Dans le cadre des « Conversations éclairées » du Laboratoire de la République, Brice Couturier recevra Antonio Rodriguez Castiñeira pour un échange autour de son ouvrage « Les chemins de la colère » publié aux Éditions Bayard. À travers une enquête menée entre l’Espagne et la Suisse, le journaliste politique à l’AFP met en lumière les conséquences concrètes de la crise économique de 2008. En allant à la rencontre des ouvriers, des ruraux et des populations périurbaines, il a confronté les chiffres économiques à la réalité du terrain et du sentiment d’abandon. Lors de cette rencontre, il décryptera comment ces fractures territoriales et cette violence sociale nourrissent aujourd’hui le populisme et la colère, en France et en Europe. L’échange sera suivi d’un moment de convivialité, avec un cocktail et une séance de dédicaces. Informations pratiquesMardi 30 juin 2026 à 19h00Maison de l’Amérique latine217 boulevard Saint-Germain, 75007 Paris S'inscrire

Le mois dernier, à SantExpo, puis la semaine dernière à VivaTech, l'intelligence artificielle s'est imposée comme l'un des sujets incontournables des débats sur l'avenir de la santé. Dans les allées des salons comme dans les conférences, une conviction semblait largement partagée : l'IA pourrait profondément transformer la manière dont nous prévenons les maladies, posons des diagnostics, organisons les soins et accompagnons les patients. Mais au-delà des démonstrations technologiques et des annonces parfois spectaculaires, une question demeure : où en sommes-nous réellement ? Car l'avenir de l'IA en santé ne se joue pas seulement dans les laboratoires de recherche ou sur les scènes des grands événements internationaux. Il se construit déjà, au quotidien, dans nos hôpitaux, nos laboratoires de biologie médicale, nos services de radiologie et nos entreprises innovantes. L'intelligence artificielle n'est plus seulement une promesse. Elle commence à s'intégrer dans le fonctionnement concret du système de santé : pour détecter plus tôt certaines maladies, aider les professionnels à prendre de meilleures décisions, optimiser l'utilisation des traitements ou encore mieux exploiter les données produites chaque jour par les patients et les soignants. Cette transformation est particulièrement intéressante parce qu'elle ne repose pas uniquement sur une avancée technologique. Elle repose aussi sur une nouvelle manière de produire des connaissances, d'organiser les soins et de faire circuler l'innovation entre la recherche, l'hôpital, les industriels et les pouvoirs publics. Au Laboratoire de la République, nous consacrerons dans les prochains mois plusieurs travaux à ces mutations qui dessinent déjà la santé de demain. Pour ouvrir cette série, nous avons choisi trois exemples très différents mais complémentaires. Trois innovations qui illustrent le passage de l'intelligence artificielle du stade de la promesse à celui de l'expérimentation, de l'évaluation et, progressivement, du déploiement au bénéfice des patients. 1. VisioCyt® Bladder: quand l'IA accélère la détection du cancer de la vessie Première illustration avec VitaDX, une entreprise française qui développe VisioCyt® Bladder, un test de cytologie urinaire assisté par intelligence artificielle destiné à améliorer la détection du cancer de la vessie. Le cancer de la vessie est aujourd'hui diagnostiqué grâce à deux outils principaux : la cystoscopie, un examen invasif permettant de visualiser directement la vessie, et la cytologie urinaire, qui consiste à examiner au microscope les cellules présentes dans les urines. Mais ces méthodes présentent des limites. La cystoscopie est coûteuse, invasive et dépend fortement de l'expérience du praticien. Quant à la cytologie conventionnelle, elle est très performante pour détecter les formes agressives de cancer, mais beaucoup moins pour les tumeurs de faible grade, souvent plus difficiles à identifier. C'est pour répondre à cette difficulté que VitaDX a développé VisioCyt®. Le principe est à la fois simple pour le patient et sophistiqué sur le plan technologique. À partir d'un simple prélèvement urinaire, les cellules sont déposées sur une lame puis numérisées à haute résolution. L'intelligence artificielle analyse alors automatiquement des milliers de cellules et recherche des modifications morphologiques caractéristiques des cellules tumorales : taille, forme, couleur, organisation interne et structure du noyau cellulaire. Pour entraîner l'algorithme, les chercheurs ont constitué une base de données composée de milliers d'images cellulaires annotées par des pathologistes et des cytotechniciens. L'intelligence artificielle a ainsi appris à distinguer les cellules normales des cellules suspectes, y compris lorsque les anomalies sont discrètes et difficiles à détecter lors d'un examen conventionnel. Autrement dit, l'algorithme ne remplace pas le biologiste. Il agit comme un outil d'augmentation capable de repérer des signaux faibles dans un volume d'informations qu'aucun humain ne pourrait analyser avec la même exhaustivité. Les résultats obtenus lors de l'étude clinique multicentrique VISIOCYT1 menée dans quatorze centres hospitaliers français sont particulièrement prometteurs. Le test a démontré une sensibilité globale de plus de 80 %, contre moins de 50 % pour la cytologie conventionnelle. L'amélioration est particulièrement marquée pour les tumeurs de faible grade, historiquement les plus difficiles à détecter. Mais l'histoire de VitaDX dépasse largement la seule performance technologique. Elle pose une question essentielle : comment permettre aux patients d'accéder plus rapidement aux innovations diagnostiques ? VisioCyt® Bladder est aujourd'hui le premier test reposant sur l'intelligence artificielle à avoir obtenu un avis favorable de la Haute Autorité de Santé dans le cadre du nouveau dispositif RIHN 2.0. Le récent contentieux autour de ses conditions de remboursement a mis en lumière un défi plus large : notre capacité collective à faire le lien entre recherche, validation scientifique et accès réel aux patients. Car l'innovation diagnostique ne doit pas rester bloquée dans un entre-deux administratif. Un diagnostic plus précoce et plus précis permet souvent d’éviter des examens invasifs, de réduire les hospitalisations inutiles, de mieux orienter les traitements, d’améliorer les chances de guérison et d'éviter des pertes de chance pour les patients. La question n'est donc pas seulement : combien coûte un test ? La vraie question est souvent : combien coûte son absence ? Le cas VitaDX illustre ainsi un enjeu majeur de souveraineté sanitaire. La France sait produire des innovations de rupture, valider leur efficacité scientifique et démontrer leur intérêt clinique. Le défi consiste désormais à construire des passerelles plus fluides entre la découverte, l'évaluation et l'accès aux soins. Car en santé, la souveraineté ne se mesure pas uniquement à notre capacité à inventer. Elle se mesure aussi à notre capacité à permettre aux patients de bénéficier rapidement des innovations que nous avons nous-mêmes contribué à créer. 2. Quand l'IA aide à préserver l'efficacité des antibiotiques L'intelligence artificielle ne transforme pas seulement le diagnostic. Elle devient aussi un outil précieux dans la lutte contre l'un des plus grands défis sanitaires du XXIe siècle : l'antibiorésistance. C'est le pari de Lumed, entreprise québécoise rachetée par bioMérieux en 2024, qui a développé deux solutions d'aide à la décision destinées aux hôpitaux : ZINC, pour la surveillance des infections, et APSS, pour l'optimisation des prescriptions d'antibiotiques. Leur principe est simple : faire parler les données déjà présentes dans les systèmes hospitaliers. Résultats de laboratoire, prescriptions, mouvements de patients, dossiers médicaux, examens complémentaires... Chaque jour, des milliers d'informations sont produites dans un établissement de santé. Jusqu'à présent, une grande partie de ces données restait sous-exploitée faute de temps ou de ressources humaines suffisantes. Grâce à l'intelligence artificielle et à l'automatisation, ces informations peuvent désormais être analysées en temps réel afin de détecter plus rapidement les risques infectieux et d'aider les professionnels à prendre les meilleures décisions thérapeutiques. Au CHRU de Nancy, le module ZINC permet ainsi d'identifier précocement des signaux annonciateurs d'épidémies hospitalières, de suivre les chaînes de transmission et de repérer les patients à risque. En dix mois seulement, près de 5 000 alertes ont été générées et traitées, contre quelques centaines auparavant. De son côté, APSS agit comme un véritable copilote pour les équipes médicales. L'outil analyse automatiquement les prescriptions antibiotiques et les confronte aux données biologiques et cliniques du patient. Il aide ainsi à éviter les traitements inadaptés, redondants ou excessifs. Les résultats observés sont significatifs. À l'hôpital universitaire de Sherbrooke, l'utilisation d'APSS a permis de réduire de 24 % la consommation d'antibiotiques en trois ans, tout en diminuant la durée moyenne d'hospitalisation et les coûts associés. Au-delà des gains d'efficacité, l'enjeu est collectif : préserver l'efficacité des antibiotiques pour les générations futures. Car chaque prescription inutile contribue à accélérer l'apparition de bactéries résistantes, aujourd'hui responsables de centaines de milliers de décès dans le monde. Là encore, l'intelligence artificielle ne remplace pas les professionnels de santé. Elle leur permet d'agir plus vite, avec une vision plus complète et une meilleure utilisation des connaissances médicales disponibles. 3. Détecter le sepsis avant qu'il ne soit trop tard Troisième illustration de cette révolution silencieuse : l'utilisation de l'intelligence artificielle pour lutter contre l'une des urgences médicales les plus redoutables et pourtant les plus difficiles à identifier à temps. Le sepsis survient lorsqu'une infection déclenche une réaction excessive de l'organisme. Cette réponse incontrôlée peut entraîner une défaillance progressive des organes et conduire au décès. Chaque année, près de 50 millions de personnes sont concernées dans le monde et environ 11 millions en meurent. Le défi est immense : dans ses premières heures, le sepsis est souvent invisible. Un patient peut arriver aux urgences avec de la fièvre, une fatigue inhabituelle, une légère difficulté respiratoire ou quelques anomalies biologiques. Pris séparément, ces signaux ne semblent pas forcément alarmants. Mais ensemble, ils peuvent annoncer une dégradation rapide. Or dans cette maladie, chaque heure compte : plus le diagnostic est précoce, plus les chances de survie augmentent. C'est précisément ce problème qu'ont voulu résoudre les équipes du Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV) de Lausanne, sous l'impulsion notamment du Pr Jean-Louis Raisaro et du Dr Sylvain Meylan. Leur ambition n'était pas de remplacer les médecins par une machine, mais de leur donner les moyens de voir ce qui leur échappe parfois dans la masse d'informations produites quotidiennement par l'hôpital.  Pour y parvenir, les chercheurs ont commencé par construire ce qui constitue aujourd'hui l'une des plus importantes bases de connaissances hospitalières dédiées au sepsis. Pendant plusieurs années, ils ont rassemblé et structuré les données issues de plus de 97 500 séjours hospitaliers. Mais la véritable originalité du projet est ailleurs : l'intelligence artificielle n'a pas appris seule. Chaque cas suspect a été examiné par des spécialistes des maladies infectieuses qui ont classé les dossiers en différentes catégories : absence de sepsis, sepsis possible ou sepsis confirmé. Cette expertise médicale a servi de référence pour entraîner l'algorithme. Autrement dit, derrière l'intelligence artificielle se trouve d'abord l'intelligence des cliniciens. L'outil développé par le CHUV a été baptisé HERACLES. Son rôle est d'analyser en continu les données déjà présentes dans les systèmes hospitaliers : constantes vitales, résultats biologiques, traitements administrés, antécédents médicaux et évolution clinique du patient. Toutes les six heures, l'algorithme réévalue la situation et estime la probabilité qu'un patient développe un sepsis.  Pour cela, HERACLES combine plusieurs techniques d'intelligence artificielle. Certaines sont capables d'analyser simultanément des centaines de variables, tandis que d'autres sont spécialisées dans l'étude de l'évolution des données au fil du temps. Le système ne se contente donc pas d'observer une photographie à un instant donné : il suit une trajectoire clinique et repère des combinaisons de signaux faibles que l'œil humain aurait du mal à relier spontanément.  Mais la véritable innovation ne réside pas uniquement dans l'algorithme. Les chercheurs ont conçu ce qu'ils appellent un "Learning Health System", un système de santé apprenant. Le principe est simple mais puissant : les données générées par les soins alimentent l'intelligence artificielle, celle-ci produit des indicateurs et des alertes, les équipes médicales utilisent ces informations pour améliorer leurs pratiques puis les nouvelles données viennent enrichir à leur tour le système. L'hôpital apprend ainsi en permanence de sa propre expérience.  Les résultats sont particulièrement remarquables. Dans les services ayant déployé cette approche, la mortalité hospitalière des patients atteints de sepsis est passée de 20,5 % à 15,3 %. La mortalité à 90 jours a également diminué. Les équipes ont identifié davantage de cas, amélioré leur documentation et administré plus rapidement les traitements recommandés lorsque le sepsis était suspecté.  Au fond, cette étude nous rappelle une chose essentielle : l'intelligence artificielle n'établit pas le diagnostic à la place du médecin. Elle ne remplace ni l'expérience clinique ni le jugement humain. Elle agit comme un copilote capable de repérer des signaux faibles parmi des milliers d'informations, d'attirer l'attention des équipes sur les situations les plus à risque et de permettre une intervention plus rapide. Dans le cas du sepsis, cette capacité à gagner quelques heures peut faire toute la différence. Et c'est peut-être là que se trouve la promesse la plus concrète de l'intelligence artificielle en santé : non pas remplacer les soignants, mais leur donner les moyens de sauver davantage de vies.  Conclusion : Une transformation à conduire Ces trois initiatives concernent des domaines très différents : le diagnostic du cancer, la lutte contre l'antibiorésistance ou encore la détection précoce du sepsis. Pourtant, elles racontent toutes la même histoire. Pendant longtemps, l'innovation en santé s'est principalement incarnée dans les médicaments, les dispositifs médicaux ou les avancées biologiques. Une nouvelle dimension s'ajoute aujourd'hui : la capacité à exploiter intelligemment les données produites chaque jour par notre système de santé pour mieux prévenir, mieux diagnostiquer et mieux soigner. L'intelligence artificielle n'apparaît plus comme un simple outil supplémentaire. Elle devient progressivement une véritable infrastructure de santé, capable d'améliorer les décisions médicales, d'accélérer les diagnostics, de personnaliser les parcours de soins et de renforcer l'efficacité collective du système. Ce qui frappe dans les exemples présentés ici, c'est que l'innovation ne réside jamais uniquement dans l'algorithme. À chaque fois, le succès repose sur la combinaison de plusieurs éléments : des données de qualité, l'expertise des professionnels de santé, des organisations capables d'apprendre en continu et des entreprises qui transforment la recherche en solutions concrètes pour les patients. Nous assistons également à l'émergence d'une nouvelle génération d'acteurs et d'organisations « IA natives », qui ne se contentent pas d'ajouter une couche d'intelligence artificielle à des processus existants, mais conçoivent dès l'origine leurs produits, leurs services et leurs modèles autour de la donnée, de l'IA et de l'amélioration continue. Cette évolution pourrait être aussi structurante pour la santé que l'a été la révolution numérique pour l'ensemble de l'économie. La question n'est donc plus de savoir si l'intelligence artificielle transformera la santé. Elle est déjà en train de le faire. La véritable question est désormais politique : comment permettre à ces innovations d'être développées en France, évaluées rapidement, financées efficacement et accessibles au plus grand nombre ? Car derrière l'IA en santé se jouent des enjeux qui dépassent largement la technologie : l'accès des patients aux meilleures innovations, la compétitivité de notre recherche, l'attractivité de nos hôpitaux, la croissance de nos entreprises de santé et, plus largement, notre souveraineté sanitaire. La France dispose d'atouts considérables : des chercheurs reconnus mondialement, des cliniciens de premier plan, des données de santé parmi les plus riches au monde, des entreprises innovantes et un système de soins capable de produire des preuves en vie réelle à grande échelle. Mais l'innovation ne se mesure pas seulement à notre capacité à inventer. Elle se mesure aussi à notre capacité à transformer une découverte scientifique en solution concrète, évaluée, financée et accessible aux patients. C'est là que se situe désormais le défi. Créer les conditions d'une innovation de confiance, accélérer l'évaluation des technologies les plus prometteuses, fluidifier leur accès au système de soins et faire de la santé l'un des piliers de notre stratégie de souveraineté. Au Laboratoire de la République, nous continuerons à explorer ces transformations dans les mois qui viennent. Non pour célébrer la technologie pour elle-même, mais parce qu'une démocratie doit comprendre les innovations qui façonnent son avenir afin de pouvoir les orienter au service de l'intérêt général. La santé de demain ne sera pas seulement plus numérique ou plus connectée. Elle sera plus prédictive, plus personnalisée et de plus en plus IA native. À nous de faire en sorte qu'elle soit aussi plus efficace, plus souveraine et plus humaine. Rendez-vous mardi 30 juin pour la prochaine note « 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.

À l’approche de l'examen du projet de loi constitutionnelle relatif à l’autonomie de la Corse en séance publique à l'Assemblée nationale, le Laboratoire de la République souhaite contribuer à un débat public éclairé sur un texte dont les implications dépassent largement le seul cadre corse. Notre démarche consiste à rendre accessibles les enjeux du projet, à expliciter ses effets possibles sur les principes républicains et à nourrir une discussion fondée sur les faits, le droit et l’intérêt général. C'est le sens de la note signée par Benjamin Morel, constitutionnaliste, et Michel Ruimy, économiste. Dans cette perspective, le Laboratoire entend sensibiliser les citoyens, les élus et les acteurs publics aux conséquences potentielles d’une telle révision constitutionnelle : évolution du principe d’égalité devant la loi, reconnaissance de mécanismes d’exception territoriale, questions de gouvernance, risques de vulnérabilité institutionnelle ou d’ingérences extérieures. Une démocratie solide suppose un débat informé ; une réforme constitutionnelle exige, plus encore, une pleine conscience de ce qu’elle transforme. Benjamin Morel est constitutionnaliste, maître de conférences à l'Université Paris Panthéon-Assas. Michel Ruimy est économiste, maître de conférences à Sciences Po. Préface de Michel Vergé-Franceschi, professeur émérite de classe exceptionnelle, ancien directeur du Laboratoire d'Histoire maritime du CNRS à l'Université Paris IV-Sorbonne, ancien président de la Commission française d'Histoire maritime. Postface de Jean-Michel Blanquer, ancien ministre de l'Éducation nationale, président du Laboratoire de la République. L'avenir de la Corse - Laboratoire de la RépubliqueTélécharger