Tous les champs du médico-social
Nous intervenons auprès de l'ensemble des établissements et services
Grand âge
EHPAD, SSIAD, accueil de jour
Handicap adulte
MAS, FAM, ESAT, foyers
Enfance handicapée
IME, ITEP, SESSAD
Protection enfance
MECS, foyers, AEMO
Santé mentale
CMP, CATTP, hôpitaux de jour
Inclusion
CHRS, CADA, insertion
Une expertise terrain unique
Avec plus de 30 ans d'expérience dans le secteur médico-social, dont une direction de Maison d'Accueil Spécialisée, nous connaissons vos réalités quotidiennes.
Cadre réglementaire : loi 2002-2, RGPD, CPOM, évaluations HAS
Interopérabilité : DUI, Mon Espace Santé, échanges inter-établissements
Enjeux éthiques : consentement, autodétermination, protection des données sensibles
Réalités terrain : contraintes RH, turn-over, pluridisciplinarité
Comment nous vous accompagnons
Quatre approches complémentaires adaptées aux enjeux spécifiques du médico-social
Acculturation & Formation IA
Sensibiliser vos équipes aux opportunités et risques de l'IA dans l'accompagnement des personnes vulnérables.
Conseil & Stratégie IA
Définir votre stratégie IA en cohérence avec votre projet associatif et le cadre réglementaire du secteur.
Cas d'usage IA
Concevoir et déployer des solutions IA concrètes adaptées aux réalités du terrain médico-social.
Micro-SaaS & Solutions métiers
Applications sur-mesure pour compléter votre SI et répondre à vos besoins opérationnels spécifiques.
L'IA dans le médico-social
Comment utiliser l'IA en établissement médico-social ?
L'intégration de l'IA dans un ESMS passe par plusieurs étapes : un diagnostic de maturité numérique, l'identification de cas d'usage prioritaires (gestion des plannings, aide à la rédaction de projets personnalisés, prévention des risques), puis des pilotes ciblés avant un déploiement plus large. L'acculturation des équipes est essentielle pour garantir une adoption pérenne et un usage responsable.
L'IA va-t-elle remplacer les professionnels du médico-social ?
Non. L'IA dans le médico-social est un outil d'aide, pas un substitut. Elle automatise les tâches répétitives et chronophages (administratif, reporting, plannings) pour libérer du temps de qualité auprès des personnes accompagnées. Les professionnels en ESMS consacrent une part importante de leur temps aux tâches administratives plutôt qu'à l'accompagnement direct : l'IA vise à rééquilibrer ce ratio, pas à remplacer l'humain.
Quels sont les cas d'usage concrets de l'IA dans les ESMS ?
Les cas d'usage les plus matures en ESMS incluent : l'optimisation des plannings de personnel, l'aide à la rédaction des projets personnalisés et comptes rendus, la prévention des chutes par capteurs connectés, la détection précoce de troubles cognitifs, l'analyse prédictive des admissions, et l'automatisation des tâches administratives (courriers, reporting, FAQ familles). La feuille de route IA 2025-2026 de la CNSA identifie la branche autonomie comme terrain prioritaire pour ces déploiements.
Quel est le cadre réglementaire de l'IA dans le médico-social ?
Le cadre s'appuie sur plusieurs textes : le RGPD pour la protection des données personnelles, la certification HDS pour l'hébergement de données de santé, le guide de la HAS sur l'usage responsable de l'IA générative en santé, et l'IA Act européen dont l'ANAP propose un guide pratique de mise en conformité. Les établissements doivent veiller au consentement des usagers, à la transparence des algorithmes et à la supervision humaine des décisions.
Combien coûte un accompagnement IA pour un ESMS ?
Le coût varie selon l'ambition du projet : une sensibilisation collective démarre à quelques milliers d'euros, un diagnostic de maturité IA se situe entre 5 000 et 15 000 €, et un accompagnement complet (stratégie + pilotes + formation) peut aller de 15 000 à 50 000 € selon la taille de l'établissement. Des financements existent via les OPCO, les crédits non reconductibles, et les appels à projets (ARS, CNSA, ANAP). Contactez-nous pour un devis adapté à votre situation.
Quels sont les freins au déploiement de l'IA dans les ESMS ?
Les principaux freins identifiés sont : le manque de financement (surtout dans le secteur public), la résistance au changement des équipes, le déficit de compétences numériques, la qualité insuffisante des données existantes, et les préoccupations éthiques légitimes autour de la vie privée des usagers. Une approche progressive, en commençant par des cas d'usage à fort impact et faible risque, permet de lever ces obstacles tout en démontrant la valeur ajoutée de l'IA.