Décembre 2025. Un DSI d’Hôpital gère 200 médecins. Il a le budget et la volonté d’intégrer l’IA ambiante pour alléger la charge administrative. Pourtant, il se retrouve face à un choix cornélien : Nabla Copilot, Doctolib Assistant ou Nuance Dragon Medical ?
Ce choix cache un dilemme stratégique qui dépasse la simple performance technique. Il engage l’établissement sur trois enjeux critiques : la souveraineté des données, le risque de dépendance propriétaire et le Coût Total de Propriété (TCO) sur les dix prochaines années.
J’ai passé trois semaines à auditer ces trois acteurs majeurs du marché français 2025, non pas sous l’angle du marketing, mais de la doctrine de souveraineté numérique.
Dans cet article, vous découvrirez trois éléments essentiels : Premièrement, la matrice de scoring appliquée aux trois leaders de l’IA Santé. Deuxièmement, le facteur critique du « Cloud Act » pour les CHU publics. Troisièmement, pourquoi le concept de « Zero Retention » change la donne du risque RGPD pour l’Hôpital.
La Doctrine de l’Hôpital : Performance IA ou Sécurité Juridique ?
La question est simple : comment garantir la performance de l’IA en Santé tout en respectant l’impératif de protection des données de santé (RGPD, HDS) ?
Environ 85% des DSI se concentrent sur la performance clinique pure (précision de la retranscription, taux de succès de la structuration des notes). Pourtant, une erreur de doctrine sur l’hébergement peut rendre un projet techniquement parfait juridiquement non conforme.
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Les 5 Critères Non Négociables pour un DSI
Pour les organisations publiques et parapubliques, un audit d’assistant IA doit impérativement porter sur cinq axes critiques pour garantir la souveraineté numérique :
| Critère Audit | Description | Enjeu Stratégique |
| 1. Souveraineté réelle | Localisation des serveurs et juridiction (HDS, Cloud Act). | Le facteur bloquant pour les CHU publics. |
| 2. Performance clinique IA | Taux de réussite de la structuration type SOAP/comptes-rendus. | Gain de temps médical réel et acceptation utilisateur. |
| 3. Compatibilité DPI | Facilité d’intégration aux Dossiers Patients Informatisés (DPI). | TCO et coût du projet d’implémentation. |
| 4. Coût total de propriété (TCO) | Coût sur 3 ans (licence, intégration, maintenance). | Rentabilité et pérennisation de la solution. |
| 5. Risque de dépendance (Lock-in) | Possibilité de changer de solution sans perdre ses données. | Flexibilité et résilience de l’organisation. |
Les Résultats de l’Audit 2025 : Segmentation Brutale des Assistants IA
L’analyse factuelle des offres révèle que chaque acteur propose une approche fondamentalement différente.
2.1. Nabla Copilot : Souveraineté et « Zero Retention »
Score : 88/100
Nabla se distingue par la meilleure combinaison technologie-souveraineté. Son IA ambiante, avec un taux de structuration supérieur à 95%, est soutenue par un hébergement HDS France-Europe et une politique de « Zero Retention ». Cette absence de rétention minimise le risque RGPD et confère une flexibilité technique sans équivalent sur le marché de l’IA Santé. L’absence de lock-in est un atout majeur pour l’Hôpital.
2.2. Doctolib Assistant : Intégration vs. Dépendance
Score : 72/100
Doctolib Assistant est un choix de facilité pour les structures déjà clientes. L’intégration native est forte. Cependant, l’infrastructure backend utilise des hyperscalers et le verrouillage propriétaire est critique : quitter Doctolib signifie perdre la brique IA. Le DSI doit considérer ce coût de sortie dans son TCO long terme.
2.3. Nuance (Dragon Medical/DAX) : Le Mur du Cloud Act
Score : 45/100
Nuance reste puissant pour la dictée médicale. Le problème majeur est que son déploiement est soumis au Cloud Act américain via l’infrastructure Microsoft Azure. Pour les CHU publics et les entités soumises à la CNIL, c’est un point de blocage réglementaire majeur, malgré l’historique technique de Nuance.
Le Facteur Critique : Cloud Act et Risque de Migration
Le choix d’un Assistant IA aujourd’hui a des conséquences sur 15 ans. Le DSI doit anticiper le risque.
Le Cloud Act permet au gouvernement américain d’accéder aux données, même si les serveurs sont en Europe. C’est le point de friction principal pour la souveraineté numérique des établissements publics.
- Conséquence : Si un changement réglementaire durcit les exigences de localisation, une solution dépendante du Cloud Act devra migrer.
- Coût estimé pour une migration : Entre 200 000 et 2 millions d’euros pour un Hôpital.
Le modèle de Nabla avec « Zero Retention » est une réponse directe à cette problématique en désamorçant le risque juridictionnel lié à la conservation des données.
Conclusion Stratégique : L’IA est un Acte de Doctrine
Le choix entre Nabla, Doctolib, et Nuance n’est pas un simple achat de logiciel, c’est un acte de doctrine stratégique sur la souveraineté et la gestion de la dépendance.
Pour les établissements soucieux de leur conformité et de leur flexibilité :
- Prioriser la Souveraineté : Mettre le critère Cloud Act / Zero Retention au-dessus de la performance marginale de l’IA Santé.
- Mesurer le Lock-in : Évaluer le coût (financier et humain) de la sortie du système après 5 ans d’utilisation de l’Assistant IA.
Question ouverte : Au-delà des trois leaders, quelles sont les startups françaises qui développent des IA médicales avec une intégration DPI forte et une promesse de souveraineté durable ?
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À propos de l’auteur
Nicolas Schneider est conseiller stratégique en transformation numérique santé et fondateur de JuliaShift. Avec 17 ans d’expérience au Service de Santé des Armées et 8 ans en consulting transformation digitale, il accompagne les startups MedTech et établissements de santé dans leur stratégie de financement, structuration de partenariats pharma, et préparation de levées de fonds.
Spécialités : financement innovation santé, structuration levées de fonds MedTech, partenariats industriels pharma, conformité IA réglementaire.
Nicolas Schneider
https://juliashift.euFondateur de JuliaShift, spécialisé en transformation numérique en santé.
