. Pour résumer, on va se retrouver avec des données qui parfois sont éditées
10:45par des logiciels métiers dans certains services qui disent la même chose, mais qu'il va falloir
10:50rendre interopérables, c'est-à-dire leur faire dire la même chose, comme si on faisait
10:55parler des personnes des langues différentes et qu'on voulait traduire ce qu'elles disaient.
10:59Ces données là, on va les collecter de façon industrielle, on va les rassembler au sein
11:04de l'entrepôt de données de santé. Pour revenir un peu sur l'entrepôt de données
11:08de santé, ce n'est pas un disque dur. J'ai presque envie de dire qu'il n'y a pas de données
11:11dans un entrepôt de données de santé, quasiment. C'est-à-dire que c'est une solution informatique
11:16qui va permettre de collecter et surtout de réconcilier des données qui veulent dire
11:20la même chose, mais qui ne sont pas éditées dans la même langue. Et une fois qu'on a
11:24ça, on peut finalement collecter de manière très globale, au sein de plusieurs institutions,
11:29au sein de plusieurs services, des données pour les rassembler dans le cadre d'un projet.
11:33La question après, comme tu le disais, c'est comment finalement on arrive à les faire
11:37sortir de l'hôpital. L'intérêt des données d'imagerie, puisque c'est ce dont on parlait
11:41tout à l'heure, c'est qu'il y a un format qui s'appelle le format d'ICOM, et ce format
11:47d'ICOM est un format qui est assez universel. Mais ce n'est pas le cas dans beaucoup d'autres données.
11:53Absolument. L'imagerie, c'est des données qui sont assez connues, où il y a des référentiels
11:58qui ont été créés. Ce n'est pas le cas, par exemple, des données omiques, les données
12:01de génomique, de transcriptomique, épigénétique, etc. Où là, la capacité à structurer ces
12:07données de façon systémique pour l'ensemble des acteurs est extrêmement compliquée. Une
12:11des raisons, c'est que les résultats, les données que l'on estrait de ces analyses
12:15dépendent beaucoup du contexte scientifique dans lequel elles ont été générées. Donc,
12:19ne pas avoir l'environnement, le protocole, les personnes qui ont développé ces protocoles
12:24à côté de ces données, complexifie leur agrégation. Donc ça revient à l'enjeu
12:28de dire comment on crée un environnement dans lequel les données restent là où elles
12:33sont générées, puissent être intégrées avec d'autres types de données qui seraient
12:36potentiellement dans des EDS et où on crée des données longitudinales avec un ensemble
12:43d'acteurs. Donc, on voit la clinique, mais on peut voir aussi la recherche.
12:45Merci. Et donc, je reviens peut-être, Franck, sur cette partie-là, à un niveau plus général,
12:54national aussi. Est-ce que ce type de besoin est systémique ? Est-ce qu'il faut qu'il
12:59soit traité au niveau local ? Ou est-ce qu'on a réellement une ambition d'avoir une approche
13:05qui soit au moins nationale, voire peut-être européenne, sur à la fois la collecte de
13:09ces données, mais aussi la mutualisation, le partage entre les différents acteurs ? Pour
13:14l'instant, on est entre établissement de soins et, j'ai envie de dire, laboratoire
13:18de recherche. On n'est pas encore allé à l'industrie.
13:20D'abord, dire que ce domaine de la médecine interventionnelle et de la chirurgie est un
13:26domaine qui est extrêmement foisonnant en matière de recherche et qui se veut immédiatement
13:31international. L'enjeu, il n'est pas régional, il n'est pas national, il est immédiatement
13:37au moins à l'échelle européenne. Donc ça, c'est évidemment qu'il faut tout de suite
13:42se propulser dans la construction, on va dire, by design de ce que vous générez en termes
13:47d'informations sur l'étape d'après qui est la collaboration européenne. On en a
13:52besoin. En tout cas, en tant qu'opérateur national de recherche, on a absolument besoin
13:57que l'échelle européenne soit compatible. D'ailleurs, on le voit, les grands programmes
14:01qui fonctionnent le plus actuellement ont la dimension européenne. Donc ça, c'est
14:07un premier point où la dimension n'est absolument pas régionale, nationale. En revanche, là
14:12où moi, je trouve qu'il y a cette particularité dans ce domaine précis de la médecine interventionnelle
14:17et de la chirurgie, c'est que souvent, ce sont les acteurs locaux qui initient des
14:22démarches sur des innovations, sur le préopératoire, périopératoire, postopératoire, suivi de
14:30long terme, etc. Et qu'on voit que toute cette chaîne là, elle a besoin d'être coordonnée
14:35complètement. Et ces initiatives locales, comment faire pour qu'elles se déclinent
14:39ensuite dans des politiques publiques nationales ou européennes? Ça va être tout l'enjeu
14:44aujourd'hui. C'est pour ça que pour moi, la dimension de collecte de données, la dimension
14:48d'utilisation des données, la dimension de qualification, et on l'a vu juste avant nous,
14:54il y avait le président de la HAS qui était là. Donc on voit bien l'enjeu aussi d'un
14:59point de vue, et tu le mentionnais sur la partie écosystème, c'est comment ces données,
15:03comment donner la confiance pour que l'évaluateur, le régulateur et le payeur s'en saisissent
15:08pour pouvoir mettre en oeuvre des politiques publiques qui vont utiliser ces différentes
15:11dimensions. On y reviendra, j'imagine, en tout cas sur les modèles. Mais en tout cas,
15:16à ce stade là, on voit bien qu'on est entre la recherche et les politiques publiques et
15:24qu'on a du mal à faire complètement le pont. Et évidemment, la donnée sera la planche
15:29de salut pour pouvoir y parvenir.
15:31Tout à fait. Et donc à un niveau, puisqu'on parle d'écosystème, on a un pôle de compétitivité
15:37médicaine qui est présent ici. On en est où là aujourd'hui, dans la région Ile-de-France,
15:44sur cette structuration ? Et donc quelles sont peut-être pour l'instant les travers
15:48ou au moins les faiblesses avant d'aborder peut-être les solutions ?
15:52Tout à fait, c'est important de créer effectivement au niveau local et après pour permettre le
15:58déploiement des modèles qui soient soutenables et durables. Et c'est vrai que Franck a très
16:03bien dit, porter ces innovations, ça nécessite une collaboration entre des acteurs du monde
16:10public et privé et surtout de créer de la confiance entre tous ces acteurs pour justement
16:14développer toutes ces innovations jusqu'aux patients. Et c'est vrai que c'est le sens
16:18un peu de notre écosystème de rassembler tous les maillons de la chaîne pour justement
16:22être le mieux à même, d'accélérer, développer ces solutions. Et c'est qu'on a la chance
16:27aussi sur le territoire. Il y en a d'autres au niveau national en tant que tel, mais d'avoir
16:31un tiers lieu d'expérimentation en santé numérique autour du bloc opératoire qui
16:35s'appelle le Campus Bopex, qui permet justement d'être un lieu où il y a des jumeaux de
16:41blocs. En fait, on reconstitue ces conditions qui permettent justement d'expérimenter
16:46en réel si je veux dire, même s'il n'y a pas de patient pour un chirurgien, ce qui
16:49est un petit peu étrange, mais en tout cas de recréer des mêmes conditions qu'au bloc
16:53réel pour justement que ces innovations puissent se développer, grandir. Et ça recrée aussi
16:57tous les sujets, notamment autour des données de santé, surtout ce qui est interopérabilité.
17:02Et c'est là où on se rend compte qu'on a pas mal de nouveaux équipements qui arrivent
17:05au bloc. Et en fait, ils ne se parlent pas forcément entre eux et chacun génère de
17:09plus en plus de données. Et si je prends, j'aime bien prendre la métaphore du téléphone
17:14quand on est passé avec l'USBC. A la fin, tous les équipements, tous les téléphones
17:19dans ma métaphore, vous l'aurez compris, avaient chacun un système de connectique
17:22différent qui ne se parlait pas entre eux. L'USBC, dans cette réglementation, a permis
17:27justement de fédérer tout ça. Donc, l'interopérabilité permet de réduire les coûts et d'accélérer
17:31les délais. Bien évidemment, le développement, c'est aussi la sécurité et la conformité
17:36de parler du standard pour l'imagerie. C'est vrai que c'est important en termes de souveraineté
17:41de se dire qu'on a tous les mêmes données et qu'on est tous capables de les lire et
17:44que ces données vous appartiennent, appartiennent à nos patients et que demain, c'est sur
17:48celle ci qu'on pourra travailler. Et puis, ça permet une meilleure personnalisation
17:52des soins. Je pense que ça, c'est un point important pour rendre l'écosystème durable
17:57et je veux aussi parler pour justement le développement du financement de l'innovation
18:02et de l'achat innovant, parce que nous, on aime bien mettre les deux sur le même niveau.
18:06C'est à dire que c'est bien d'avoir des plans d'innovation et je parle sous le contrôle
18:11de Franck qui représente un peu plus encore ce côté institutionnel. On a eu un plan
18:15France 2030 extrêmement ambitieux avec cette mineure qui a financé des structurations
18:19d'EDS finalement et c'était vraiment le sujet. Mais on reste toujours un petit peu
18:24sur les parents pauvres derrière de l'achat innovant. Et c'est vrai que moi aussi, je
18:30vais parler d'IA parce que sinon, ce serait bizarre dans une table ronde de ne pas parler
18:33d'intelligence artificielle. On en a un petit peu parlé, mais c'est quoi une bonne donnée
18:38? Finalement, on parle beaucoup de l'IA générative qui génère tout un donné. On parle d'hallucination,
18:43etc. Je ne suis pas sûr qu'on a envie d'utiliser des algorithmes au bloc opératoire qui hallucinent
18:48ou qui prennent le moindre risque. Donc, avoir une qualité de très haut niveau, bien codifié,
18:54c'est critique et c'est le point de départ de toute intelligence artificielle. Il faut
18:58quand même se le dire, parce que des fois dans la presse, on a tendance à ne pas forcément
19:01avoir ces deux verticales. Et c'est vrai qu'il y a une mise de départ qui est complexe pour les
19:06entrepôts de données de santé parce que finalement, c'est un coût en plus. C'est pour les établissements
19:12de santé et on connaît aujourd'hui l'état de nos différents établissements de santé. C'est des
19:16investissements pour structurer les données et les faire parler. Et c'est vrai qu'on a parlé de
19:21bloc opératoire, de boîte noire au bloc opératoire. Moi, je n'aime pas trop le terme
19:27boîte noire. Ça fait un peu accident d'avion. On n'en parle que quand il y a des drames. Donc,
19:31ce n'est pas forcément le truc. Je préfère le tableau de bord. Finalement, on est plutôt,
19:35je prends le métaphore du pilote dans un avion, juste boîte noire à Marcouillet, en disant on
19:40pilote ce qui se passe au bloc avec un tableau de contrôle où tous les équipements et toutes les
19:44données sont plugées, qui permettent d'améliorer l'efficacité du soin et surtout de mieux guider
19:50le praticien hospitalier. Ça, pour moi, c'est vraiment du passage à l'échelle. Et pour finir,
19:55ce que je vois que le temps est compté, l'achat innovant. Vraiment un point-clé d'avoir des
20:00dispositifs qui fait que c'est bien que nos systèmes publics soutiennent les innovations,
20:05les développent, que les praticiens les expérimentent dans des essais cliniques ou
20:11en tout cas dans des développements en France. Mais c'est bien aussi de donner le moyen à nos
20:15établissements de santé afin que, et à vous-même d'ailleurs par la suite, que vous puissiez les
20:19utiliser en pratique courante. On reviendra un petit peu sur les problématiques d'achat de
20:25payeurs, ce qu'évoquait aussi Franck Mouton tout à l'heure. On est parti du besoin du soignant. On
20:32a dit que ce besoin de soignant au service du patient, évidemment, peut être réglé via une
20:37solution modèle numérique, une solution qui entraîne des algorithmes qui sont générés à partir de l'IA.
20:44Alors j'ai compris sur les entrepôts données de santé, on collecte de manière qualitative les
20:50données, on les rassemble et tout le monde parle le même langage. Très bien. L'étape d'après, ça va
20:56être le partage. Paul tout à l'heure l'a évoqué avec cette possibilité de mettre ensemble au
21:01travers de plateformes avec une certification HDS, c'est à dire de hébergeurs de données de santé
21:08ces différentes données qui ont été mises en qualité au préalable et les partager auprès des
21:12partenaires. Et puis avant d'avoir le modèle d'IA, il me semble qu'il y a la question des clusters et
21:18des calculateurs. Peut être pour nous décrire un peu plus ce que c'est qu'un supercalculateur,
21:23puisqu'on en entend parler, j'ai l'impression qu'on se paye un petit peu le mot de temps en
21:26temps. Est ce que Christian, tu peux nous apporter quelques précisions sur ce dont il s'agit avant
21:33d'arriver? Et quel est son rôle dans l'entraînement d'un modèle d'intelligence artificielle?
21:38D'accord, oui, je vais faire très court. Du coup, oui, c'est un cluster. On parle d'un cluster parce que
21:47c'est une collection de processeurs, plutôt des milliers, des dizaines de milliers. Et en fait,
21:55un hébergement de données. Et du coup, ça permet d'entraîner les modèles avec des millions de
22:00milliards et plus de paramètres sur ces données là. Donc, il faut beaucoup de calculs. Il faut
22:05des sites propres avec beaucoup d'électricité. Donc, c'est un vrai enjeu stratégique en fait
22:09aussi. Et à l'Institut Pasteur, vous avez ce type d'infrastructure? Nous, on a ce qu'on
22:16appellera l'infrastructure de taille moyenne. En fait, le cluster est plutôt moyenne gros. Donc,
22:20on a 15.000 CPU et des centaines de 4GPU. 4GPU, c'est avec des milliers de, comment ça s'appelle,
22:28des unités de processing dessus aussi. D'accord. Alors, évidemment, aujourd'hui, moi dans ma
22:34pratique, je n'ai pas toujours le Wi-Fi au bloc opératoire. Donc, je me dis que les
22:39supercalculateurs, ça risque d'être compliqué de les avoir chez moi. Comment on pourrait
22:44finalement trouver un modèle qui puisse permettre que ces algorithmes, à défaut d'être entraînés
22:54déjà sur place, évidemment, puissent au moins tourner dans les systèmes, dans les établissements
22:59de santé. On parle des CHU, mais il n'y a pas que les CHU. Il y a un problème, un vrai problème
23:03derrière d'accès aux soins. Et donc, les établissements de santé, les CH en périphérique
23:08ou les cliniques devraient aussi pouvoir bénéficier de ce type de structure. Donc, quelle est la
23:13solution qu'on peut apporter à ces problématiques de faire l'entraînement et puis, finalement,
23:20ce qui va servir en pratique au jour le jour sans avoir à embarquer un genzé dans chaque hôpital?
23:25Christian et ensuite peut-être Paul. Donc, juste, il faut savoir que l'entraînement et après le
23:32déploiement de modèles n'est pas la même. Donc, on peut. Ça coûte beaucoup moins cher de faire
23:35tourner le modèle une fois entraîné. Mais on parle beaucoup aussi maintenant d'IA frugale et
23:42je pense que c'est un point très, très important. Et encore, donc, c'est-à-dire l'IA qui a moins
23:47besoin et des données et des puissances de calcul. Et il y a aussi un enjeu stratégique encore,
23:52parce que vu que maintenant, peut-être dans le futur, on ne sait pas ce qui va se passer avec
23:57les US. Est-ce qu'on peut utiliser leurs infrastructures? Donc, ce sera aussi important
24:01d'avoir des modèles qui tournent vraiment local et aussi pour des questions de sécurité comme
24:06cyberattaque, par exemple, s'il faut que ça se tourne encore. Paul, justement, j'ai entendu dire
24:13que les rayons étaient vides à côté GPU. Donc, est-ce que tu as une solution par rapport à ça?
24:17Et l'autre côté, c'est finalement, on parle beaucoup du cloud versus l'on-premise, d'ailleurs
24:21sur place. Du côté cyber, qu'est-ce qui vaut mieux? Voilà, vers quel modèle il faudrait
24:27tendre pour optimiser les choses? Alors, je vais retourner ta question. En fait, pour moi,
24:31c'est pas une question de quelle puissance de calcul, ça dépend du cas d'usage. C'est suivant
24:36le cas d'usage où on va se poser la question. Il faut qu'on définisse quel est le bon
24:42environnement de calcul que l'on doit avoir et il doit être protéiforme. Et on doit être capable,
24:47en tant que partenaire industriel, partenaire de l'État, les grands financeurs de fournir
24:54des alternatives au CHU, aux centres de recherche qui vont leur permettre de déployer les bonnes
25:00solutions, les bons cas d'usage sur les bonnes infrastructures. Je ne viens pas du monde de la santé.
25:04Désolé, je viens d'autres secteurs. Je viens de l'énergie et j'aime beaucoup faire le lien entre
25:09l'énergie il y a une vingtaine d'années et la santé aujourd'hui. En santé, on est un peu au monde
25:14du nucléaire. On massifie les ressources, on centralise beaucoup les données. On veut
25:21faire d'énormes puissances de calcul, un peu comme quand on a construit le nucléaire.
25:25Vingt ans après, on voit que le nucléaire est indispensable. C'est notre autonomie énergétique.
25:30Mais on a vu se développer le renouvelable, qui est beaucoup plus décentralisé, beaucoup plus
25:35proche des zones d'utilisation de l'énergie. Pour les données, c'est pareil. Il faut garder ces
25:42grands environnements de centralisation pour certaines typologies de données, mais il y en a
25:46d'autres qui doivent être beaucoup plus locales. Et la puissance de calcul, c'est pareil. Il faut
25:49trouver le bon équilibre en lien avec les grands investissements, les 109 milliards que tu as dit
25:53tout à l'heure, pour avoir ce nucléaire. Mais en même temps, donner des ressources au CHU, aux
26:01instituts de recherche, pour qu'ils se dotent aussi de puissance de calcul pour faire tourner certains
26:05cas d'usage et pas tous. Et l'enjeu, ce sera ensuite de mailler, d'avoir une architecture
26:10distribuée qui va permettre de connecter tout ça.
26:14On continue un petit peu la boucle. On a le besoin. On a créé les données. Les données sont
26:18allées dans les laboratoires de recherche auprès des partenaires, parfois des industriels aussi,
26:23qui veulent créer de nouvelles solutions. On a utilisé des clusters et on en arrive à la preuve
26:29de concept. Et puis, finalement, une solution qui marche peut être bien, qu'on a envie d'emmener
26:34au chevet du patient. Donc, ça veut dire qu'il faut l'emmener sur le marché et ça veut dire
26:39qu'il faut le faire sortir. Alors, c'est vrai que j'aime bien comparer l'image de la société qui
26:43sort du laboratoire et puis qui va finalement sur le marché à celui de la tortue qui va pondre
26:51ses oeufs en haut de la dune. Et puis, toutes les eaux vont éclore et les petites tortues vont aller
26:54vers la mer. Et là, il y a tous les dangers possibles pour que ces petites tortues se fassent
26:59attraper par les goélands au passage. Donc, comment est ce qu'on sécurise ce passage?
27:04Et là, je me tourne vers Franck là dessus. Comment est ce qu'on peut imaginer que les solutions
27:09qui sortent soient robustes et qu'on n'ait pas un taux de mortalité, entre guillemets,
27:13de toutes ces preuves de concepts très intéressantes qu'on a boosté avec ces programmes de start-up,
27:20la start-up nation? Comment est ce qu'on fait pour que l'on transforme l'essai finalement?
27:25A ce sujet, en tout cas, pour rejoindre le propos de Julien, le coup d'après de France 2030,
27:32c'est de régler ça. C'est effectivement, vous l'avez dit d'ailleurs, vous êtes partie du besoin.
27:37Normalement, on devrait considérer que le besoin, c'est la prise en charge.
27:43Et en fait, on voit qu'il est au début. Donc, en fait, on a cette difficulté de lien qui existe
27:49entre le techno push et l'attraction par le système de santé et les systèmes de santé en général
27:56et le payeur, quel qu'il soit. Ça, pour l'instant, en tout cas, on n'a pas complètement résolu
28:01le sujet. On se rend compte et on le vit tous sur le fait qu'on est en train d'accumuler
28:07un certain nombre d'innovations. On est en train d'accumuler un certain nombre de données.
28:11Et pour autant, le lien direct avec les politiques publiques en termes de choix, d'orientation,
28:16d'organisation, la T2A, la modification du parcours en fonction. Là, on le voit bien.
28:23On en discutait sur le fait que toutes ces solutions que vous êtes en train d'implémenter
28:28dans la chirurgie, elles vont changer complètement le métier, c'est à dire que l'acte en lui même.
28:33Finalement, il ne va pas être la partie, on va dire, très majoritaire de votre activité.
28:43Il va y avoir tout le périopératoire, le préopératoire, ce qu'on a dit aussi sur le suivi,
28:48l'optimisation, etc. Et tout ça, aujourd'hui, ça n'est pas pensé dans le système de santé.
28:53Et moi, je trouve qu'on a, en tout cas, l'étape d'après de France 2030.
28:56C'est ce qu'on espère tous, c'est à dire d'arriver à faire cette connexion entre la connaissance
29:01locale et la déclinabilité dans un système de santé avec des modalités de prise en charge
29:08qui, peut-être, seront au cas par cas, dimensionnées au cas par cas.
29:13Mais quoi qu'il en soit, on n'en est pas encore là.
29:16Après, il y a des choses qui se sont mises sur le territoire.
29:18Julien le mentionnait. Je pense aux tiers lieux d'expérimentation.
29:21Moi, je rêvais que les tiers lieux d'expérimentation aillent au-delà de ce qu'ils sont capables de fournir aujourd'hui.
29:26Ils sont capables de fournir de l'accompagnement, du réglementaire, du médico économique,
29:32de la démonstration de valeur, etc.
29:34En revanche, de pouvoir les connecter directement avec le régulateur, l'évaluateur et le payeur
29:39et d'en faire finalement des relais régionaux, des relais locaux qui peuvent effectivement,
29:44sur certains parcours, commencer à identifier des modèles d'affaires qui seraient compatibles avec les opérateurs.
29:50Que sont les sites, les établissements de soins, quels qu'ils soient, publics, privés, etc.
29:55Ça, aujourd'hui, on ne l'a pas. Et c'est pour moi l'enjeu et d'ailleurs l'enjeu de confiance.
30:00Parce qu'on peut toujours considérer que le chirurgien est conflicté parce qu'il va travailler avec un Medtronic, etc.
30:08Et que ça crée finalement un défaut de confiance.
30:11En revanche, les données, elles, elles sont absolument objectives.
30:15Et je pense qu'on avait la possibilité, on l'a encore, de transformer ces tiers lieux d'expérimentation
30:20qui sont complètement ancrés dans le soin pour en faire des outils de démonstration de la valeur
30:26directement connectés avec l'évaluateur pour réfléchir à ces modèles.
30:29Aujourd'hui, ce n'est pas encore le cas. Donc, on espère qu'on va réussir à le faire et pouvoir le décliner après,
30:35directement dans des choix de prise en charge, que ce soit par le système de santé, par les systèmes privés, etc.
30:42Justement, qu'en pense un délégué d'un pôle de compétitivité qui accompagne les entreprises dans un écosystème comme celui d'Île-de-France ?
30:49On pense que c'est bien parce que finalement, Franck l'a dit très bien, c'est quasiment une nouvelle profession.
30:56Il va y avoir de nouveaux emplois qui vont être créés au bloc opératoire.
31:00L'acte opératoire, en fait, en tant que tel, ce serait une révolution. On est vraiment sur un changement de pardingue très élevé.
31:05Et en général, on essaie de faire rentrer des carrés dans des ronds ou des ronds dans des carrés en fonction de comment on voit les choses.
31:12Mais aujourd'hui, notre système, il n'est pas assez agile en termes de remboursement pour les industriels pour justement accepter là-dessus.
31:18On est très en phase avec ces discussions d'avoir un système un peu décentralisé, un peu plus agile, mais qui garantit quand même ce qu'on attend du régulateur,
31:27donc une sécurité pour les patients et des mécanismes de remboursement en tant que tel, qui permettent justement d'accélérer in situ le développement,
31:36le déploiement de solutions numériques pour que ça bénéficie en tant que tel aux patients, parce que c'est ça la priorité.
31:43Et en tant que pôle, et je pense que c'est pareil pour Franck ou tous les acteurs d'un retour à la table, ça nous fruse qu'on pousse des innovations,
31:48qu'on travaille avec eux pendant des années pour qu'ils partent aux Etats-Unis ou autres, qu'ils ne soient pas utilisés pour améliorer la qualité des soins de nos concitoyens.
31:56Là pour le coup, il y a un côté qui dépasse même le champ de compétences du DG que je suis de médecine.
32:02D'accord, donc ça voudrait dire que c'est un système un peu fast track et qui permettrait via justement un tir de confiance qui s'affranchirait des problématiques
32:11de conflits d'intérêt au niveau des opérateurs locaux et qui permettrait d'embarquer tous les centres parce qu'il y a les tiers lieux,
32:19mais il y a aussi d'autres centres qui sont tout aussi capables de faire de l'expérimentation, du crash testing sur des solutions et de les embarquer pour finalement
32:26servir un petit peu de bras armés opérationnels à la HHS, notamment en termes de bonnes pratiques, notamment pour édicter et puis pour faire la preuve,
32:35surtout et aller plus vite sur le marquage chez eux et éviter de prendre systématiquement, comme c'est devenu le cas en chirurgie orthopédique,
32:41deux ans à trois ans de retard sur la preuve clinique et de ne plus avoir la préscience qu'on avait il y a une dizaine d'années sur nos confrères américains par
32:48rapport à la preuve, alors que même c'est le plus souvent, souvent nous qui produisons les nouveaux concepts.
32:55Je parle notamment par exemple en chirurgie de l'épaule, on a une prothèse inversée.
32:58C'est une prothèse qui a été inventée en France par un chirurgien dijonais et qui, aujourd'hui, est largement menée par les chirurgiens et l'industrie américaine.
33:09Et je passe tous ces exemples là dessus.
33:13Est ce que tout de même, Paul et peut être on va finir là dessus.
33:17On a des dynamiques positives.
33:20J'aime pas le mot d'optimisme parce que c'est plutôt statique comme terme, mais plutôt des bonnes dynamiques et des exemples qui pourraient nous montrer un peu la lumière.
33:29Oui, carrément. Je pense qu'on voit la Made in Tech, les autres salons qu'il peut y avoir, le foisonnement qu'il y a entre les acteurs.
33:36Je pense qu'il y a une vraie évolution où il y a de plus en plus de collaboration et surtout, il y a une perception que chacun doit venir contribuer les uns avec les autres.
33:43Je pense que c'est vraiment dans le bon sens pour revenir à ce que vous disiez aussi sur la partie de comment accompagner les industriels vers un meilleur remboursement.
33:52Le pendant, c'est comment on trouve un modèle économique total qui est viable.
33:56Et je pense que là, justement, les données ont un vrai rôle à jouer et pas seulement les données de l'EDS qui sont importantes, mais aussi toutes les données autour de l'hôpital.
34:03Comment on arrive à démontrer que grâce aux données, que finalement, il y a des économies de coûts, qu'il y a un accompagnement dans les transformations du métier de l'hôpital,
34:12qu'il y a un meilleur service rendu à la fin et je pense qu'aujourd'hui, on manque aussi cette vision globale et je pense que c'est une vision dans laquelle chaque partenaire doit contribuer
34:22et qui doit venir aider la prise de décision et l'accélération, les fast track dont on a évoqué parce que l'hôpital fera jamais d'argent.
34:29Ce n'est pas le but, mais comment on arrive à démontrer que grâce aux données, grâce au fast track qu'on aura choisi, grâce à la capacité de mettre sur le marché plus rapidement et de mieux les rembourser.
34:36Un, ça va mieux soigner, mais ça va améliorer le fonctionnement de l'hôpital.
34:39Et voilà les discussions.
34:40On a des CHU extrêmement dynamiques comme le CHU de Nice, le CHU de Montpellier et bien d'autres.
34:45Je pense que c'est plus qu'encourageant.
34:48Je pense que l'écosystème est en train de se transformer.
34:51Maintenant, comment il va se transformer?
34:53Je pense qu'on est représentant autour de la table de la capacité à le faire.
34:58Très bien, on a l'impression qu'il ne peut pas y avoir de solution seule ou isolée, qu'il ne peut y avoir que des investissements communs mutualisés au sein d'un écosystème autour d'infrastructures technologiques qui coûtent cher.
35:09Tout à l'heure, on parlait des plateformes d'impression 3D.
35:12Ça coûte cher. Il faut se mettre à plusieurs autour de la table pour pouvoir s'approprier la technologie.
35:17On parle des entrepôts de données de santé.
35:19On a eu un exemple, moi-même, je suis directeur d'un entrepôt de données de santé PACA, de structurer avec la PHM, le CHU de Nice, l'ANVAL, la Cassagne, le Centre de lutte contre le cancer, l'IPC et les universités aussi, ces questions là.
35:33Et puis, évidemment, de rendre ce modèle reproductible.
35:36C'est aussi ce que tu disais avec l'initiative Montpellier-Rennes, autour aussi des clusters qui peuvent nous aider.
35:43Mais on comprend surtout aussi que cette démarche doit être globale et sociale, qui doit emmener tous les métiers ensemble.
35:51Et c'est une démarche aussi sociétale de changement de mentalité, de changement de façon de travailler, de changement de métier, puisque même celui de chirurgien, et je vois beaucoup de mes confrères aussi s'orienter des fois partiellement ou exclusivement envers des activités plus industrielles.
36:05J'en ai recroisé un tout à l'heure dans le couloir.
36:08Et puis, peut-être que la dimension européenne sera la seule solution, on va dire, en termes d'investissement massif pour rentrer et être un big player dans le monde actuel que nous connaissons, qui est tout soft stable pour pouvoir, avec ces solutions numériques en santé, servir au mieux nos patients.
36:30Je vous remercie de votre participation et je remercie évidemment tous les intervenants qui ont été autour de la table.
36:37Merci à vous.