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Microsoft lance son Copilot à l’assaut des professionnels de santé

Microsoft lance son Copilot à l’assaut des professionnels de santé

Capitalisant sur les actifs issus du rachat de Nuance, Microsoft a annoncé lundi le lancement prochain de Dragon Copilot, un assistant virtuel basé sur l'intelligence artificielle destiné aux professionnels de santé. La société signe à cette occasion des accords avec plusieurs éditeurs de premier plan, qui devraient permettre à son Copilot de s'intégrer nativement au sein des principaux ERP du secteur.

Le 05 mars à 10h30

On connaissait Copilot comme assistant pour les développeurs, notamment sur GitHub. On le croise depuis peu comme successeur de Clippy au sein de la suite bureautique Office. Les professionnels de santé en découvriront bientôt une nouvelle version qui leur est dédiée : Microsoft Dragon Copilot.

Dévoilé lundi, Dragon Copilot se présente comme un « assistant vocal IA unifié », destiné à l'accompagnement des personnels de santé dans leur quotidien, « qui permet de simplifier le travail de documentation clinique, de faciliter la recherche d’informations et d’automatiser des tâches ».

Un Copilot dans les pas de Nuance

Si Microsoft insiste sur cette dimension vocale, c'est parce que son nouveau Copilot s'inscrit dans le prolongement des solutions spécialisées de l'éditeur Nuance Communication, racheté par la maison mère de Windows en 2021 pour 19,7 milliards de dollars.

De ce fait, Microsoft présente plutôt Dragon Copilot comme la combinaison et l'extension des possibilités offertes par deux solutions déjà présentes sur le marché. D'abord, Dragon Medical One, adressée à la médecine de ville, qui propose d'utiliser la voix pour créer des compte-rendus, préparer une documentation, ou écrire des courriers, avec une reconnaissance vocale adaptée au vocabulaire médical. Ensuite, la version enrichie destinée aux établissements de santé, Dragon Ambient eXperience, rebaptisée DAX Copilot depuis son lancement en 2022.

Cette « IA ambiante », capable de prendre des notes pour que le soignant se consacre pleinement à son patient selon la communication de Microsoft, délivrerait déjà des résultats probants. D'après ses propres études réalisées dans des établissements utilisateurs de DAX Copilot, l'éditeur revendique ainsi un « gain de 5 minutes par rencontre », et surtout une amélioration qualitative. 70 % des soignants déclareraient ainsi ressentir une diminution de leur fatigue, tandis que « 93 % des patients rapportent une meilleure expérience globale ».

Le marché de toutes les convoitises

La communication de l'éditeur intervient dans le cadre du salon HIMSS (Healthcare Information and Management Systems Society) de Las Vegas, le grand raout annuel des fournisseurs de solutions informatiques dédiées au secteur de la santé. L'IA y occupe sans surprise une place prépondérante. 126 des 205 exposants présents revendiquent ainsi une activité en rapport avec le domaine. Et Microsoft cherche logiquement à briller parmi ses concurrents, ce qui explique le calendrier de cette communication.

Bien que l'IA générative soit encore loin d'avoir trouvé sa place dans le quotidien de tous les médecins, le marché est en effet déjà bien lancé, comme en témoignent, en France, la trajectoire et les projets d'acteurs spécialisés comme Nabla, ou plus généralistes comme Doctolib (voir notre enquête dédiée ci-dessous).

Capitaliser sur les solutions héritées du rachat de Nuance, précurseur sur ce segment, permet dans ce contexte à Microsoft de déjà revendiquer des usages significatifs, ainsi qu'un « leadership technologique ».

L'éditeur affirme ainsi que les solutions santé de Dragon totalisent 600 000 utilisateurs dans plusieurs milliers d'établissements ou de cabinets. Elles profiteraient par ailleurs d'un entrainement réalisé sur « plus d'un milliard de minutes de dictée médicale par an et plus de 20 millions de rencontres en milieu ambiant ».

Une distribution indirecte déjà bien engagée

Microsoft indique que Microsoft Copilot sera disponible commercialement à compter de mai, d'abord aux États-Unis et au Canada. La France, l'Allemagne, les Pays-Bas et le Royaume-Uni suivront rapidement, avant un déploiement international à plus large échelle.

La liste des pays sélectionnés ne doit rien au hasard. Elle correspond à ceux dans lesquels Microsoft a déjà noué un partenariat de distribution croisée, voire d'intégration, avec un éditeur tiers déjà bien implanté sur son marché.

En France, Dragon Copilot sera ainsi rapidement disponible au travers de Softway Medical, qui se félicite de compter parmi « les principaux fournisseurs internationaux de dossiers patients informatisés à intégrer l'assistant IA de Microsoft dans le flux des tâches cliniques ». Microsoft indique également avoir contracté avec l'italien Dedalus, lui aussi très présent en France, notamment sur le marché hospitalo-universitaire.

L'enjeu, à ce niveau, n'est pas que commercial : il s'agit aussi de poser les bases nécessaires aux interactions entre Copilot et les données de l'établissement concerné. « Les nouvelles fonctionnalités de Dragon s’appuient sur un parc de données sécurisé et intègrent des mesures de protection cliniques, de conversation et de conformité spécifiques aux soins de santé pour des résultats d’IA précis et sûrs », vante à ce niveau Microsoft.

L'éditeur courtise historiquement le monde de la santé, principalement via sa division Microsoft Cloud Healthcare, chargée de vendre au secteur les solutions dérivées d'Azure. En France, le sujet a défrayé la chronique en 2024, allant jusqu'au Conseil d’État, puisque c'est Microsoft, acteur américain, qui a été retenu pour l'hébergement du Health Data Hub, la structure pensée comme le guichet unique dans les demandes d’accès aux données de santé dans un cadre de recherche.

Le sujet intéresse également Microsoft sur le volet grand public. L'éditeur a ainsi créé fin 2024 une équipe dédiée spécifiquement aux usages de l'IA en santé à destination du grand public. Les rênes en ont été confiés au Britannique Mustafa Suleyman, cofondateur de DeepMind. « Dans notre mission d'informer, de soutenir et d'autonomiser chacun avec une IA responsable, la santé est un cas d'utilisation critique », confirmait Microsoft en décembre dernier, sans préciser plus avant ses ambitions commerciales en la matière.

Commentaires (11)

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Qu'est-ce qui pourrait mal se passer ? 🔥
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Si tu as des idées, n'hésite pas à les partager.
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Ah, les IA de diagnostic médicale. Ca tombe bien, c'est (un peu) ma partie.

Alors voila les 3 plus grands risques dans le domaine du diagnostic médicale:
- Retard de diagnostic: le médecin diagnostique correctement la maladie, mais après un délai significatif.
- Echec de diagnostic: le médecin ne diagnostique aucune maladie.
- Erreur de diagnostic: le médecin diagnostique une mauvaise maladie.

Franchement, le cas le plus grave pour votre santé c'est pas le dernier. C'est les deux premiers.

Et au jeu du diagnostic, les IA sont en moyenne aussi bonne qu'un médecin spécialiste de cette maladie.
On pourrait se dire, "alors à quoi bon ?" Mais...
Quelles sont les chances que le médecin qui examine votre cas soit justement un spécialiste de cette maladie ?

Car c'est là la force de l'IA: c'est pas qu'elle est meilleure qu'un spécialiste. Non. C'est qu'elle aussi bonne que n'importe lequel des spécialistes. Y compris celui qui est spécialiste de cette maladie.
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Car c'est là la force de l'IA: c'est pas qu'elle est meilleure qu'un spécialiste. Non. C'est qu'elle aussi bonne que n'importe lequel des spécialistes. Y compris celui qui est spécialiste de cette maladie.
Ce qui me semble logique au final, ça reste des modèles statistiques pour faire des prédictions. La différence c'est la charge de travail qu'ils peuvent abattre.
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Ce qui me pose problème ici, ce n'est pas l'usage d'IA dans le domaine médicale (ou autre d'ailleurs), mais l'usage d'IA générative.

L'IA générative, avec l'anthropomorphisme que l'on nomme communément hallucination, est un véritable danger.

Le jour où les gens médecins ne vérifieront pas ce qu'à fait / résumé / écrit / etc. l'IA parce que c'était bon sur les 7 derniers patients et que ça fait gagner du temps, c'est le médecin qui va voir sa responsabilité engagée (usage de mauvais outils, mauvais usage d'outils, ou encore mauvais usage de mauvais outils) et c'est le patient qui va trinquer.

Les IA génératives n'ont absolument rien d'intelligent. Ce sont juste des grosses boites noires de prédictions statistiques.

Qui plus est, on va également rigolé quand on va se rendre compte que la majorité des outils envoi ça sur un cloud non sécurisé car le PC des médecins n'est pas assez puissant pour réaliser le traitement.
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Ce qui me pose problème ici, ce n'est pas l'usage d'IA dans le domaine médicale (ou autre d'ailleurs), mais l'usage d'IA générative.
Le diagnostic différentiel (le plus utilisé) et une démarche qu'on pourrait qualifier de "générative". C'est une élimination successive des causes possibles à partir d'un contexte de départ.

A chaque étape, ce qu'on demande au médecin (ou a l'IA) c'est de sélectionner la prochaine maladie la plus probable compte tenu du contexte et d'essayer de la réfuter. Si on peut la réfuter, on recommence. Sinon on essaye de la confirmer. C'est très IA générative comme approche.
Les IA génératives n'ont absolument rien d'intelligent. Ce sont juste des grosses boites noires de prédictions statistiques.
C'est exactement ce qu'on attend d'un médecin diagnosticien.
Les fans de "Dr House" verront de quoi je parle. :D
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Avec une nuance quand même : les solutions dont il est question ici n'ont pas vocation à faire du diagnostic, elles proposent de la prise de note, de la rédaction de CR ou de courrier, etc.
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Ca serait bien de débrider les fonctions santé pour tous. J'ai tenté de demander l'analyse d'une photo d'un scanner avec toutes les IA, aucune n'a été capable de me faire un diagnostic.
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Peut-être qu'elle n'ont pas été entraînées pour le faire.
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Envoyer des scanner de zgégue est interdit dans les conditions d'utilisation, tu sais pas lire ? :francais:
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Tout ça dans le respect absolu du RGPD avec une totale anonymisation. J'en suis tellement persuadé.

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