La polémique autour de Doctolib et de l'utilisation des données de santé pour entraîner des modèles d'intelligence artificielle a suscité un vif débat en France. Une telle controverse pourrait-elle éclater en Belgique ? Réaction de Sébastien Deletaille, cofondateur et CEO de ROSA, la plateforme belge de prise de rendez-vous médicaux, qui livre son analyse et détaille les garanties que les professionnels de santé devraient désormais exiger de tout éditeur de logiciel médical intégrant l'IA.
La polémique autour de Doctolib, une plateforme de prise de rendez-vous et de scribe IA, n'est pas propre à Doctolib. L'entreprise l'incarne parce qu'elle est devenue un acteur central de la santé numérique en France et en Allemagne, deux pays où les attentes en matière de protection de la vie privée sont particulièrement élevées. Sa visibilité en fait naturellement le point de cristallisation de préoccupations qui concernent, en réalité, l'ensemble du secteur.
Derrière cette polémique se trouve une question plus fondamentale, dont les enjeux sanitaires et économiques se chiffrent en milliards d'euros : comment démontrer scientifiquement que l'intelligence artificielle améliore réellement la santé des patients ?
Nous pouvons tous espérer que l'IA permettra de mieux prévenir certaines maladies, de détecter plus tôt des risques, d'améliorer les parcours de soins ou d'aider les professionnels à prendre de meilleures décisions. Mais nous ne pourrons pas le démontrer sans mener de recherche rigoureuse sur des données de santé réelles — ni identifier les limites de ces technologies, mesurer leurs biais ou déterminer les situations où elles ne devraient pas être utilisées.
D'autres acteurs internationaux, comme Google DeepMind ou Hippocratic AI, ont déjà engagé cette démarche en publiant leurs recherches et leurs méthodes d'évaluation. Doctolib entre à son tour dans cette logique, en collaboration avec Inria, l'Inserm et l'Université Paris Cité. Cette démarche mérite à la fois d'être encouragée et examinée avec la plus grande exigence : la finalité des recherches, leur base juridique, la sécurité des données, l'information des patients, leur droit d'opposition et les méthodes scientifiques utilisées doivent être parfaitement clairs. La protection de la vie privée n'est pas un obstacle à la recherche : elle est une condition indispensable de sa légitimité.
Enfin, ce projet soulève un véritable enjeu de souveraineté. Si nous voulons que l'intelligence artificielle en santé soit développée selon les valeurs européennes, dans le respect de nos règles et en réponse aux besoins de nos systèmes de soins, nous devons permettre à des acteurs européens de mener des recherches ambitieuses et crédibles. Plutôt que de limiter le débat à ce que Doctolib aurait pu mieux communiquer, il faut reconnaître la portée stratégique de cette initiative : un champion européen entend participer à l'une des transformations technologiques qui auront probablement le plus d'impact sur la santé. Il faut le saluer, tout en exigeant transparence, rigueur scientifique et contrôle irréprochables.
En Belgique, cette réalité existe déjà. Des acteurs comme Cavell (en partenariat avec Corilus), Mindoo, Medinect ou ibis.ai développent et améliorent des solutions destinées à assister les professionnels de santé, qu'il s'agisse de documenter les consultations, de structurer l'information médicale ou de faciliter l'orientation des patients. Ces évolutions soulèvent néanmoins une question de gouvernance : le professionnel autorise l'utilisation de l'outil et demeure responsable de l'information du patient et, si nécessaire, du recueil de son consentement, mais la répartition des responsabilités entre professionnel et éditeur, les usages secondaires des données et les méthodes de pseudonymisation ne sont pas toujours présentés avec la même clarté.
La Belgique dispose d'un cadre réglementaire et d'autorités de contrôle, mais il n'existe pas aujourd'hui de mécanisme uniforme permettant d'évaluer préalablement chaque nouvelle fonctionnalité d'IA au regard de son utilité clinique, de sa sécurité et de son impact réel sur les patients. Le premier test est donc souvent celui de l'adoption par les professionnels — or, qu'un médecin estime qu'un outil lui fait gagner du temps et accepte de le payer démontre son utilité pratique, mais pas nécessairement son bénéfice clinique ou son impact sur la santé publique.
Chez Rosa, nous considérons l'intelligence artificielle comme une évolution fondamentale, qui transformera profondément notre métier. Comme beaucoup d'éditeurs de logiciels, nous l'utilisons déjà activement dans nos processus internes, notamment pour assister nos équipes de développement — un usage qui n'implique pas l'utilisation de données de santé. Dans les prochains mois, nous introduirons de nouvelles fonctionnalités destinées aux hôpitaux et aux pratiques ambulatoires, dont l'objectif sera d'améliorer l'accès aux soins et la coordination entre les acteurs du système de santé.
Avec plus d'un million de rendez-vous médicaux pris chaque mois sur Rosa, nous disposons d'une vue d'ensemble sur des difficultés qui restent souvent invisibles pour un professionnel ou un patient pris isolément : prises de rendez-vous multiples pour un même problème, orientation vers un niveau de soins inadéquat, ruptures dans les parcours entre la première et la deuxième ligne, ou difficultés liées à la littératie en santé. L'IA peut nous aider à mieux comprendre ces phénomènes et à concevoir des solutions qui orientent plus efficacement les patients, sans se substituer au jugement des professionnels. Comme Doctolib, nous souhaitons inscrire notre démarche dans une logique transparente, scientifique et centrée sur l'amélioration concrète de la vie des patients.
Rosa se distingue toutefois par son statut d'ASBL et sa vocation non marchande. Notre objectif n'est pas de valoriser commercialement les données de santé, mais de mettre la technologie au service d'un meilleur fonctionnement du système de soins — une différence de modèle qui doit aussi se traduire dans la gouvernance de nos futurs projets d'IA.
La décision médicale et la responsabilité professionnelle demeurent entre les mains du prestataire de soins, quel que soit l'outil utilisé pour l'assister. Cela ne décharge pas l'éditeur de ses propres responsabilités, mais le professionnel ne peut considérer le résultat d'une IA comme une vérité qu'il appliquerait automatiquement : il doit conserver son esprit critique, comprendre les limites de l'outil et rester capable de vérifier ses résultats.
La première garantie à exiger est celle de la transparence : quelles données sont utilisées, à quelles fins, sur quelle base juridique ; si elles servent uniquement à fournir le service ou aussi à entraîner et améliorer les modèles ; comment elles sont pseudonymisées, où elles sont hébergées, combien de temps elles sont conservées et avec quels sous-traitants elles peuvent être partagées.
Il faut aussi demander comment le modèle a été évalué : sur quelles populations, avec quelle validation indépendante, quels taux d'erreur et quelles principales limites, avec quelle fiabilité selon l'âge, le sexe, la langue ou le contexte clinique, et comment les erreurs et incidents sont signalés et corrigés. Une interface convaincante ne suffit pas : dans le domaine de la santé, la performance doit être documentée et vérifiable.
La deuxième dimension concerne le modèle économique, la gouvernance et l'actionnariat de l'éditeur. La souveraineté ne se résume pas au lieu où se trouve aujourd'hui le siège de l'entreprise. Le professionnel devrait examiner ce qui arriverait aux données en cas de rachat, de changement de contrôle ou de modification du modèle commercial : le contrat prévoit-il une information préalable, les données pourraient-elles être transférées hors de l'Espace économique européen, le professionnel peut-il récupérer ses données, changer de fournisseur et obtenir leur suppression sans dépendance excessive à l'égard de l'éditeur. Ce sont des questions que les médecins doivent pouvoir expliquer à leurs patients, en leur garantissant que le choix d'un outil ne conduira pas, demain, à une utilisation des données radicalement différente de celle annoncée au départ.
Enfin, les professionnels ne doivent pas porter seuls cette responsabilité. Ils devraient interpeller leurs ordres, leurs associations scientifiques et leurs représentants syndicaux afin que des exigences communes soient définies pour le secteur. Il existe déjà plusieurs cadres réglementaires — le RGPD, la réglementation sur les dispositifs médicaux lorsque le logiciel entre dans cette catégorie, et désormais l'AI Act — mais ces textes ne constituent pas encore, pour chaque fonctionnalité d'IA utilisée dans les soins, un processus unique et lisible de validation clinique préalable.
Il est temps de traduire ces principes généraux en règles opérationnelles propres au secteur belge de la santé : standards minimaux de transparence, méthodes d'évaluation indépendantes, procédures de signalement des incidents, répartition claire des responsabilités entre prestataires, institutions de soins et éditeurs. La formation des professionnels est indispensable, mais elle ne peut remplacer un cadre collectif. On ne peut pas demander à chaque médecin de devenir, seul, à la fois clinicien, expert en intelligence artificielle, juriste spécialisé en protection des données et analyste de la solidité financière de ses fournisseurs.
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