Le signalement des infections associées aux soins (IAS) constitue un dispositif central de veille sanitaire, permettant l’identification d’événements inhabituels, graves ou à potentiel de diffusion. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) suscite un intérêt croissant en raison de sa capacité à analyser de grands volumes de données et à identifier des signaux faibles. Si plusieurs applications de l’IA sont déjà développées dans le champ de la surveillance des IAS, son apport spécifique au processus de signalement reste encore limité et essentiellement prospectif. Cet article propose d’analyser les contributions potentielles de l’IA aux différentes étapes du signalement (détection, préqualification, analyse), en distinguant clairement les niveaux d’intervention (établissements, centres d’appui pour la prévention des infections associées aux soins, niveau national). Au-delà des perspectives techniques, les enjeux organisationnels, culturels et éthiques apparaissent déterminants pour une intégration pertinente de ces outils. L’IA ne peut se substituer à l’expertise humaine ni à la culture de sécurité, mais peut constituer un appui dans une logique de supervision augmentée.
Reporting of healthcare-associated infections (HAIs) is a key component of public health surveillance systems, enabling the identification of unusual, severe or potentially spreading events. In this context, artificial intelligence (AI) is attracting growing interest due to its ability to process large volumes of data and detect weak signals. While several AI applications are already developed in the field of HAI surveillance, its specific contribution to reporting processes remains limited and mostly prospective. This article analyses the potential contributions of AI at different stages of reporting (detection, pre-classification, analysis), distinguishing levels of intervention (healthcare facilities, regional centers, national level). Beyond technical perspectives, organizational, cultural and ethical issues are key determinants for the relevant integration of such tools. AI cannot replace human expertise or safety culture, but may support a model of augmented supervision.
Ohanian M, Parneix P. L’intelligence artificielle au service du signalement des infections associées aux soins: opportunités et limites. Hygiènes;2026;34(2):142-144.
Historique : Reçu 16 décembre 2025 – Accepté 17 avril 2026 – Publié 21 mai 2026
Avertissement : Les auteurs ont utilisé ChatGPT Pro pour une assistance à la rédaction et à la révision ; ils assument la responsabilité du manuscrit final.