IA en imagerie médicale : Catel propose cinq pistes pour surmonter la barrière du financement

La question du financement de l’intelligence artificielle en imagerie médicale reste l’un des nœuds gordiens du numérique en santé français. La coopérative Catel tente d’y apporter des réponses concrètes avec la publication du second volet de son livre blanc, réalisé en partenariat avec Dell Technologies et SCC, sous la direction scientifique du Pr Patrice Taourel (CHU de Montpellier) et de la Pr Valérie Vilgrain (AP-HP Beaujon).

Un diagnostic sans appel : le modèle à l’acte est inadapté

Le constat posé par ce livre blanc est sans détour. Les modèles actuels de tarification, centrés sur l’acte médical, “ne permettent ni d’orienter les usages vers les situations à plus forte valeur collective, ni de reconnaître les gains de qualité” qu’apportent les solutions d’IA. En d’autres termes, le système actuel n’est pas calibré pour valoriser ce que l’IA apporte réellement : une amélioration de la précision diagnostique, une réduction des actes inutiles et un gain de temps médical significatif pour les radiologues.

Le défi est structurel. L’IA en imagerie ne produit pas un acte supplémentaire facturable : elle optimise l’acte existant, réduit les erreurs, priorise les urgences et allège la charge cognitive du radiologue. Autant de gains difficilement captables dans une grille tarifaire conçue avant l’ère numérique.

Un vide institutionnel que Catel entend combler

Ce livre blanc arrive dans la foulée d’un épisode institutionnel structurant. Le rapport 2025 de l’IGAS (Inspection générale des affaires sociales) et de l’IGF (Inspection générale des finances) sur les dépenses de radiologie avait explicitement écarté l’hypothèse d’une “rémunération spécifique dédiée aux solutions d’IA”. Ce rejet avait laissé sans réponse la question centrale du modèle économique pour les établissements souhaitant adopter ces technologies.

C’est précisément ce vide que Catel cherche à combler. Le second volet de son livre blanc articule cinq pistes de financement alternatives, pensées pour tenir compte de la valeur globale créée par l’IA — et non du seul volume d’actes — dans une logique plus proche de la médecine de valeur (value-based healthcare).

Des acteurs de terrain au cœur de la démarche

La crédibilité de cette initiative repose en partie sur ses co-directeurs scientifiques. Le Pr Patrice Taourel, chef du service de radiologie au CHU de Montpellier, et la Pr Valérie Vilgrain, directrice du service de radiologie à l’hôpital Beaujon (AP-HP), apportent un ancrage clinique indispensable pour que les propositions s’articulent autour de réalités hospitalières concrètes, loin des seules considérations technico-industrielles.

La coopérative Catel fédère plus de 80 établissements de santé et médicosociaux à l’échelle nationale. Sa démarche de co-construction avec des industriels comme Dell Technologies et SCC illustre la volonté de produire des propositions opérationnelles, issues du terrain et applicables à court terme.

Un enjeu décisif pour les hôpitaux et les industriels

Le financement reste aujourd’hui l’un des principaux obstacles à l’adoption à grande échelle de l’IA en imagerie médicale. Les hôpitaux publics, en particulier, peinent à justifier des investissements sans visibilité sur les retours économiques ou les perspectives de prise en charge par l’Assurance maladie. Les industriels, de leur côté, sont dans l’incapacité de construire des modèles commerciaux durables sans signal clair des pouvoirs publics.

Ce livre blanc s’inscrit dans un moment charnière pour la politique nationale de santé numérique. Les ambitions affichées en matière d’IA — notamment dans le cadre du Ségur du numérique et des stratégies d’accélération France 2030 — n’ont pas encore trouvé de traduction financière à la hauteur des enjeux. La mise en œuvre opérationnelle de l’IA à l’hôpital en dépend directement.

Le premier volet de ce livre blanc, publié antérieurement par Catel, avait posé les bases de l’intégration de l’IA dans les flux de travail radiologiques. Ce second volume complète la démarche en abordant la viabilité économique, condition sine qua non d’un déploiement pérenne dans les établissements français.

Sources

• Les cinq pistes du Catel pour financer l’intelligence artificielle en imagerie — TIC Santé, 25 juin 2026