Anticiper une insuffisance rénale avant qu’elle ne s’aggrave, choisir plus rapidement le bon antibiotique face à une infection sévère ou encore aider les biologistes à mieux interpréter des données complexes : telles sont les ambitions des outils d’intelligence artificielle développés par les équipes d’Inovie pour améliorer la prise en charge médicale de nos patients. Depuis plusieurs années, une équipe de biologistes spécialisés en IA d’Inovie misent ainsi sur une approche originale : construire des modèles d’IA en interne par les biologistes qui prennent en charge les patients afin de répondre à des problématiques concrètes d’amélioration du parcours de soins.
À Toulouse, l’équipe IA d’Inovie associant biologistes médicaux formés en IA et médecins data scientists, travaille sur plusieurs modèles prédictifs destinés à la néphrologie, à la microbiologie ou encore au diabète. Leur objectif : exploiter les milliers de données biologiques accumulées au fil des années pour mieux comprendre l’évolution des maladies et détecter plus précocement les situations à risque.
Anticiper l’évolution des maladies rénales
L’un des projets les plus avancés concerne la néphrologie. L’équipe IA d’Inovie a développé en 2025 un modèle baptisé « Mini-Scout-MRC », capable, à partir de certains paramètres biologiques d’un patient, d’estimer son risque de dégradation de sa fonction rénale à 2 ans.
Concrètement, l’algorithme a été déterminé à partir de plusieurs années d’historique biologique de patients pour repérer des trajectoires similaires et identifier les signaux faibles annonçant une dégradation future. « L’enjeu est majeur : détecter précocement des patients susceptibles d’évoluer vers une insuffisance rénale sévère ou la dialyse », souligne le Dr Yohann Missiak, médecin biologiste et data scientist chez Inovie CBM, enseignant Master IA Santé, Université de Chichester en Angleterre.
Mais les biologistes insistent aussi sur un autre bénéfice : grâce à ces modèles, les praticiens pourraient distinguer plus précisément les patients nécessitant une surveillance rapprochée.
Ces travaux reposent sur une idée simple : combiner l’utilisation d’un cluster IA interne, des données uniques sur le suivi biologique de patients avant l’évolution médicale des patients, et un objectif d’amélioration de la prise en charge de nos patients. « Nous disposons des données biologiques de patients sur plusieurs années. Cela permet de reconstruire des trajectoires et d’identifier les profils qui se dégradent avec le temps », détaille le Dr Yohann Missiak.
Prédire les antibiogrammes avant les résultats définitifs
Autre domaine clé : la microbiologie et la lutte contre l’antibiorsistance. L’équipe IA d’Inovie a développé le concept PREDI-ATB, un système de prédiction des antibiogrammes destiné à choisir plus rapidement le traitement antibiotique le plus adapté à leur patient selon la situation clinique.
Habituellement, l’antibiogramme nécessite plusieurs heures, voire plusieurs jours, avant d’indiquer à quels antibiotiques une bactérie est sensible ou résistante. Or, dans certaines situations critiques, chaque heure peut compter. Grâce à l’IA, les biologistes peuvent désormais fournir une prédiction avant même le résultat final. Le modèle prend déjà en compte de nombreux paramètres : type de bactérie, service hospitalier, épidémiologie locale et demain co-infections éventuelles ou antécédents du patient. Il peut ainsi permettre une réévaluation ou une orientation plus rapide des choix thérapeutiques adaptés.
L’équipe travaille également sur des versions enrichies capables de proposer non seulement l’antibiotique le plus pertinent, mais aussi les doses adaptées et les recommandations associées à la localisation de l’infection.
Ces outils représentent une véritable extension de l’expertise biologique. « L’IA ne remplace pas le spécialiste, mais elle permet de diffuser immédiatement une expérience acquise parfois en vingt-cinq ans de pratique à nos collègues ou correspondants », explique le Dr Matthieu Bernier, microbiologiste expert en IA appliquée à la santé.
Des IA médicales conçues pour éviter les hallucinations
Contrairement aux IA génératives grand public, les modèles développés chez Inovie sont spécialisés sur des tâches précises et validés médicalement. Les Dr Matthieu Bernier et Yohann Missiak revendiquent une approche fondée sur de « petits modèles spécialisés et supervisés » PMSS dédiés à des usages ciblés plutôt qu’un grand modèle généraliste capable de tout faire comme les LLM du type Claude ou ChatGPT.
Cette stratégie vise notamment à limiter les hallucinations, ces réponses erronées produites avec assurance par certaines IA conversationnelles. L’équipe IA d’Inovie travaille sur des scores de confiance permettant aux biologistes de surveiller la fiabilité de ses réponses et intégrer cette supervision par les biologistes dans le contrôle et l’amélioration de l’outil.
Lorsque le niveau de certitude est insuffisant, l’outil préfère signaler qu’il ne peut pas conclure plutôt que fournir une réponse potentiellement fausse. « En médecine, une IA doit être capable de dire qu’elle ne sait pas », résume le Dr Matthieu Bernier.
Cette prudence est essentielle dans un domaine où les décisions peuvent avoir des conséquences directes sur les patients. L’intelligence artificielle ne doit pas automatiser la médecine, mais renforcer les capacités des professionnels de santé tout en conservant une supervision humaine permanente.
À travers ces projets, Inovie défend finalement une vision pragmatique de l’IA médicale : des outils spécialisés, entraînés sur des données locales, sur une infrastructure souveraine et développés directement par des biologistes afin d’apporter une valeur clinique concrète aux patients et aux praticiens.
Une vision stratégique au service des patients
Dès 2022, le groupe Inovie a exploré des partenariats avec des sociétés spécialisées en intelligence artificielle. Cependant, à Toulouse, l’équipe d’Inovie CBM a choisi une autre voie : internaliser le développement des modèles afin de conserver la maîtrise des données médicales et des usages cliniques. Très concrètement, les modèles d’IA ont été développés en interne et entraînés au départ sur de petits jeux de données patients (moins de 200) augmentés via des cohortes virtuelles.
« Cette approche permet non seulement une approche frugale et responsable de l’usage de l’IA mais permet également de bénéficier d’une approche au plus près du terrain » indique le Dr Yohann Missiak avant de préciser : « Étant entraînés sur des jeux de données toulousains, nos modèles pourront donc (re)validés sur d’autres jeux de données locaux lorsqu’ils sont employés sur Paris par exemple. »
Cette vision territoriale et populationnelle de l’IA permet de développer des modèles prédictifs au plus près des réalités du terrain et prenant donc en compte la diversité et les spécificités des populations et de leur environnement d’un bassin de population à l’autre.
« Ce qui fonde notre vision de la place de l’IA en santé repose sur ces éléments, “petits modèles spécialisés et supervisés” versus large language models (LLM), approche populationnelle… ainsi que sur l’importance de la souveraineté. Au-delà de l’approche médicale, nous développons nos capacités de financement pour acquérir nos infrastructures de calcul GPU (Graphics Processing Unit) pour ne pas avoir de lien de dépendance avec des acteurs technologiques non médicaux. En s’appuyant sur ce triptyque, nous accompagnons le déploiement de l’IA au service des biologistes médicaux, non pas pour les remplacer mais pour les augmenter et augmenter l’apport aux patients » conclut le Dr Thomas Hottier, Directeur général d’Inovie.
À propos d’Inovie
Inovie est un acteur majeur du diagnostic médical (biologie humaine et vétérinaire, anatomopathologie), en France et en Outre-Mer, dirigé par des biologistes médicaux. Avec plus de 700 sites de proximité, nous accompagnons et conseillons chaque jour les patients tout au long de leur parcours de soins. Inovie innove pour la vie en développant des solutions diagnostics et préventives au service de la santé de tous, pour aujourd’hui et pour demain, avec excellence et bienveillance.
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