Why now – Palantir alternatives for Europe: what 'sovereign' actually means, and how European public bodies are decidingS'inscrire →
SANTÉ & SCIENCES DE LA VIE

IA souveraine pour
la santé et les sciences de la vie

Le personnel clinique perd des heures en tâches administratives, tandis que les données qui pourraient améliorer les soins restent fragmentées entre des systèmes qui ne se parlent pas — et les données patients ne peuvent jamais quitter votre périmètre. C'est le problème que nous résolvons : des analyses prédictives frontier et des agents autonomes qui rendent du temps aux soins, fondés sur une ontologie clinique unique — de l'admission à la sortie — avec la conformité HIPAA/RGPD et la souveraineté des données sur notre plateforme on-premise sécurisée.

Planifier une consultationDécouvrir la plateforme

Aide à la décision clinique

Améliorez le diagnostic et les parcours de soins tout en conservant les données patients on-premise.

Souveraineté des données

Respectez la réglementation du secteur de la santé en conservant les données identifiables dans le pays.

Efficacité opérationnelle

Accélérez les essais cliniques et les opérations grâce à un déploiement sécurisé des modèles.

Applications cliniques

L'IA souveraine au service de la santé

Une IA sécurisée et souveraine pour les workflows cliniques, opérationnels et de recherche.

Aide à la décision clinique

Soins cliniques

Enjeu

Les cliniciens n'ont pas d'accès en temps réel à l'historique du patient ni aux recommandations fondées sur les preuves pendant la consultation.

Solution

Des agents IA sensibles au contexte font remonter les données patient pertinentes et les recommandations de traitement au point de soin, le tout traité au sein d'une infrastructure souveraine.

En savoir plus

Une précision diagnostique améliorée et une charge cognitive réduite pour les cliniciens, tout en gardant les données de santé (PHI) dans le pays.

Reporting réglementaire en santé

Conformité

Enjeu

Les établissements de santé peinent face à des exigences réglementaires complexes et mouvantes et à des processus de reporting manuels.

Solution

Des agents automatisés compilent et soumettent les rapports de conformité en agrégeant les données de systèmes cliniques disparates, avec des pistes d'audit complètes.

En savoir plus

100 % de soumissions réglementaires dans les délais, avec une charge administrative nettement réduite.

Essais cliniques fédérés

Recherche

Enjeu

Les essais cliniques multicentriques exigent le partage de données patient sensibles entre institutions, ce qui soulève des enjeux de vie privée et de souveraineté.

Solution

L'apprentissage fédéré permet aux modèles IA de s'entraîner sur l'ensemble des centres de l'essai sans que les données brutes ne quittent jamais l'environnement sécurisé de chaque institution.

En savoir plus

Un développement de médicaments accéléré, en pleine conformité avec les réglementations sur la protection des données.

Optimisation du parcours patient

Opérations

Enjeu

La pénurie de lits hospitaliers et l'engorgement des urgences dégradent les résultats pour les patients et épuisent le personnel.

Solution

Des modèles d'analytique prédictive anticipent les admissions et les sorties, permettant une allocation proactive des ressources et une meilleure planification du personnel.

En savoir plus

Une amélioration de 20 % du taux d'occupation des lits et des temps d'attente réduits pour les patients.

Intelligence clinique

Workflows cliniques et opérationnels

Améliorez les résultats patients et le débit opérationnel : l'AI OS exécute les flux d'admission, de triage et de reporting sur des jeux de données désidentifiés et localisés — une vision unique et en temps réel des lits, du personnel et du parcours patient.
  • Triage des patients : Automatisez l'admission et priorisez les soins à partir des signaux cliniques.
  • Confidentialité d'abord : Conservez les données de santé identifiables dans les frontières nationales tout en permettant les analyses.
  • Métriques unifiées: Définissez une seule fois la réadmission, la durée de séjour et les autres métriques cliniques, pour que chaque tableau de bord et chaque agent utilisent le même chiffre.

IMAGE SUGGÉRÉE : tableau de bord clinique ou intégration DPI

Conformité réglementaire

Conformité et gouvernance des données

Les données de santé sont les données les plus sensibles qui soient. Notre plateforme est conçue pour s'aligner sur HIPAA, le RGPD et HITECH, afin que les données patients restent confidentielles, sécurisées et sous votre contrôle total. Une couche automatisée de catalogue de données cliniques et de lineage classifie chaque jeu de données avant son approbation pour un cas d'usage IA, pour que la gouvernance suive le rythme de l'adoption de l'IA clinique.

100% Souveraineté Européenne

Vos Données, Votre IA, Votre Contrôle

Déployez la plateforme Scrydon où cela a du sens pour vous — des environnements air-gap au cloud public — avec souveraineté, conformité et auditabilité intégrées.

Air Gap

  • Aucun chemin réseau externe
  • Mises à jour signées hors ligne
  • Pistes d'audit strictes

On Premise

  • Fonctionne dans votre datacenter
  • Intégré à votre identité & conforme
  • Contrôle opérationnel total

Cloud Européen

  • Résidence des données UE
  • Architecture RGPD-first
  • Services souverains managés

Calcul Confidentiel

  • Charges de travail protégées TEE
  • Mémoire chiffrée & attestations
  • Inférence ML sécurisée

Cloud Public

  • Compatible multi-cloud
  • Contrôles données par politique
  • Prêt pour l'hybride & le burst

Aucune donnée ne quitte votre juridiction. Pas d'IA boîte noire. Aucun compromis sur le contrôle.

C'est la souveraineté par conception.

La plateforme derrière tout cela

Ce sur quoi reposent réellement ces résultats

Tout ce qui précède est délivré par une seule plateforme, les données patients ne quittant jamais votre propre périmètre. Pour les architectes et les ingénieurs qui l'évaluent, voici les briques qui comptent.

Voir l'architecture complèteLire la documentation
FAQ

Questions fréquentes

Qu'est-ce que l'IA souveraine dans la santé et pourquoi la souveraineté des données patients est-elle importante ?+
L'IA souveraine dans la santé signifie que les modèles, les données et l'infrastructure qui alimentent votre IA clinique et opérationnelle restent sous le contrôle juridique et physique de votre organisation, dans la juridiction que vous choisissez. Notre infrastructure souveraine est européenne de naissance et peut fonctionner entièrement à l'intérieur de votre périmètre, de sorte que les dossiers patients ne quittent jamais une région ou un opérateur en qui vous n'avez pas confiance. Cela protège vos obligations de résidence des données et maintient les informations cliniques sensibles hors des juridictions étrangères et des mains de tiers.
Comment la plateforme s'aligne-t-elle sur le RGPD et comment gouverne-t-elle les données cliniques et patients ?+
La plateforme est construite autour des principes du RGPD tels que la minimisation des données, la limitation des finalités, la base légale et le droit à l'effacement, avec des accès basés sur les rôles, le lineage et des pistes d'audit complètes sur chaque jeu de données et chaque interaction avec les modèles. Une couche d'ontologie vous permet de classifier les données patients et de faire respecter qui — et quels agents IA — peut y accéder. Nous parlons d'alignement RGPD et de gouvernance, et non de certification formelle en tant que dispositif médical ou de certification HIPAA, qui reste de la responsabilité de vos équipes conformité et gouvernance clinique.
Pouvons-nous exécuter l'IA entièrement on-premise ou en air-gap pour que les données patients restent dans l'hôpital ?+
Oui. La plateforme se déploie depuis des installations on-premise entièrement en air-gap jusqu'au cloud privé et hybride, de sorte que vous choisissez où résident les données patients. Dans un déploiement en air-gap, les modèles et les données ne quittent jamais le réseau hospitalier, ce qui convient aux environnements cliniques très sensibles. Les mêmes capacités de gouvernance, d'ontologie et d'audit s'appliquent quel que soit le lieu de déploiement.
Comment la plateforme prend-elle en charge l'aide à la décision clinique et l'automatisation des workflows opérationnels ?+
L'IA agentique peut résumer le contexte patient, faire remonter les preuves pertinentes et automatiser des workflows opérationnels tels que le routage du triage, la planification, la documentation et les traitements back-office. Chaque action d'un agent est fondée sur vos données gouvernées via l'ontologie, et reste auditable et attribuable afin que les cliniciens gardent le contrôle. L'aide à la décision est conçue pour assister et informer le personnel, non pour agir comme un dispositif médical autonome et certifié.
Nous avons mené un pilote IA dans un service — comment passer à une IA gouvernée à l'échelle de l'hôpital ou du réseau ?+
Les pilotes au niveau d'un service échouent généralement faute de gouvernance partagée, d'identité, de lineage des données et d'un modèle de déploiement cohérent. L'AI OS fournit cette colonne vertébrale organisationnelle : une ontologie commune, une identité fédérée, des accès zero-trust et un audit complet qui vous permettent de faire passer un pilote éprouvé en production et de l'étendre aux services, aux sites et au réseau élargi. Les expériences isolées deviennent ainsi une IA gouvernée à l'échelle de l'organisation, sans tout reconstruire à chaque fois.
Comment les données patients sont-elles protégées de l'opérateur du cloud ou de l'infrastructure ?+
Lors d'une exécution en environnement cloud ou hébergé, la plateforme prend en charge le confidential computing, où les données sont traitées dans des environnements d'exécution de confiance matériels et restent chiffrées pendant leur utilisation. Ainsi, même l'opérateur du cloud ou de l'infrastructure ne peut pas lire les données patients pendant leur traitement. Combiné aux options on-premise et air-gap, cela vous permet d'ajuster le niveau de protection à la sensibilité de chaque charge de travail.
Comment gérez-vous l'identité, l'attribution et l'audit des agents IA qui touchent aux systèmes cliniques ?+
Chaque agent IA fonctionne sous une identité fédérée au sein d'une architecture zero-trust, et n'accède donc qu'aux systèmes et aux données pour lesquels il est explicitement autorisé. Chaque action d'un agent est attribuée et enregistrée, ce qui vous donne une piste d'audit complète et à l'épreuve des altérations sur les systèmes cliniques et opérationnels, dans le cadre de notre gouvernance de l'IA. Les équipes gouvernance et sécurité peuvent ainsi établir précisément qui, ou quel agent, a fait quoi, quand et pour le compte de qui.
Pouvons-nous choisir entre des modèles frontier et open-weight, et les exécuter on-premise ?+
Oui, la plateforme est agnostique vis-à-vis des modèles. Vous pouvez router vers des modèles frontier hébergés lorsque c'est pertinent, ou servir des modèles open-weight entièrement on-premise avec vLLM, de sorte qu'aucune donnée clinique ne sorte de votre périmètre. Cela vous permet d'équilibrer capacité, coût et souveraineté des données par cas d'usage, et évite l'enfermement chez un fournisseur de modèles unique.
Comment maintenez-vous des métriques cliniques cohérentes entre le DPI, la finance et les systèmes de reporting qualité ?+
Une couche sémantique partagée définit chaque métrique clinique et opérationnelle une seule fois, fondée sur l'ontologie, de sorte que chaque système et chaque agent IA s'appuient sur la même définition d'une réadmission, d'une durée de séjour ou d'un taux d'occupation. Cela met fin aux désaccords qui surgissent lorsque chaque service calcule sa propre version de la même métrique, et donne aux équipes cliniques et opérationnelles un chiffre unique et fiable sur lequel agir.
Comment savoir quels jeux de données cliniques peuvent être utilisés en toute sécurité dans un modèle d'IA ?+
Un catalogue de données automatisé classifie chaque jeu de données clinique selon sa sensibilité, sa propriété et son lineage, afin que les équipes gouvernance et informatique clinique puissent approuver, ou refuser, un jeu de données pour un cas d'usage IA spécifique avec une justification claire. L'approbation d'un jeu de données devient ainsi une étape rapide et auditable, plutôt qu'une investigation manuelle de plusieurs mois à chaque nouveau projet d'IA.

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