Anticiper les situations sanitaires exceptionnelles : les enseignements du premier workshop GESICA

Données, intelligence artificielle et coordination territoriale au service d’une réponse de crise franco-suisse

Le premier workshop du projet GESICA, organisé le 19 mars 2026 à Besançon, a réuni des acteurs cliniques, scientifiques, industriels, institutionnels et transfrontaliers autour d’un enjeu commun : mieux anticiper les situations sanitaires exceptionnelles grâce à la donnée, à l’intelligence artificielle et à la coopération entre territoires.

Les échanges ont confirmé la nécessité de dépasser une logique principalement réactive de gestion de crise. Les systèmes de santé disposent d’une forte capacité d’adaptation en situation critique, mais ils sont souvent confrontés à une perte progressive de visibilité : augmentation des flux, saturation des ressources, fragmentation des informations, incertitude sur l’évolution de la situation, difficulté à coordonner les réponses. Dans ce contexte, l’enjeu n’est pas seulement de mieux répondre à la crise lorsqu’elle est installée, mais de détecter plus tôt les signaux de dégradation afin de donner aux acteurs un temps d’avance.

Le workshop a également rappelé que la prévision ne constitue pas une finalité en soi. Une prédiction n’a de valeur que si elle peut être transformée en action : adaptation des organisations, mobilisation des ressources, anticipation des besoins en lits, coordination entre services, information des équipes, appui aux arbitrages et amélioration de la continuité de prise en charge. L’intelligence artificielle doit donc être pensée comme une ressource au service de la décision, et non comme un dispositif autonome se substituant à l’expertise humaine.

Les interventions ont mis en évidence la diversité des données potentiellement mobilisables : données hospitalières, données de régulation, flux d’appels, disponibilité des lits, ressources humaines et matérielles, données territoriales, signaux faibles, données environnementales ou encore signaux cliniques plus fins. Toutefois, cette richesse ne peut produire de valeur que si les données sont accessibles, fiables, interopérables, sécurisées et interprétables. Le défi de GESICA est ainsi autant un défi d’organisation, de gouvernance et d’intégration qu’un défi technique ou algorithmique.

Un point central ressort des échanges : la crise sanitaire peut être comprise comme une perte de synchronisation entre les besoins des patients, les moyens disponibles, les capacités hospitalières, les circuits d’information et les processus de décision. Dans cette perspective, GESICA ne vise pas seulement à prédire des événements, mais à restaurer une visibilité partagée permettant aux acteurs de mieux comprendre la situation, de se coordonner plus rapidement et d’agir avant la rupture.

Le workshop a enfin souligné les conditions indispensables au déploiement d’outils d’aide à la décision en contexte sensible : intégration dans les systèmes existants, robustesse technique, cybersécurité, maintenance, explicabilité, supervision humaine, appropriation par les professionnels et clarification des responsabilités. L’acceptabilité de l’IA dépendra moins de sa seule performance que de sa capacité à s’insérer dans les pratiques réelles, à produire une information utile et à renforcer la confiance des acteurs.

À l’issue de cette première journée de travail, GESICA apparaît comme un cadre pertinent pour articuler recherche, clinique, ingénierie, industrie et coopération transfrontalière. Le projet ouvre une perspective opérationnelle : construire progressivement une capacité collective d’anticipation des situations sanitaires exceptionnelles, fondée sur des données partagées, des modèles utiles, une gouvernance claire et une compréhension fine des besoins du terrain.

Quelques chiffres clés :

117 participants | 26 intervenants | 21 partenaires

Introduction

Les situations sanitaires exceptionnelles mettent les systèmes de santé face à des tensions qui dépassent le seul cadre de l’activité clinique. Elles peuvent résulter d’événements épidémiques, climatiques, organisationnels ou territoriaux, et se caractérisent par une combinaison d’incertitude, de pression sur les ressources et de nécessité d’agir rapidement.

Dans ces contextes, les professionnels disposent d’une forte capacité d’adaptation. Ils réorganisent les circuits, priorisent les prises en charge, mobilisent des moyens et coordonnent les réponses dans des délais contraints. Cependant, ces ajustements interviennent souvent lorsque la tension est déjà installée. L’enjeu n’est donc pas seulement de mieux répondre à la crise, mais de repérer plus tôt les signaux de dégradation qui permettraient d’anticiper les besoins, d’adapter les moyens et de préparer les décisions.

Le projet GESICA s’inscrit dans cette perspective. Projet de coopération transfrontalière franco-suisse, il vise à explorer la manière dont les données, l’intelligence artificielle et les outils d’aide à la décision peuvent contribuer à renforcer l’anticipation et le pilotage des situations sanitaires exceptionnelles, notamment en éclairant l’organisation et l’optimisation des moyens de soins. Il ne s’agit pas de substituer un système automatisé au jugement des professionnels, mais de mieux outiller les acteurs dans leur capacité à comprendre une situation, à partager l’information et à organiser la réponse.

Dans sa première phase de développement, GESICA s’appuie sur l’étude rétrospective de la pandémie de COVID-19. Ce cas d’application doit permettre d’identifier des signaux de montée en tension, d’analyser les besoins et les capacités mobilisées, et d’évaluer des scénarios d’anticipation et d’optimisation des moyens. L’approche pourra ensuite être étudiée pour d’autres catégories de situations sanitaires exceptionnelles.

Le workshop organisé le 19 mars 2026 à Besançon a constitué une première étape collective de cette réflexion. Il a réuni des cliniciens, chercheurs, ingénieurs, industriels, institutions publiques et partenaires transfrontaliers autour d’une question centrale : comment mieux anticiper les situations de crise sanitaire à partir de données, de modèles et d’organisations capables d’agir ensemble ?

La journée a été structurée autour de quatre temps complémentaires. La première session a posé les cadres cliniques et scientifiques de la prévision en contexte de crise. La deuxième a interrogé les conditions industrielles et techniques du passage à l’usage. La troisième a replacé ces enjeux dans les contraintes concrètes des urgences, de la régulation et de la décision clinique. La quatrième a élargi la réflexion aux impacts socio-techniques de l’intelligence artificielle, notamment en matière d’appropriation, de gouvernance, de confiance et de responsabilité.

Cette synthèse a été rédigée à partir du programme du workshop, des supports de présentation disponibles, des notes de séance et des échanges tenus lors de la journée. Elle ne constitue pas un verbatim, mais une mise en perspective des principaux enseignements du workshop pour la suite du projet GESICA.

Le fil directeur retenu est celui du passage de l’urgence à la prévision. Cette formule ne signifie pas que la crise pourrait être entièrement automatisée, ni que l’incertitude pourrait être supprimée. Elle désigne plutôt la possibilité de donner aux acteurs un temps d’avance : mieux détecter les signaux faibles, mieux comprendre les dynamiques de tension, mieux articuler les données disponibles, mieux anticiper les moyens à mobiliser et mieux soutenir les décisions humaines.

Ouverture du workshop

L’ouverture du workshop a permis de situer cette journée dans la trajectoire du projet GESICA et d’en rappeler l’ambition générale. Plus qu’une présentation d’outils ou de résultats techniques, elle a posé les conditions d’un dialogue entre plusieurs communautés professionnelles : acteurs hospitaliers, chercheurs, ingénieurs, industriels, institutions publiques et partenaires transfrontaliers.

Cette mise en perspective a insisté sur la nécessité de croiser les expertises. La gestion des situations sanitaires exceptionnelles ne relève ni d’une seule discipline ni d’un seul niveau d’action. Elle suppose d’articuler des connaissances cliniques, des capacités de modélisation, des systèmes d’information, des contraintes organisationnelles et des décisions institutionnelles. Le workshop a ainsi été conçu comme un espace de rencontre entre ces différents registres.

La dimension franco-suisse du projet a également été rappelée comme un élément structurant. Elle permet de confronter des organisations et des pratiques différentes, tout en travaillant sur des enjeux communs : circulation de l’information, coordination territoriale, interopérabilité et étude des conditions de développement d’outils utilisables dans plusieurs contextes organisationnels. Cette dimension transfrontalière donne à GESICA un cadre particulièrement pertinent pour interroger la manière dont les crises sanitaires dépassent les frontières administratives et les périmètres institutionnels habituels.

L’ouverture a enfin précisé le rôle de ce premier workshop dans la construction du projet. Il ne s’agissait pas de présenter une solution finalisée, mais de partager des cadres de réflexion, de confronter les expériences et d’identifier les conditions nécessaires au développement futur d’outils utiles. La journée devait ainsi contribuer à préciser les besoins, les contraintes et les points de vigilance qui orienteront les prochaines étapes de GESICA.

Le message central de cette ouverture peut être résumé ainsi : l’intelligence artificielle n’a d’intérêt que si elle renforce la capacité collective des acteurs à comprendre les situations, à partager l’information et à coordonner leurs décisions. Elle ne constitue pas une réponse autonome à la crise, mais un levier possible au service d’une organisation mieux préparée.

Session 1 - Cadres et enjeux cliniques et scientifiques

La première session du workshop a posé les bases conceptuelles, scientifiques et méthodologiques nécessaires à la réflexion portée par GESICA. Elle avait pour objectif de préciser ce que signifie anticiper une situation sanitaire exceptionnelle, avant même d’envisager les outils techniques capables de soutenir cette anticipation.

Un premier apport a consisté à clarifier la notion d’urgence. L’urgence ne se réduit pas à l’existence d’un danger grave ou imminent ; elle désigne surtout une situation dans laquelle une action rapide est nécessaire pour éviter une dégradation. Cette distinction est importante pour GESICA : un système d’aide à la décision ne doit pas seulement détecter des risques, mais contribuer à identifier les situations dans lesquelles une intervention précoce peut modifier la trajectoire de crise.

La session a ensuite replacé l’intelligence artificielle dans le cycle complet de la gestion de crise. L’IA peut intervenir en amont, pour préparer et modéliser des scénarios ; pendant la phase d’alerte, pour repérer des signaux faibles ; lors de la montée en puissance, pour soutenir la mobilisation des ressources ; pendant la conduite de crise, pour aider à suivre les flux, les capacités et les besoins ; puis en sortie de crise, pour documenter les retours d’expérience. Cette approche invite à considérer l’IA non comme une réponse unique, mais comme une ressource mobilisable à différents moments, selon des fonctions précises.

Un cas concret de prédiction des temps d’attente aux urgences a permis d’illustrer les apports et les limites du machine learning. Les modèles testés ont montré une amélioration par rapport à un dispositif existant, mais avec une erreur encore significative au regard de l’usage attendu. Cet exemple rappelle qu’une prédiction ne peut être évaluée uniquement par sa performance statistique. Sa valeur dépend de sa capacité à produire une information utile pour les professionnels, compréhensible pour les patients et effectivement mobilisable dans l’organisation des flux.

La session a également ouvert une réflexion prospective sur les architectures d’aide à la décision, notamment à travers la notion d’agents spécialisés ou adaptatifs. Ces approches permettent d’imaginer des systèmes capables de surveiller différents signaux, de croiser plusieurs sources d’information, de produire des scénarios et d’appuyer la coordination. Elles doivent toutefois être envisagées avec prudence : en contexte sanitaire sensible, toute capacité d’adaptation doit rester encadrée par des règles de validation, de traçabilité, de supervision humaine et de gouvernance.

Enfin, l’exemple de la voix comme marqueur clinique et émotionnel a élargi la réflexion sur la nature des signaux mobilisables. Les données pertinentes pour anticiper une dégradation ne se limitent pas aux flux, aux lits ou aux appels. Certains signaux plus fins, comportementaux ou cliniques, peuvent aussi contribuer à la compréhension d’une situation, à condition que leur usage soit justifié, validé et interprété dans un cadre clinique rigoureux.

Les cas d’usage et approches présentés pendant cette session ne constituent pas nécessairement le périmètre immédiat de développement de GESICA. Ils ont toutefois permis d’illustrer les conditions auxquelles un outil prédictif devrait satisfaire : utilité opérationnelle, validation, interprétabilité et capacité à soutenir une décision.

Cette première session a ainsi montré que la prévision en santé ne peut être réduite à la production d’un score ou d’une alerte. Elle suppose de définir ce qui appelle une action, d’identifier les données pertinentes, de comprendre les limites des modèles et de relier les résultats à des décisions concrètes. Pour GESICA, l’analyse rétrospective de la pandémie de COVID-19 devra notamment permettre d’étudier quels signaux auraient pu contribuer à anticiper les tensions et à éclairer l’optimisation des moyens de soins.

Session 2 - Partenariats industriels

La deuxième session du workshop a déplacé la réflexion du cadrage scientifique vers les conditions concrètes de déploiement. Elle a rappelé qu’entre un modèle expérimental et un outil réellement utilisé, l’enjeu principal réside souvent dans l’intégration : intégration aux systèmes d’information existants, aux logiciels métiers, aux contraintes de sécurité, aux organisations de travail et aux processus de décision.

Les échanges avec les partenaires industriels n’avaient pas pour objet de sélectionner une solution technique ou un partenaire de déploiement. Ils ont permis d’identifier plusieurs conditions à prendre en compte pour le développement futur de GESICA.

Un point central a ainsi été mis en évidence : la valeur d’un outil d’aide à la décision ne dépend pas uniquement de sa performance technique. Un algorithme pertinent mais isolé, difficile à maintenir ou mal connecté aux pratiques professionnelles risque de rester sans effet opérationnel. Pour être utile, une solution doit s’inscrire dans un environnement déjà structuré, souvent hétérogène, composé de bases de données, d’applications métiers, de circuits de validation, de contraintes réglementaires et de priorités propres à chaque organisation.

La question des données est apparue comme un premier verrou. Les informations utiles à la gestion de crise existent souvent, mais elles sont dispersées, incomplètes, hétérogènes ou enfermées dans des silos. Avant même de développer des modèles prédictifs, il faut pouvoir identifier les sources pertinentes, accéder aux données, les structurer, les fiabiliser et les rendre interopérables. Cette étape conditionne directement la capacité à produire des alertes ou des synthèses exploitables. Elle est particulièrement importante dans le cadre transfrontalier de GESICA, où les données mobilisables, les organisations et les conditions de partage peuvent différer entre les partenaires français et suisses.

La session a également souligné l’importance de la robustesse technique. Un outil mobilisé en contexte de crise doit fonctionner dans des conditions dégradées, avec un haut niveau de disponibilité et de fiabilité. Les enjeux de cybersécurité, de maintenance, de supervision et de support utilisateur ne sont donc pas secondaires : ils font partie intégrante de la valeur opérationnelle de la solution.

Un autre enseignement porte sur la transformation de la prédiction en action. Produire une estimation ou détecter une tension ne suffit pas. L’information doit pouvoir être traduite en décisions concrètes : ajuster les ressources, adapter l’organisation, anticiper les besoins en lits, mobiliser des partenaires, informer les équipes ou orienter les flux. Le passage à l’usage suppose donc de penser simultanément le modèle, l’interface, les circuits de décision et les responsabilités associées. Pour GESICA, il s’agira notamment d’examiner comment l’anticipation d’une tension peut contribuer à éclairer l’organisation et l’optimisation des moyens de soins.

Enfin, les échanges ont rappelé que l’acceptabilité ne peut pas être traitée en fin de parcours. Elle dépend de la compréhension de l’outil, de sa transparence, de sa capacité à répondre à un besoin réel et de son insertion dans les pratiques existantes. Les professionnels doivent pouvoir identifier ce que l’outil fait, ce qu’il ne fait pas, dans quelles conditions il peut être mobilisé et comment il s’articule avec leur propre expertise.

Cette session a ainsi montré que la réussite de GESICA dépendra autant de sa capacité d’intégration que de ses choix algorithmiques. L’innovation utile ne sera pas seulement celle qui prédit, mais celle qui peut être connectée, maintenue, comprise et utilisée dans les organisations réelles de la gestion de crise.

Session 3 - Retours d’expériences de cliniciens

La troisième session du workshop a replacé les enjeux de prévision et d’intelligence artificielle dans les réalités concrètes des urgences, de la régulation médicale et de la gestion de crise. Après les cadrages scientifiques et industriels, elle a rappelé que la valeur d’un outil d’anticipation se mesure d’abord à sa capacité à soutenir les professionnels dans des situations où le temps, l’information et les ressources deviennent contraints.

Les retours d’expérience ont mis en évidence une caractéristique centrale des crises sanitaires : elles rendent les systèmes instables. Les organisations habituelles, les flux de patients, les capacités disponibles et les circuits d’information peuvent se désynchroniser rapidement. Les professionnels doivent alors décider avec une visibilité réduite, dans un contexte où chaque arbitrage peut avoir des conséquences sur l’ensemble de la chaîne de prise en charge.

Dans ces situations, les interventions cliniques ont convergé vers un besoin d’aide à la compréhension et à l’anticipation des tensions, plutôt que vers une automatisation de la décision. Il s’agit de disposer d’outils capables de rendre la situation plus lisible : mieux voir l’évolution des flux, anticiper les tensions sur les lits, identifier les points de saturation, partager une information fiable et soutenir la coordination entre services. L’enjeu est de redonner un temps d’avance aux équipes, afin qu’elles puissent préparer leurs réponses avant que la tension ne devienne critique.

La session a également montré que la prédiction devient utile lorsqu’elle est reliée à des leviers d’action concrets. Prévoir une hausse d’activité, estimer une saturation ou anticiper une pression sur les ressources n’a de valeur que si cette information peut conduire à une adaptation de l’organisation : renforcement des équipes, ajustement des parcours, mobilisation de lits, information des patients, coordination avec d’autres établissements ou modification des priorités opérationnelles. Pour GESICA, cette articulation devra permettre d’éclairer l’organisation et l’optimisation des moyens de soins en situation de tension.

Les échanges ont aussi souligné l’importance de l’échelle territoriale. Les crises ne se limitent pas à un service ou à un établissement ; elles affectent des chaînes entières de régulation, de transport, d’accueil, d’hospitalisation et de coordination. Les données utiles sont donc souvent dispersées entre plusieurs acteurs. Pour être pertinent, un outil d’aide à la décision doit permettre de relier ces informations et de produire une vision partagée de la situation. Dans le cadre franco-suisse du projet, cette dimension invite également à étudier les conditions d’une coordination entre organisations et territoires différents.

Un autre point important concerne la charge humaine. En période de crise, les professionnels doivent absorber une augmentation d’activité, gérer l’incertitude, communiquer avec les équipes et les patients, tout en maintenant la qualité et la sécurité des prises en charge. Un outil numérique ne doit donc pas ajouter une couche supplémentaire de complexité. Il doit au contraire clarifier, synthétiser et faciliter l’action.

Cette session a ainsi confirmé une attente forte du terrain : l’IA doit contribuer à restaurer de la visibilité dans un système sous tension. Elle doit aider les acteurs à comprendre plus tôt ce qui se dégrade, à partager une représentation commune de la situation et à décider de manière plus coordonnée. Sa valeur ne résidera pas dans une automatisation de la décision clinique, mais dans sa capacité à soutenir l’intelligence collective des professionnels confrontés à la crise.

Session 4 - Impacts socio-techniques de l’IA

La quatrième session du workshop a élargi la réflexion aux effets humains, organisationnels et institutionnels de l’introduction de l’intelligence artificielle dans les systèmes de santé. Après les enjeux scientifiques, industriels et cliniques, elle a rappelé qu’un outil d’aide à la décision ne se déploie jamais dans un environnement neutre. Il s’insère dans des pratiques, des responsabilités, des circuits d’information et des relations de confiance déjà constitués.

Cette approche socio-technique invite à dépasser la seule question de la performance. Un outil peut être techniquement robuste sans être réellement adopté, s’il ne répond pas à un besoin identifié, s’il complexifie les pratiques ou s’il déplace les responsabilités de manière insuffisamment clarifiée. L’acceptabilité ne dépend donc pas seulement de la qualité du modèle, mais de la manière dont l’outil est compris, introduit, discuté et intégré dans le travail quotidien des professionnels.

Les échanges ont également mis en avant la question de la gouvernance. Dans un contexte de crise, une alerte ou une recommandation algorithmique peut modifier les circuits de décision : qui reçoit l’information, qui l’interprète, qui valide son importance, qui agit et qui assume la responsabilité de l’action ou de l’inaction ? Ces questions doivent être posées dès la conception des outils, afin d’éviter toute ambiguïté sur le rôle respectif du système technique et des acteurs humains. Pour GESICA, il s’agira notamment de préciser les destinataires des informations produites, les modalités d’interprétation des alertes et leur articulation avec les responsabilités existantes.

La confiance constitue un autre enjeu central. Elle ne peut pas être décrétée ; elle se construit par l’usage, la transparence, l’explicabilité, la fiabilité et la reconnaissance des limites du dispositif. Les utilisateurs doivent pouvoir comprendre ce que l’outil produit, dans quel cadre, à partir de quelles données et avec quel degré d’incertitude. Cette compréhension est indispensable pour éviter à la fois la défiance systématique et la confiance excessive.

La session a aussi souligné que l’IA peut transformer les pratiques professionnelles. En modifiant la temporalité de l’alerte, la circulation de l’information ou la manière de prioriser certaines situations, elle influence l’organisation du travail et les formes de coordination entre métiers. Ces transformations doivent être accompagnées, car elles peuvent affecter la charge cognitive, les habitudes de décision, les relations entre acteurs et les modalités de pilotage.

Pour GESICA, cette réflexion est déterminante. Le projet ne pourra pas être évalué uniquement à travers la qualité de ses modèles ou la richesse de ses données. Il devra également être apprécié à partir de sa capacité à produire un outil compréhensible, gouverné, utile et appropriable, capable de soutenir une décision sans accroître inutilement la charge des professionnels. La réussite du projet dépendra donc de l’articulation entre performance technique, intégration organisationnelle, supervision humaine et clarification des responsabilités.

Cette dernière session a ainsi rappelé que l’intelligence artificielle doit être pensée comme une composante d’un système socio-technique. Elle ne vaut pas seulement par ce qu’elle calcule, mais par la manière dont elle transforme l’information en décision, la décision en action et l’action en coordination collective.

Enseignements du workshop

Les différentes sessions du workshop ont fait émerger plusieurs enseignements communs pour la suite du projet GESICA. Malgré la diversité des interventions, un même constat traverse la journée : l’anticipation des situations sanitaires exceptionnelles ne dépend pas seulement de la capacité à produire des prédictions, mais de la possibilité de transformer ces prédictions en décisions utiles, comprises et coordonnées.

Un premier enseignement concerne la nature même de la crise. Une situation sanitaire exceptionnelle peut être comprise comme une perte progressive de lisibilité du système : les besoins augmentent, les ressources se tendent, les informations se dispersent et les circuits de décision deviennent plus difficiles à coordonner. Dans cette perspective, l’enjeu n’est pas uniquement d’identifier un événement critique, mais de repérer plus tôt les signes de désorganisation qui annoncent une rupture possible.

Le deuxième enseignement porte sur la prévision. Prédire n’a de valeur que si l’information produite permet d’agir. Une alerte, un score ou une estimation doivent pouvoir être reliés à des leviers concrets : adaptation des ressources, mobilisation des équipes, anticipation des besoins en lits, coordination territoriale, information des professionnels ou préparation de scénarios. La performance d’un modèle doit donc être appréciée à partir de son utilité opérationnelle, et non uniquement à partir de ses indicateurs statistiques.

Le troisième enseignement concerne les données. Le workshop a montré la richesse des sources potentiellement mobilisables : données hospitalières, données de régulation, appels, flux, lits, ressources, données territoriales, données environnementales ou signaux plus fins issus de situations cliniques. Mais cette richesse constitue aussi une difficulté. Les données sont souvent dispersées, hétérogènes, incomplètes ou difficiles à relier. Leur structuration, leur qualité, leur gouvernance, leur sécurité et leur interopérabilité constituent donc un socle indispensable du projet.

Le quatrième enseignement concerne l’optimisation des moyens. L’anticipation attendue ne se limite pas à l’identification d’un risque ou d’une montée en tension. Elle doit permettre d’éclairer le dimensionnement et l’organisation des ressources mobilisables, l’anticipation des capacités hospitalières, la coordination entre établissements et, lorsque cela est pertinent, l’adaptation de la réponse à l’échelle territoriale.

Le cinquième enseignement concerne la place de l’intelligence artificielle dans la décision. L’IA peut aider à détecter, synthétiser, estimer, prioriser ou documenter. Elle peut rendre visibles des dynamiques difficiles à percevoir à l’échelle humaine et réduire certaines incertitudes. Mais elle ne remplace ni le jugement clinique, ni l’expérience des professionnels, ni la responsabilité des organisations. Sa valeur dépendra de son inscription dans une chaîne humaine de décision clairement définie.

Le sixième enseignement porte sur l’intégration opérationnelle. Un outil prédictif ne devient utile que s’il peut être intégré dans les systèmes existants, maintenu dans le temps, compris par ses utilisateurs et mobilisé dans les pratiques réelles. Les enjeux d’interopérabilité, de cybersécurité, de robustesse, de maintenance, d’interface et d’accompagnement au changement sont donc aussi importants que les choix algorithmiques.

Enfin, le cadre transfrontalier constitue une force structurante pour GESICA. Il permet de confronter des organisations différentes, d’interroger la circulation de l’information entre territoires, de travailler l’interopérabilité et de construire une réflexion partagée sur la gestion des situations sanitaires exceptionnelles. Cette coopération franco-suisse offre au projet un cadre pertinent pour étudier la transférabilité future des approches développées, au-delà d’un seul établissement ou d’un seul système local.

Ces enseignements convergent vers une orientation centrale : GESICA doit être pensé comme un projet d’articulation entre données, expertise et organisation. Son objectif n’est pas seulement de développer des modèles prédictifs, mais de relier des informations aujourd’hui dispersées à des décisions concrètes d’anticipation, de coordination et d’optimisation des moyens, dans un cadre gouverné, compréhensible et appropriable par les acteurs de terrain.

Conclusion

Ce premier workshop GESICA a conforté l’intérêt d’une approche collective de l’anticipation des situations sanitaires exceptionnelles. Il a surtout permis de préciser les conditions dans lesquelles les données et l’intelligence artificielle peuvent contribuer utilement à la gestion de crise : non pas en remplaçant les acteurs, mais en renforçant leur capacité à comprendre, décider et coordonner leurs actions.

L’un des apports majeurs de la journée est d’avoir déplacé la réflexion de la prédiction vers l’usage. Prévoir ne consiste pas seulement à produire une alerte ou à estimer une probabilité. Une prévision n’a de portée opérationnelle que si elle est compréhensible, située dans un contexte d’action et reliée à des décisions possibles : mobiliser des ressources, anticiper des lits, ajuster des organisations, informer des équipes, coordonner des partenaires ou éclairer l’optimisation des moyens de soins.

Les échanges ont également montré que la réussite d’un tel projet dépendra de conditions multiples. La qualité des modèles devra être articulée à la qualité des données, à l’interopérabilité des systèmes, à la robustesse des outils, à la cybersécurité, à la supervision humaine, à la gouvernance des responsabilités et à l’appropriation par les professionnels. Ces dimensions ne sont pas périphériques ; elles constituent les conditions mêmes d’une innovation utile.

GESICA apparaît ainsi comme un cadre pertinent pour travailler cette articulation entre recherche, clinique, ingénierie, industrie, institutions et coopération transfrontalière. En réunissant des acteurs français et suisses autour de problématiques communes, le projet permet de confronter les pratiques, de préciser les besoins, d’identifier les données utiles et d’étudier les conditions de développement d’outils mobilisables dans plusieurs contextes organisationnels.

La suite du projet devra maintenir cet équilibre entre ambition technologique et prudence opérationnelle. L’objectif ne sera pas seulement de développer des modèles performants, mais de construire des outils capables de s’inscrire dans les réalités du terrain, de produire une information utile, de contribuer à l’organisation des moyens et de soutenir des décisions humaines responsables.

La prévision en santé ne consiste donc pas seulement à voir venir la crise. Elle consiste à donner aux acteurs les moyens de mieux se préparer, de mieux décider et de mieux agir ensemble.