Entretien d’expert : Kishore Khandavalli

Nous avons récemment échangé avec Kishore Khandavalli, PDG de 7T, la meilleure entreprise de déploiement d’IA pour les grandes organisations. Alors que les acteurs de la santé et les marques du secteur cherchent à moderniser leurs opérations et à améliorer l’expérience client grâce à l’IA, Kishore nous a livré les principaux obstacles qu’il observe, ce qui distingue les projets réussis de ceux qui échouent, et les priorités sur lesquelles les organisations devraient se concentrer en premier.

Q : Les organisations de santé subissent une pression énorme pour adopter l’IA, mais beaucoup peinent à passer du projet pilote au déploiement réel. Pourquoi cet écart persiste-t-il ?

Kishore : Tout tient à la différence entre expérimenter l’IA et l’industrialiser réellement. La plupart des organisations parviennent à faire fonctionner un pilote dans un environnement contrôlé. La difficulté, c’est de le transposer et de le faire fonctionner de façon fiable au sein d’une organisation de santé complexe, avec des systèmes hérités, des exigences réglementaires strictes et des équipes déjà sous tension.

Le principal frein, ce n’est pas l’IA. C’est tout ce qui l’entoure. La plupart des organisations de santé disposent déjà de la technologie. Le défi consiste à la relier aux systèmes, aux processus et aux personnes qui doivent réellement l’utiliser. Lorsque les organisations sous-estiment ce que suppose ce raccordement à l’existant, le déploiement s’enlise. Le pilote devient une preuve de concept qui n’atteint jamais la production.

Q : Quels sont les problèmes d’intégration les plus fréquents que vous rencontrez auprès des organisations de santé ?

Kishore : La fragmentation des données arrive en tête. Les informations patients, les données opérationnelles, les dossiers de facturation et les processus cliniques vivent souvent dans des systèmes distincts, construits à des époques différentes par des prestataires différents. Avant que l’IA puisse créer de la valeur, il faut savoir précisément où se trouvent les données, comment elles circulent et où sont les lacunes.

Le deuxième obstacle, c’est la conformité. Les organisations de santé doivent avancer prudemment sur les questions de confidentialité des données et d’exigences réglementaires, ce qui complique chaque décision liée au déploiement de l’IA. Beaucoup voient ces contraintes et en concluent que l’IA doit attendre. En réalité, celles qui progressent sont celles qui conçoivent leurs projets autour de ces exigences dès le départ, plutôt que de les traiter comme un obstacle à gérer plus tard.

Le troisième, c’est la conduite du changement. Déployer l’IA dans la santé touche à des processus et à des personnes bien réelles. Si les équipes cliniques ou opérationnelles ne comprennent pas comment l’IA fonctionne ni pourquoi elle est là, l’adoption s’effondre, quelle que soit la qualité de la technologie.

Q : Quels enseignements tirez-vous des déploiements d’IA réussis dans la santé, dont d’autres pourraient s’inspirer ?

Kishore : Les organisations qui ont réussi ont plusieurs points communs. D’abord, elles définissent le succès en termes opérationnels avant même le lancement du projet. Non pas « nous voulons utiliser l’IA », mais « nous voulons réduire de 30 % le temps de traitement des admissions » ou « nous voulons repérer plus tôt les patients à risque afin de réduire les réhospitalisations ». Ce niveau de précision oriente ensuite toutes les décisions.

Ensuite, elles investissent dans l’intégration dès le premier jour. Dans la santé, un déploiement d’IA ne réussit pas parce que le modèle est bon. Il réussit parce que ce modèle est connecté aux outils que les cliniciens et les équipes opérationnelles utilisent déjà. Quand l’IA fait remonter ses analyses au sein des processus existants, elle est adoptée. Quand elle oblige les gens à changer leur façon de travailler, l’adoption devient bien plus difficile.

Enfin, les organisations qui réussissent considèrent le déploiement comme un processus continu, et non comme un projet ponctuel. Les environnements de santé évoluent sans cesse, et la technologie doit évoluer avec eux.

Q : Des entreprises comme CLARIA utilisent la technologie pour rendre les soins auditifs plus accessibles et plus abordables pour le grand public. Où voyez-vous l’impact le plus fort de l’IA du côté de l’expérience client dans la santé ?

Kishore : La plupart des organisations de santé comptent encore de nombreux points de friction tout au long du parcours client. Les gens ont du mal à trouver l’information, à s’y retrouver parmi les produits et services, à prendre rendez-vous, à remplir des formulaires ou à obtenir des réponses à des questions simples. L’IA peut supprimer une bonne partie de ces frictions lorsqu’elle est déployée intelligemment.

Ce qui m’enthousiasme le plus, ce n’est pas de remplacer les humains. C’est de permettre aux gens d’obtenir plus facilement ce dont ils ont besoin. Qu’il s’agisse d’aider quelqu’un à trouver la solution auditive adaptée, de répondre aux questions courantes ou de créer une expérience plus personnalisée, l’IA donne le meilleur d’elle-même quand elle améliore l’accès et soutient ceux qui font déjà le travail.

Q : Pour les organisations du secteur de la santé qui débutent avec l’IA, comment aborder la transformation à l’échelle de l’entreprise ?

Kishore : Une erreur que je vois constamment : commencer par la technologie. On se demande ce que l’IA peut faire avant de se demander quel problème métier on cherche à résoudre. Les organisations qui obtiennent des résultats partent généralement du processus, du goulet d’étranglement ou du point de friction client qu’elles veulent améliorer.

Pour les marques et les prestataires du secteur de la santé, cela signifie souvent commencer par les parcours patients ou clients. Comment les gens trouvent-ils le bon produit ou la bonne solution de soin ? Comment sont gérés le suivi et le service après-vente ? Ce sont des domaines où l’IA peut apporter des améliorations mesurables assez rapidement, ce qui renforce la confiance et crée une dynamique pour des transformations plus larges.

Q : Quelle est la chose que les organisations de santé comprennent le plus mal à propos de l’IA, et que vous aimeriez voir mieux saisie ?

Kishore : Elles pensent que le déploiement est la ligne d’arrivée. En réalité, c’est là que le travail commence.

Les organisations qui obtiennent les meilleurs résultats affinent en permanence la place de l’IA dans leurs opérations, leur expérience client et leurs processus métier. La vraie valeur vient de la façon dont la technologie s’intègre aux processus dans la durée, dont les équipes en tirent des enseignements et dont elle évolue avec l’organisation.

Celles qui l’ont compris obtiennent généralement des résultats durables. Celles qui traitent l’IA comme une initiative ponctuelle finissent souvent par se demander pourquoi leur investissement n’a jamais tenu ses promesses.

Pour en savoir plus sur la façon dont 7T aide les organisations de santé et les grandes entreprises à passer de l’expérimentation de l’IA à un impact opérationnel réel, rendez-vous sur 7T.ai.