Un assistant IA pour 40 cliniques

Le groupe gère 40 cliniques dont les secrétariats traitent chaque jour des centaines d'appels et de courriels portant sur les mêmes questions : horaires, documents à apporter, préparation d'un examen, suivi d'un dossier. Les équipes administratives passaient l'essentiel de leur temps à répéter des informations disponibles ailleurs, au détriment des demandes qui exigeaient réellement leur attention.

Les protocoles existaient, mais dispersés entre un intranet vieillissant, des classeurs partagés et la mémoire des équipes les plus anciennes. Toute réponse automatisée devait donc être traçable jusqu'à un document validé : dans un contexte de santé, une réponse plausible mais fausse n'est pas acceptable, et une réponse invérifiable non plus.

Nous avons commencé par un seul type de demande, la prise de rendez-vous, sur trois cliniques pilotes. L'assistant répond à partir des protocoles internes et des plannings, il cite systématiquement le document dont vient sa réponse, et il transfère à un humain dès qu'il sort de son périmètre. Ce périmètre volontairement étroit a permis de mesurer la qualité des réponses sur des cas réels avant d'ouvrir le service plus largement.

La base de connaissances a demandé plus de travail que le modèle lui-même : des protocoles éparpillés dans des documents bureautiques, parfois contradictoires d'une clinique à l'autre. Nous avons construit une chaîne d'indexation qui repère ces écarts et les signale à l'équipe qualité, ce qui a transformé un obstacle technique en outil d'harmonisation.

L'ouverture aux 40 cliniques s'est faite par vagues, avec un relevé hebdomadaire des réponses jugées insatisfaisantes. Chaque vague a servi à corriger la précédente. L'équipe du groupe administre aujourd'hui la base de connaissances elle-même, sans passer par nous.