L'OCDE et le ministère espagnol de la Santé ont publié le rapport de la conférence de Madrid sur le déploiement responsable de l'intelligence artificielle en santé. Le document propose dix actions prioritaires réunies dans un « Expert-Led Madrid Action Plan » (EL-MAP).
Organisée les 28 et 29 mai 2026, la conférence a réuni 142 experts issus de 26 pays membres de l'OCDE, de 8 pays candidats ou partenaires et de 35 organisations internationales, dont l'Université de Mons. Son point de départ : la question de l'adoption de l'IA en santé est considérée comme tranchée, et le débat porte désormais sur les conditions d'un passage à l'échelle sûr et efficace. Le rapport rappelle qu'environ 230 millions de personnes interrogent chaque semaine des outils d'IA sur leur santé et que 35 % du public déclare y recourir avant de consulter un médecin.
Un paradoxe de productivité
Le constat de départ est sévère. Plus de 90 % des entreprises ayant adopté l'IA ne rapportent aucun gain de productivité mesurable, et jusqu'à 97 % des données de santé restent inexploitables pour la décision clinique. Moins d'un tiers des pays de l'OCDE ont pris des mesures pour renforcer les fondations ou les compétences humaines nécessaires. Les auteurs illustrent ce paradoxe avec les scribes vocaux ambiants : ces outils réduisent l'épuisement des cliniciens et le temps de documentation en dehors des horaires de travail, mais leur effet financier global tend vers une hausse des dépenses, en raison de l'augmentation du volume d'activité remboursable et d'un codage plus détaillé. Le rapport plaide dès lors pour évaluer l'IA à l'aune du « Quintuple Aim » (résultats et expérience des patients, bien-être des soignants, soutenabilité des dépenses, équité d'accès) plutôt qu'au seul volume d'actes.
Parmi les obstacles identifiés figurent une main-d'œuvre sous tension (pénurie projetée de 8 millions de professionnels d'ici 2040), une responsabilité fragmentée entre de multiples acteurs, un déficit de confiance, des cadres réglementaires peu adaptés au rythme des mises à jour des modèles, la fragmentation des données et un décalage entre les investissements privés, concentrés sur l'imagerie et l'automatisation administrative, et les besoins en prévention, santé mentale ou multimorbidité.
Trois axes, dix actions
L'EL-MAP s'organise autour de trois thèmes. Le premier, établir et entretenir la confiance, comprend la co-conception de cas d'usage, le renforcement des compétences et les partenariats multi-acteurs. Le deuxième, renforcer les fondations, couvre le leadership, les politiques de référence, la gestion du cycle de vie des solutions, l'infrastructure de données et numérique et l'adaptabilité aux technologies émergentes. Le troisième vise à développer des modèles économiques et de financement. Une action transversale de mesure et de coordination doit suivre la maturité, l'usage et l'impact de l'IA en santé.
La Belgique, et en particulier la Chaire IA et Médecine Digitale de l'UMONS, citée en exemple
Au titre de l'action consacrée aux compétences, le rapport mentionne le programme de médecine digitale de l'Université de Mons, qui intègre la formation à l'IA dans le cursus médical afin de permettre aux futurs professionnels d'évaluer et d'appliquer ces outils de façon responsable. L'AI Board mis en place par Sciensano pour développer la littératie en IA au sein de l'institut est également cité.
Prochaines étapes
Dans les mois à venir, experts et organisations internationales doivent préciser les modalités de mise en œuvre du plan, en identifiant les réseaux déjà actifs et les mandats à formaliser et à financer. L'OCDE propose d'y contribuer par l'analyse économique, la gouvernance des données de santé et le suivi de l'impact de l'IA à travers les pays.
