Co-construire et sécuriser les parcours de soins en s’appuyant sur l’intelligence collective et l’intelligence artificielle
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Présentiel
NOUVEAUTÉ
Co-construire et sécuriser les parcours de soins en s’appuyant sur l’intelligence collective et l’intelligence artificielle
La complexité croissante des parcours de soins expose les patients à des ruptures de prise en charge préjudiciables. Le 6e cycle de certification HAS renforce les exigences de coordination des équipes, de continuité des parcours sur le territoire, de partenariat avec les patients et d’usage maîtrisé du numérique et de l’intelligence artificielle.
Les établissements doivent démontrer une capacité collective à diagnostiquer, co-construire et améliorer leurs parcours, jusque dans leurs interfaces ville/hôpital/médico-social. L’intelligence collective et l’usage responsable de l’IA, désormais explicitement encadré par le référentiel, offrent des leviers concrets pour y répondre, à condition de les ancrer dans des démarches participatives et terrain.
Compétences visées
Cartographier un parcours de soins réel en intégrant le point de vue du patient et de chaque intervenant
Objectifs
Identifier les étapes critiques, les interfaces à risque et les principales causes de rupture
Mobiliser les méthodes d’intelligence collective pour co-construire un parcours cible partagé
Utiliser l’IA de manière responsable pour analyser, structurer et challenger un parcours
Élaborer une feuille de route opérationnelle pour sécuriser, piloter et évaluer le parcours
Conduire une réunion de cartographie de parcours avec son équipe
Relier la démarche « parcours » aux exigences et méthodes du référentiel de certification
Programme pédagogique
Cadrage et fondamentaux
- Qu’est-ce qu’un parcours ? Distinction parcours de soins / de santé / de vie
- Acteurs, structures et niveaux de coordination
- Enjeux de continuité, qualité et sécurité (focus référentiel de certification version en vigueur au moment de la formation)
- Tour de table : présentation des parcours apportés par les participants
Cartographie de l’existant
- Méthode de cartographie
- Interfaces, transmissions, responsabilités
- Typologies de ruptures
- Analyse des événements indésirables et de l’expérience patient
- Grille d’analyse des interfaces critiques
Élaboration du parcours cible
- Principes et conditions de réussite de l’intelligence collective
- Méthodes d’intelligence collective
- Définition des étapes, rôles et transmissions cibles
- Sécurisation des moments clés
- Gestion des résistances et des désaccords
IA et déploiement
- Usages responsables de l’IA pour analyser et structurer un parcours
- Rédaction de prompts professionnels adaptés au contexte santé
- Production et critique collective d’une cartographie générée par IA
- Cadre d’usage responsable
- Priorisation des actions
- Gouvernance, pilotage et indicateurs de suivi
- Plan d’amélioration continue et feuille de route opérationnelle
Ateliers pratiques
- Cartographie du parcours existant
- Co-construction du parcours cible
- Challenge IA du parcours
- Construction de la feuille de route opérationnelle
- Restitution : chaque groupe présente son parcours cible et les actions à mettre en œuvre
Public concerné
Professionnels médicaux, paramédicaux, sociaux et médico-sociaux, cadres de santé, responsables qualité et gestion des risques, coordonnateurs de parcours
Prérequis
Connaissance générale de l’organisation des soins souhaitée
Accès à un outil d’IA, validé par l’établissement ou conforme aux règles d’usage, recommandé pour les séquences pratiques
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Intervenants
Expert en qualité et gestion des risques en santé, avec une expérience de direction qualité en établissement de santé et la conduite d’une certification HAS
Responsable pédagogique
Valérie SALZARD
Consultante experte en Qualité, Gestion des risques & Transformation en santé
Méthodes pédagogiques
- Apports théoriques et méthodologiques
- Études de cas et mises en situation
- Travaux en sous-groupes et ateliers d’intelligence collective
- Analyse de situations de résistance au changement
- Expérimentation encadrée d’usages d’intelligence artificielle
- Échanges et mutualisation d’expérience
Modalités d'évaluation
- Grille d’auto-positionnement en début de formation
- Évaluations intermédiaires réalisées tout au long de la formation (échanges, études de cas, mises en situation, auto-évaluations)
- Grille d’auto-évaluation des acquis à la fin de la formation
- Questionnaire de satisfaction
Mis à jour le 15/07/2026
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