Le secteur de la santé doit aller au-delà de la conformité pour déployer l’IA dans ses communications à grande échelle

C’est quelques jours avant votre rendez-vous médical et, « Ding ! », vous recevez un SMS de rappel sur votre téléphone. Quelques jours plus tard, vous recevez une notification indiquant que votre ordonnance est prête. Ensuite, vous en recevez une autre vous informant que vos résultats d’analyse sont disponibles dans l’application.

Le secteur de la santé génère exactement le type de communication répétitive et à fort volume que les agents d’IA ont été conçus pour gérer, et il les met déjà à profit.

Mais le déploiement de l’IA à grande échelle se complique dans un secteur régi par des enjeux de conformité et de confidentialité des données. Les fournisseurs de soins ont le devoir moral de protéger les patients, y compris leurs données, et tout manquement à ce devoir est de la plus haute gravité. La fuite de dossiers médicaux peut facilement tomber entre les mains de criminels, entraîner de lourdes amendes légales et provoquer une rupture définitive de la confiance des patients. Et pourtant, ces risques n’ont pas dissuadé le secteur.

Le rapport de Sinch AI Production Paradox a interrogé plus de 450 dirigeants de la santé dans dix régions sur la façon dont ils utilisent déjà, ou prévoient d’utiliser, l’IA dans leur communication client. Ce que nous avons découvert va à l’encontre de ce que l’on pourrait attendre d’un secteur aussi réglementé. Si la conformité complique le déploiement de l’IA dans le secteur de la santé, ce n’est pas la raison pour laquelle les agents en production continuent d’échouer.

Le déploiement de l’IA dans la communication client est passé du stade de conversations hypothétiques en salle de conseil aux stratégies d’investissement annuel de ces mêmes entreprises. Dans le secteur de la santé, jusqu’à 96 % des organisations sont augmentent leurs dépenses en matière de communication par IA en 2026. Le secteur est l’un des plus enclins à prévoir une augmentation des investissements de 50 % ou plus dans les communications client gérées par des agents d’IA, à hauteur de 16 % contre 13 % au niveau global. Cette ambition met en évidence une opportunité claire : un engagement des patients à grande échelle.

Chaque jour, les fournisseurs de soins envoient aux patients un grand nombre de mises à jour urgentes, des rappels de rendez-vous aux suivis après une visite manquée. C’est répétitif, constant et, pour être honnête ? Souvent au-delà de ce qu’un centre d’appels peut gérer.

Vingt-deux pour cent des dirigeants du secteur de la santé considèrent les agents vocaux sortants pour les rendez-vous, les rappels et les contacts proactifs comme la plus grande opportunité pour l’IA vocale, soit cinq points de plus que la moyenne générale (17 %). Vérification d’identité est l’autre grande opportunité du secteur de la santé. Avant qu’un patient ne puisse vérifier un résultat d’analyse ou confirmer une ordonnance, il doit prouver son identité. C’est pourquoi 41 % d’entre eux placent cette tâche en tête de liste pour les agents d’IA.

Pendant longtemps, nous avons entendu dire que les entreprises ne parvenaient pas à concrétiser leurs ambitions en matière d’IA parce qu’elles restaient bloquées à la phase pilote. Nos dernières recherches ont révélé que ce n’est plus le cas dans la communication client. Dans tous les secteurs, les agents d’IA sont passés en production, et le secteur de la santé ne fait pas exception : 55 % des organisations sont aujourd’hui opérationnelles et 80 % prévoient de le devenir d’ici la fin de l’année 2026.

Pourtant, c’est le secteur le plus lent de l’étude. Le taux de déploiement de la santé se situe à sept points en dessous de la moyenne générale, et son taux de conversion de la phase pilote à la production est également le plus bas de tous les secteurs.

Le consentement des patients, les données cliniques et la réglementation HIPAA placent la barre plus haut que dans la plupart des autres secteurs, et les directives concernant spécifiquement l’IA restent floues. Seules 37 % des entreprises de santé font état de directives claires sur la transparence de l’IA, l’un des taux les plus bas de l’étude.

Cette prudence se reflète dans le niveau de préparation ressenti par les équipes. Seulement 42 % des dirigeants du secteur de la santé se disent très confiants quant à un déploiement à grande échelle. Trente-sept pour cent citent les problèmes de confiance, de sécurité et de gouvernance comme le principal obstacle empêchant l’IA d’avoir un véritable impact commercial.

Il s’avère que le passage en production n’est que la première partie du défi. Soixante-quinze pour cent des entreprises de santé qui exploitent des agents d’IA en production ont été contraintes d’en annuler ou d’en désactiver un en raison de défaillances de gouvernance. Parmi les programmes disposant de garde-fous pleinement matures, et donc d’une meilleure détection, ce taux est en réalité encore plus élevé, atteignant 80 %.

Pour les responsables du secteur de la santé, la principale conséquence de ces échecs est la surcharge des équipes de support (34 %) ou une atteinte durable à l’image de marque (33 %). Exactement le type de résultats que ces programmes étaient censés éviter.

Mais la sonnette d’alarme retentit véritablement lorsque l’on se penche sur la principale raison de ces retraits, qui, dans 33 % des cas, est la fuite de PII ou de données. Le secteur sait trop bien à quel point il est coûteux que des données sensibles tombent entre de mauvaises mains. IBM a révélé que, pendant 13 années consécutives, la santé a enregistré le coût moyen de violation de données le plus élevé de tous les secteurs, à hauteur de 6,64 millions de dollars. Et bien sûr, toute fuite de données constitue également une violation de la confiance des patients, une chose qui ne peut être réparée avec de l’argent.

Il est tentant d’attribuer l’échec des agents d’IA à la complexité de la conformité, mais nos recherches montrent que ce n’est pas le cas. Une fois qu’une entreprise de santé passe en production, elle s’aligne sur tous les autres secteurs pour l’ensemble des 19 mesures de conformité et de confidentialité de l’étude, et son taux d’échec n’est supérieur que d’un point à la moyenne globale.

La pression liée à la conformité a ralenti le passage en production de la santé, mais une fois opérationnel, le désavantage du secteur ne semble plus être un problème. Les échecs sont déclenchés par autre chose, et ce n’est pas toujours facile à identifier.

L’un des problèmes révélés par nos recherches est que tout le monde ne partage pas la même vision du programme d’IA. Les responsables techniques font systématiquement état d’un taux de retours en arrière plus élevé que les dirigeants commerciaux au sein des mêmes entreprises.

Dans la santé, il existe un décalage important en matière de garde-fous. Trente-six pour cent des cadres dirigeants de la santé signalent des garde-fous totalement matures, contre 18 % pour les directeurs chargés de leur élaboration. Nous l’avons tous constaté : un problème qui semble mineur vu d’en haut reçoit un financement proportionnel, de sorte que le travail qui permettrait d’éviter le prochain retour en arrière n’est pas effectué.

Un écart de visibilité similaire s’applique aux prévisions de coûts : 34 % des cadres dirigeants du secteur de la santé s’attendent à ce que l’IA réduise les coûts de plus de moitié, un chiffre qui tombe à 12 % chez les directeurs responsables de son déploiement.

Ceux qui valident la maturité et ceux qui en sont responsables décrivent deux programmes différents. Et plus on s’éloigne de la conception, plus le tableau est optimiste.

« En tant que cadre dirigeant, vous n’êtes souvent pas impliqué dans chaque détail de la création technologique, mais c’est justement là l’essentiel. Les cadres doivent opérer à une altitude différente, avec un horizon plus lointain. Vous observez le comportement de la technologie et, surtout, vous pouvez anticiper sa direction et les opportunités qu’elle ouvrira ensuite. Une chose que chaque dirigeant doit assimiler, c’est que l’IA dont nous disposons aujourd’hui est la pire IA que nous aurons jamais. À partir de maintenant, elle ne fera que s’améliorer, devenir plus rapide et plus performante. C’est la vision qu’apportent les cadres dirigeants : la capacité de voir au-delà des frictions à court terme et de comprendre la direction qu’elle prend. Et cette trajectoire ne fait que s’accélérer. »

Stefan Wenzel CPO, SAP Engagement Cloud

Notre étude a révélé que, de manière générale, le meilleur indicateur de réussite du déploiement de l’IA est l’infrastructure de communication sur laquelle repose l’agent.

Dans la santé, c’est précisément là que se trouvent les causes des échecs. Un tiers des retours en arrière dans la santé ont été déclenchés par des fuites de données ou l’exposition d’informations personnelles (PII). Cela signifie que des données cliniques sensibles apparaissent là où elles ne le devraient pas. Un résultat d’analyse envoyé au mauvais patient ou un dossier médical intégré dans un message censé uniquement confirmer l’heure d’un rendez-vous.

Le manque de pistes d’audit est tout aussi révélateur : un retour en arrière sur cinq (20 %) s’explique par un défaut d’auditabilité. Le système était tout simplement incapable de montrer ce que l’agent avait fait, ou pourquoi.

Il s’agit de défaillances de l’infrastructure. L’exposition des informations personnelles (PII) et les lacunes des pistes d’audit proviennent toutes deux d’un niveau inférieur aux règles, dans l’infrastructure sur laquelle l’agent fonctionne. Les données ont été exposées car la plateforme ne les a pas bloquées, et il est impossible d’en retracer la cause, car la plateforme n’a rien enregistré.

Tout cela a un coût qui n’est pas toujours évident. Quatre-vingt-un pour cent des équipes d’ingénierie dans le secteur de la santé affirment consacrer au moins la moitié de leur temps aux contrôles de sécurité. Et ce, au lieu de développer de nouvelles fonctionnalités. Et ce fardeau ne disparaît pas une fois les agents déployés. En réalité, 36 % des équipes en phase de production affirment consacrer la majeure partie de leur temps à la sécurité, contre 29 % avant la production.

Et la sécurité n’est pas le seul enjeu. Plus de la moitié (57 %) développent sur mesure la capacité de conserver le contexte lorsqu’un patient change de canal, car leur plateforme ne le permet pas nativement. Tout cela représente du temps d’ingénierie qui pourrait être consacré à l’amélioration de l’expérience patient.

La bonne nouvelle, c’est que les fournisseurs de soins financent déjà les bons éléments. La confiance, la sécurité et la conformité arrivent en tête de leurs priorités d’investissement à 75 %, comme partout ailleurs. Mais la santé privilégie également l’infrastructure de communication à 64 %, soit trois points de plus que la moyenne et six points de plus que le développement d’agents d’IA lui-même. Pour un secteur aussi prudent, cela indique clairement où il estime que réside le problème.

Et ce qu’ils attendent d’un partenaire le reflète bien. Les capacités que les professionnels de la santé interrogés apprécient le plus renvoient toutes à la plateforme sous-jacente à l’agent : fiabilité, conformité, responsabilité. Et la fiabilité est précisément là où l’infrastructure actuelle n’est pas à la hauteur : 44 % estiment qu’elle n’est pas assez fiable pour des interactions autonomes par IA. Mis bout à bout, cela définit le cahier des charges d’une meilleure infrastructure.

Les fournisseurs de soins ont navigué dans un paysage complexe de réglementations HIPAA, de consentement des patients et de données cliniques pour passer en production avec l’IA. Mais une fois opérationnelle, ce n’est pas la raison pour laquelle les choses échouent. Ces échecs proviennent d’un niveau inférieur, dans l’infrastructure sur laquelle l’agent fonctionne. Et ce constat est valable pour tous les secteurs de l’étude.

Le AI Production Paradox combine les observations de 2 527 dirigeants d’entreprise pour examiner ce qui se passe une fois que les entreprises déploient leurs agents d’IA, le coût de l’échec et l’importance d’une base solide. Découvrez comment la santé se positionne et ce qui fait le succès d’un programme d’IA.

Auteur: Tara Brownbill Tara Brownbill is a Senior Content Manager at Sinch