Trier les messages patients avec l’IA, sans retirer la décision aux soignants

Le besoin qu’on a imaginé, à partir de ce qu’on entend dans le secteur :

Nos secrétariats reçoivent environ 2 000 messages par semaine, par le portail patient, l’e-mail et le SMS. Les demandes urgentes se perdent au milieu des demandes de rendez-vous et des questions administratives. La direction veut de l’IA, mais nos médecins refusent un outil qui déciderait à leur place.

Client type : Une plateforme déjà au cœur des échanges entre patients et soignants, utilisée chaque jour par des secrétariats de centres de santé.

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   Ne rien décider à la place des soignants

   L’IA propose un ordre de traitement. La secrétaire ou le médecin valide, corrige, et chaque correction est tracée.

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   Données de santé

   Solution hébergée chez un hébergeur certifié HDS, messages anonymisés pour l’entraînement et les tests, aucune donnée envoyée à un service grand public.

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   AI Act et transparence

   Le patient sait qu’un outil d’aide au tri existe. Le soignant voit pourquoi un message est classé urgent et avec quel niveau de confiance.

Voici comment on mènerait cette mission chez un vrai client. Les écrans et la démo ci-dessous ont été réalisés pendant le projet interne.

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   Recherche · Semaine 1

   Observation de 3 secrétariats, 12 entretiens (secrétaires, médecins, 5 patients), analyse de 300 messages anonymisés. Objectif : fixer les catégories de demandes et la liste des signaux d’urgence avec le médecin référent.

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   Conception · Semaine 2

   Boîte de réception triée par priorité, résumé du message avec les passages importants surlignés, niveau de confiance visible, et bouton « Pourquoi ce tri ? ».

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   Développement et tests · Semaine 3

   Version fonctionnelle branchée sur un modèle de langage hébergé en HDS et 300 messages anonymisés, testé avec 5 secrétaires en conditions réelles.

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   Audit AI Act · Semaines 4 et 5

   Revue des mentions côté patient, du journal des corrections et du contrôle humain. Plan de corrections priorisé et maquettes finales.

• Temps avant traitement d’un message urgent · Objectif : moins de 2 heures
• Part des tris corrigés par les secrétaires · Suivie chaque semaine, pour améliorer le modèle
• Satisfaction des secrétariats · Mesurée avant et après, sur 10

• Synthèse de recherche et catégories validées
• Maquettes de la boîte de réception, du message et de l’écran patient
• Version fonctionnelle hébergé HDS
• Rapport d’audit AI Act et plan de corrections
• Recommandation go / no go chiffrée