IA générative à l'hôpital en France : secret médical, HDS et CNIL

Dans un service hospitalier, la tentation est permanente. Un compte rendu à reformuler, un courrier de sortie à rédiger, un protocole à résumer pour l'équipe de nuit : un assistant d'IA générative le fait en quelques secondes. Beaucoup de soignants, de secrétaires médicales et de cadres l'ont déjà essayé, souvent depuis un compte personnel.

Le problème, c'est ce qui part avec la demande. Un nom, une date de naissance, un diagnostic, un numéro de chambre. En France, ces informations relèvent à la fois du secret médical, du RGPD et des règles d'hébergement des données de santé. Voici ce que les hôpitaux, cliniques et centres de santé doivent avoir en tête.

Le secret médical ne s'arrête pas à la fenêtre du navigateur

L'article L.1110-4 du Code de la santé publique garantit à toute personne prise en charge le respect de sa vie privée et du secret des informations qui la concernent. Ce secret s'impose à tous les professionnels qui interviennent dans le système de santé, pas seulement aux médecins. Sa violation est punie par l'article 226-13 du Code pénal d'un an d'emprisonnement et de 15 000 euros d'amende.

Copier le dossier d'un patient dans un chatbot grand public revient à transmettre ces informations à un tiers qui ne fait pas partie de l'équipe de soins. L'intention est bonne, gagner du temps, mais le geste reste une divulgation.

HDS : où sont hébergées les données que l'on colle dans un prompt ?

L'article L.1111-8 du Code de la santé publique impose que toute personne qui héberge des données de santé pour le compte d'un établissement ou d'un professionnel soit certifiée HDS (hébergeur de données de santé). Le référentiel a été révisé en 2024. Il s'applique aux nouvelles certifications depuis novembre 2024, et les hébergeurs déjà certifiés devaient s'y conformer avant le 16 mai 2026.

Ce nouveau référentiel exige notamment que les données soient hébergées dans l'Espace économique européen et que les hébergeurs informent leurs clients des accès possibles depuis des pays tiers. Quand un agent colle un compte rendu dans un outil d'IA, ces données sont traitées et parfois conservées sur les serveurs du fournisseur. Rien ne garantit que ce fournisseur soit certifié HDS, ni que les données restent en Europe. L'établissement doit donc vérifier, outil par outil, avant tout usage avec des données réelles. Nous avons détaillé les enjeux de localisation dans notre article sur l'IA souveraine pour les RSSI européens.

Ce que disent la CNIL et la HAS

Pour la CNIL, les données de santé sont des données sensibles au sens de l'article 9 du RGPD : leur traitement est interdit sauf exceptions encadrées, et il exige des mesures de sécurité renforcées. Nous avons présenté les obligations générales des entreprises dans notre premier article sur l'IA générative et la CNIL. Dans un hôpital, l'exigence monte d'un cran : analyse d'impact, minimisation, traçabilité des accès.

La Haute Autorité de santé a publié le 30 octobre 2025 un guide intitulé Premières clefs d'usage de l'IA générative en santé, destiné aux professionnels des secteurs sanitaire, social et médico-social. Il résume sa démarche en quatre mots : apprendre, vérifier, estimer, communiquer. Le guide insiste sur la connaissance des règles de confidentialité et range le partage d'informations confidentielles parmi les mauvaises pratiques observées.

Les situations à risque les plus courantes

Les fuites ne viennent presque jamais d'une mauvaise intention. Elles viennent de tâches ordinaires, répétées chaque jour :

• reformuler un compte rendu opératoire ou un courrier au médecin traitant ;

• traduire des consignes de sortie pour un patient étranger ;

• résumer un dossier avant une réunion de concertation pluridisciplinaire ;

• analyser un export de tableur avec des noms, des numéros de sécurité sociale ou des résultats biologiques ;

• rédiger une réponse à une réclamation qui reprend l'historique de soins.

Dans chaque cas, le texte collé contient des identifiants directs ou indirects. Notre article sur l'anatomie d'une fuite de données par l'IA montre comment un simple copier-coller suffit.

Interdire ou encadrer ?

Bloquer tous les outils d'IA est tentant, mais rarement tenable. Les équipes manquent de temps, et l'interdiction pousse vers les téléphones personnels, hors de toute visibilité. Une approche plus réaliste combine trois éléments :

1. Une liste d'outils autorisés, choisis après vérification de l'hébergement, du contrat et des conditions de réutilisation des données.

2. Une règle claire : aucune donnée identifiante de patient dans un outil non validé, même pour une tâche anodine.

3. Un contrôle technique au poste de travail, qui repère les données de santé avant leur envoi et les remplace ou bloque la requête.

Le troisième point change tout. Une règle écrite ne protège pas un interne fatigué à quatre heures du matin. Un outil qui remplace automatiquement le nom et le numéro de sécurité sociale par des valeurs fictives, tout en gardant la structure du texte, permet de continuer à travailler sans exposer le patient. C'est le principe de l'anonymisation qui préserve le format.

Garder une trace pour les contrôles

En cas de contrôle de la CNIL, d'audit de certification ou d'incident, l'établissement doit pouvoir montrer ce qu'il a mis en place. Un registre des outils autorisés, une politique d'usage signée, des journaux d'incidents qui indiquent quel type de donnée a été détecté et quelle action a été prise. Ces preuves comptent autant que les mesures elles-mêmes.

En bref

Le secret médical, le RGPD et la certification HDS s'appliquent pleinement aux assistants d'IA générative. Les établissements de santé n'ont pas à choisir entre productivité et confidentialité : ils doivent choisir leurs outils, poser une règle simple et ajouter un contrôle au moment où la donnée quitte le poste.

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