Au Kremlin-Bicêtre, l’AP-HP prépare ses tests d’IA en santé

L’AP-HP a lancé un marché pour mettre en place une plateforme d’hébergement de données de santé destinée à organiser des compétitions de data challenges. L’acheteur est identifié au Kremlin-Bicêtre, dans le Val-de-Marne, et la date limite de remise des offres a été repoussée du 1er au 3 juillet 2026.

La consultation ne cherche pas seulement un espace de dépôt pour fichiers médicaux. La qualité technique dépasse le prix dans l’analyse des offres, et la sécurité fait partie des critères examinés. Pour un hôpital, le difficile n’est pas seulement d’avoir des données. C’est de construire un lieu où des équipes extérieures peuvent les exploiter, les comparer, produire des modèles, sans que la sécurité et la traçabilité deviennent secondaires.

Les data challenges en santé suivent une logique simple. Une question médicale précise est formulée, un jeu de données est préparé, puis des équipes construisent des algorithmes pour prédire, classer ou détecter. Le Health Data Hub indique que sept compétitions internationales ont déjà réuni plus de 2 000 équipes, avec 21 ressources ouvertes produites ou mises à disposition. Plusieurs nouveaux concours sont prévus d’ici fin 2026.

L’intérêt, pour l’AP-HP, tient à son matériau clinique. Son entrepôt de données de santé, autorisé par la CNIL depuis 2017, rassemble les données issues de ses hôpitaux: dossiers patients, comptes rendus, résultats de biologie, diagnostics, actes, prescriptions, imagerie. L’AP-HP avance aujourd’hui un ordre de grandeur d’environ 20 millions de patients dans son EDS. Cette masse ne vaut pas seulement par le volume. Elle vaut parce qu’elle vient de situations de soin, avec leur complexité, leurs biais, leurs cas rares, leurs données manquantes, leurs différences de pratiques entre services.

Un concours d’IA médical ne transforme pas automatiquement ces données en outil utilisable au lit du patient. Il faut d’abord définir une question étroite, sélectionner les données utiles, les préparer, les anonymiser ou les pseudonymiser selon le cadre applicable, organiser les accès, mesurer les performances, puis décider ce qui peut être publié ou réutilisé. La certification HDS et les règles de la CNIL ne sont pas des détails administratifs: elles dessinent l’architecture même du test.

Un exemple, distinct de cette consultation mais porté par l’AP-HP dans le programme des data challenges en santé, montre le type de problème visé. AID-Oral doit mobiliser une base de 5 000 photographies de lésions orales annotées pour aider à identifier le risque de transformation maligne. Ce genre de défi ne demande pas seulement de la puissance de calcul. Il demande des images fiables, une annotation médicale solide et un cadre qui permette à plusieurs équipes de travailler sur la même question sans accéder à plus de données que nécessaire.

Le Val-de-Marne n’est donc pas présenté comme le laboratoire unique de cette plateforme. Mais le département tient une place réelle dans la chaîne AP-HP: Bicêtre au Kremlin-Bicêtre, Henri-Mondor et Albert-Chenevier à Créteil, Émile-Roux à Limeil-Brévannes. Ces hôpitaux participent, avec les autres sites de l’AP-HP, à l’ensemble de données hospitalières que l’institution cherche désormais à faire travailler dans des conditions contrôlées.

L’innovation est là, à une échelle discrète: non pas dans l’annonce d’un algorithme miracle, mais dans l’organisation d’un atelier sécurisé où la donnée hospitalière peut être mise à l’épreuve. Le marché lancé au Kremlin-Bicêtre devra désigner le prestataire chargé de fournir ce cadre technique.