IA et données patients au Royaume-Uni : DSPT, Caldicott et NHS

Une infirmière qui demande à un chatbot de reformuler une lettre de sortie. Un interne qui colle des résultats d'analyses pour obtenir un résumé. Un secrétariat médical qui fait traduire un courrier pour une famille. Dans les hôpitaux et cabinets britanniques, ces gestes deviennent courants, et ils partent d'une bonne intention : gagner du temps pour les patients.

Le problème, c'est que les données de santé sont parmi les plus protégées du droit britannique. Pour le NHS et ses prestataires, l'IA générative pose une question très concrète : comment l'utiliser sans sortir du cadre fixé par le DSPT, les principes de Caldicott et l'UK GDPR ?

Un cadre déjà exigeant

Au Royaume-Uni, les données de santé sont des données de catégorie particulière au sens de l'UK GDPR et du Data Protection Act 2018. Leur traitement exige une base légale et une condition supplémentaire, et l'Information Commissioner's Office (ICO) en contrôle le respect.

À cela s'ajoutent deux repères propres au secteur de la santé :

• le Data Security and Protection Toolkit (DSPT), l'auto-évaluation annuelle que doit remplir toute organisation qui accède aux données et systèmes de patients du NHS ;

• les principes de Caldicott, huit règles de bon usage des informations confidentielles des patients, portées par le National Data Guardian.

Notre premier article sur le pays présente le cadre général : UK GDPR, ICO et AI Act européen. Ici, on se concentre sur la santé.

Le DSPT, désormais aligné sur le CAF

Le DSPT n'est pas une formalité. Pour les trusts du NHS et plusieurs autres organismes, il est aligné depuis 2024-25 sur le Cyber Assessment Framework (CAF) du National Cyber Security Centre. L'approche est donc fondée sur des résultats attendus plutôt que sur une simple liste de cases à cocher.

Concrètement, l'organisation doit savoir où circulent ses données, qui y accède et comment elle détecte un incident. Un usage de l'IA générative qui échappe à toute visibilité rend ces réponses difficiles. Si personne ne sait quelles informations de patients partent vers des outils externes, il devient compliqué d'affirmer que les flux sont maîtrisés.

Le DSPT est soumis chaque année. Une organisation qui rend visible l'usage de l'IA dès maintenant pourra montrer, lors de la prochaine soumission, quels risques elle a identifiés et quelles mesures fonctionnent.

Ce que disent les principes de Caldicott

Les principes de Caldicott ont été pensés bien avant ChatGPT, mais ils s'appliquent très bien à l'IA. Trois d'entre eux sont particulièrement utiles :

1. Justifier la finalité : chaque usage d'informations confidentielles doit avoir un objectif clair.

2. N'utiliser ces informations que si c'est nécessaire : si la tâche peut être faite sans données identifiantes, il faut s'en passer.

3. Utiliser le minimum nécessaire : ne transmettre que ce qui est indispensable.

Pour reformuler une lettre, l'IA n'a pas besoin du nom du patient, de son numéro NHS ou de sa date de naissance. Les principes de Caldicott invitent donc naturellement à retirer ces éléments avant tout envoi. C'est exactement là que la pratique quotidienne décroche : sous la pression, on colle le document entier.

Les usages approuvés et les autres

Le NHS ne ferme pas la porte à l'IA. En avril 2025, NHS England a publié des recommandations sur les outils de transcription ambiante, ces assistants qui rédigent des notes à partir de la consultation. Elles insistent sur l'évaluation des risques, la protection des données et la responsabilité clinique de l'organisation qui les déploie.

Pour les outils approuvés, le chemin est connu : analyse d'impact relative à la protection des données (DPIA), vérification du fournisseur, contrat qui encadre le traitement, information des patients. Le traitement à grande échelle de données de santé fait partie des cas où l'UK GDPR impose une telle analyse.

Le risque principal se situe ailleurs : dans les outils grand public utilisés hors de tout cadre, sur un poste partagé ou un téléphone personnel. Ce phénomène d'IA fantôme a un coût réel, que nous avons détaillé dans notre article sur le vrai coût de l'IA fantôme.

Pourquoi la formation seule ne suffit pas

Les équipes soignantes reçoivent déjà des formations obligatoires sur la gouvernance de l'information. Elles connaissent les règles. Mais une règle apprise une fois par an pèse peu face à une fin de garde chargée.

Les erreurs viennent rarement de la malveillance. Elles viennent de la fatigue, de l'urgence et d'outils qui ne signalent rien. Nous expliquons pourquoi dans notre article sur les limites de la formation à la sécurité IA. La solution passe par un garde-fou au moment du geste.

Comment ZeusLock protège les données patients

ZeusLock fonctionne sur les postes et navigateurs du personnel. Avant qu'un prompt ou un fichier parte vers un assistant d'IA, il repère les données sensibles : noms, numéros NHS, dates de naissance, adresses, informations cliniques. Selon la règle définie par l'organisation, il peut :

• avertir l'utilisateur et lui rappeler la politique interne ;

• bloquer l'envoi vers un outil non autorisé ;

• remplacer les identifiants par des valeurs fictives de même format, pour que l'IA reste utile sans voir le vrai patient.

Cette dernière option applique directement le principe du minimum nécessaire. Notre article sur l'anonymisation qui préserve le format en explique le fonctionnement. Chaque événement est journalisé, ce qui fournit au Caldicott Guardian et au responsable de la protection des données des éléments concrets pour le DSPT et pour d'éventuelles questions de l'ICO.

En bref

Pour les acteurs de santé britanniques, l'IA générative n'est pas interdite, mais elle doit respecter des règles déjà connues : DSPT, principes de Caldicott, UK GDPR. La clé est de rendre ces règles applicables au moment où un soignant tape sa demande, en retirant les identifiants et en gardant une trace.

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