Stratégie IA de la CNSA

La feuille de route IA de la CNSA donne un cadre très structuré pour intégrer l’IA dans l’autonomie, que l’on peut traduire en guide pratique d’usage pour les professionnels (EHPAD, SSIAD, SAAD, MDPH, CD, etc.).

1. Ce que change la stratégie IA de la CNSA L’IA est positionnée comme un outil pour gagner du temps administratif et améliorer les délais de réponse, pas comme un substitut au jugement professionnel.

La feuille de route IA 2025‑2026 repose sur 5 piliers : gagner du temps pour mieux accompagner, accélérer le traitement des demandes, harmoniser les pratiques, simplifier les démarches, renforcer proactivité et lutte contre la fraude.

36 actions seront déployées en 18 mois (2025‑2026), avec une phase bases (2ᵉ semestre 2025), expérimentation (1er semestre 2026), puis déploiement et pérennisation (2ᵉ semestre 2026).

2. Principes d’usage de l’IA pour les professionnels À partir de l’article et du texte CNSA, un guide d’usage pour les équipes peut s’articuler autour des principes suivants :

Finalité claire

Utiliser l’IA pour : préremplir, vérifier, trier, prioriser, analyser des volumes de données, générer des premiers brouillons (compte rendus, courriers, évaluations), jamais pour décider seule d’une orientation ou d’un droit.

Complémentarité avec le jugement humain

L’IA propose, le professionnel dispose : la décision reste collégiale et tracée (équipe pluridisciplinaire, médecins, direction).

Transparence et traçabilité

Garder une trace de ce qui a été produit par IA (versions, validations humaines, motifs de décision).

Informer les usagers que des outils numériques/IA peuvent être utilisés dans le traitement des dossiers, dans le cadre d’une charte d’usage locale, alignée sur la future charte CNSA.

Éthique, RGPD et numérique responsable

S’appuyer sur les chartes IA et le référentiel “IA frugale” de l’AFNOR mentionnés par la CNSA : choix de solutions sobres, minimisation des données, attention à l’empreinte environnementale.

Limiter les données sensibles envoyées à des services externes, privilégier les solutions souveraines, comme le prévoit la stratégie (solutions françaises/ européennes, hébergement sécurisé, contrats clairs).

3. Cas d’usage concrets à privilégier L’article et la CNSA insistent sur l’identification de cas d’usage « prometteurs » et l’expérimentation avant généralisation. Pour un guide pratique, on peut proposer des familles de cas d’usage compatibles avec cette feuille de route :

a) Alléger la charge administrative Aide à la complétude des dossiers (type MDPH, APA, prestations) : vérification de la présence des pièces, cohérence des informations, priorisation automatique des dossiers incomplets ou urgents (c’est précisément l’objet des expérimentations MDPH prévues dès 2025).

Préremplissage de formulaires à partir d’informations déjà présentes dans le SI (données administratives, éléments socio‑démographiques).

Génération de premiers jets : courriers types, attestations, synthèses de dossier, rapports d’activité, que le professionnel relit, corrige et valide.

b) Accélérer l’évaluation et l’orientation sans déshumaniser Aide à la préparation des commissions (MDPH, équipes APA, instances internes EHPAD) : extraction automatique des points saillants d’un dossier, repérage des incohérences, mise en avant d’éléments de vulnérabilité.

Outils de tri / priorisation des dossiers selon des critères définis par la gouvernance (urgences, situations complexes, ruptures de parcours).

c) Améliorer la qualité des parcours et la proactivité Tableaux de bord IA pour repérer les ruptures de parcours probables (chutes, hospitalisations répétées, épuisement de l’aidant) à partir de données déjà collectées, dans le respect du cadre légal.

Détection de signaux faibles dans les données de suivi (absentéisme, réclamations, alertes internes) pour déclencher des actions préventives.

d) Support à la gestion et au pilotage Analyse automatisée de données d’activité (délai moyen de traitement, taux de dossiers incomplets, distribution des plans d’aide, etc.) afin de suivre l’impact des 36 actions et des investissements SI (SI MDPH, SI APA, SIDOBA).

Simulation de scénarios (impact sur les délais si on modifie l’organisation, si un nouvel outil IA est déployé sur tel périmètre, etc.).

4. Conditions de mise en œuvre dans les structures La CNSA insiste sur 6 leviers opérationnels (catalogue de cas d’usage, expérimentation avant déploiement, formation/ambassadeurs, patrimoine de données, déploiement en confiance, pérennisation). Un guide pour les établissements et services peut les traduire en plan d’action :

Construire un petit catalogue local de cas d’usage

Repérer 3–5 irritants majeurs (dossiers incomplets, délais de frappe, temps passé en réunion, etc.).

Pour chaque irritant, définir : type de tâches automatisables, niveau de risque, bénéfice attendu.

Organiser une phase d’expérimentation cadrée

Périmètre limité (une équipe, un service, un type de dossier).

Indicateurs simples : temps gagné, délai moyen, satisfaction des professionnels et des usagers (la CNSA prévoit explicitement une mesure de la satisfaction des professionnels).

Mettre en place une gouvernance IA de proximité

S’aligner sur la gouvernance nationale décrite (équipe IA, comité de sélection des cas d’usage, comité de suivi, comité stratégique et des partenaires).

À l’échelle d’un département ou d’un groupement d’établissements, prévoir : un référent IA, un comité pluridisciplinaire (direction, soignants, médico‑sociaux, DPO, représentants des usagers).

Travailler la qualité des données

Nettoyer, structurer, documenter les données nécessaires ; s’inscrire dans la logique de “patrimoine de données” et de portail data‑autonomie.cnsa.fr annoncée.

Harmoniser les pratiques de saisie pour éviter de “polluer” les modèles (formation des équipes, gabarits communs).

Former et accompagner les équipes

S’appuyer sur le futur plan de formation et le réseau d’“ambassadeurs IA” prévus par la CNSA ; ces ambassadeurs peuvent, au niveau terrain, animer des ateliers, recueillir les retours, sécuriser les usages.

Intégrer dans les plans de développement des compétences : fondamentaux de l’IA, limites, biais, RGPD, bonnes pratiques d’interaction avec les outils.

5. Repères pour rédiger un guide interne “Usage de l’IA” En vous appuyant sur cet article et la feuille de route CNSA, votre guide interne pour professionnels pourrait être structuré ainsi :

Chapitre 1 : Pourquoi l’IA dans l’autonomie ?

Rappel du contexte démographique, des tensions sur les MDPH et les délais (4,7 mois en moyenne nationale, avec des écarts allant jusqu’à plus de 12 mois dans certains départements).

Objectifs nationaux : modernisation du service public de l’autonomie, réduction des délais, amélioration de l’accompagnement des 1,2 million de bénéficiaires de l’APA et des aidants.

Chapitre 2 : Le cadre CNSA 2025‑2026

Les 5 piliers stratégiques et les 6 leviers opérationnels.

Les 3 phases (poser les bases, expérimenter, déployer/pérenniser) et la logique de bilan semestriel.

Chapitre 3 : Principes éthiques et juridiques d’usage

Rôle central du professionnel, information de l’usager, RGPD, numérique responsable (référentiel AFNOR sur l’IA frugale).

Référence aux chartes d’usage et d’achat d’IA annoncées par la CNSA.

Chapitre 4 : Cas d’usage recommandés dans la structure

Liste courte des cas d’usage retenus localement, articulée avec les actions CNSA (dossiers MDPH, APA, suivi des parcours, pilotage, etc.).

Description pratique : qui utilise l’outil, quand, comment, avec quels contrôles.

Chapitre 5 : Organisation, formation et amélioration continue

Rôle du référent IA / ambassadeurs, modalités de remontée des incidents ou dérives, indicateurs de suivi.

Articulation avec les démarches qualité‑gestion des risques, les évaluations HAS et les obligations QUALIOPI pour la formation.