Réseau de cliniques – IA d’optimisation des agendas médicaux
01Résumé
Développement d’une solution d’IA pour générer en temps réel les agendas médecins, patients et soins au sein d’un réseau d’établissements de santé. Le moteur optimise automatiquement les plannings en fonction des protocoles de soins, des contraintes médicales, des capacités opérationnelles et des événements imprévus (retards, absences, pannes), en s’appuyant sur une approche hybride IA / mathématiques garantissant reproductibilité et conformité.
02Description
Pour ce réseau de cliniques implanté dans plusieurs pays européens, la gestion des plannings médicaux représente un enjeu critique : volumes élevés de patients, protocoles complexes, contraintes réglementaires et ressources limitées. La solution conçue calcule en continu les agendas des médecins, des plateaux techniques et des patients, en tenant compte des durées de soins, des priorités médicales, des temps de déplacement et des capacités matérielles. Un moteur d’optimisation mathématique produit les plannings “cibles”, tandis qu’une couche IA gère la réactivité face aux incidents (retards, annulations, indisponibilités soudaines) en recalculant des scénarios réalistes. Le déploiement se fait par vagues sur les différents sites et vise, à terme, plus de 5 000 patients planifiés par jour. Les historiques alimenteront un module d’analyse organisationnelle pour proposer des évolutions de pratiques améliorant à la fois la performance et le bien-être des soignants et des patients.
03Enjeux
- Réduire la complexité de planification dans un contexte multi-sites, multi-spécialités et fortement contraint médicalement.
- Limiter les temps d’attente des patients et les périodes d’inactivité des ressources critiques (médecins, plateaux techniques).
- Gérer de manière robuste les imprévus quotidiens (retards, absences, pannes d’équipement) sans dégrader la qualité de prise en charge.
- Garantir la traçabilité des décisions de planning et le respect strict des protocoles et réglementations en vigueur.
- Disposer d’une vision consolidée permettant d’identifier des pistes d’amélioration organisationnelle à partir des historiques réels.
04Notre solution
- Conception d’un modèle de données unifié décrivant patients, actes, ressources humaines et matérielles, contraintes médicales et règles de compatibilité.
- Développement d’un moteur d’optimisation combinant algorithmes mathématiques de planning et heuristiques IA pour générer des agendas réalisables et stables.
- Mise en place d’un module temps réel de gestion des aléas (annulations, retards, pannes) proposant automatiquement des replannings et des arbitrages acceptables par les équipes.
- Intégration avec les systèmes d’information existants (prise de rendez-vous, DSI, outils internes) via API, pour limiter les doubles saisies et sécuriser les échanges de données.
- Préparation d’une brique d’analytics exploitant les historiques de plannings et les indicateurs de charge, en vue de suggérer des évolutions d’organisation et d’horaires adaptées à chaque établissement.
05Résultats & impact
- Premiers sites équipés avec une génération automatisée des agendas, réduisant le temps consacré à la planification manuelle et aux ajustements de dernière minute.
- Meilleure utilisation des ressources médicales et techniques, avec une réduction des créneaux non utilisés et des collisions de planning.
- Amélioration de l’expérience patient grâce à des parcours plus fluides et une meilleure visibilité sur les horaires de soins.
- Allègement de la charge mentale des équipes de coordination, qui se concentrent davantage sur les cas complexes et la relation humaine.
- Capacité future à piloter des scénarios d’organisation (ouverture de créneaux, renforts, réagencement de flux) sur la base de données objectives issues des historiques.
