Chaque semaine, il fallait recopier à la main le programme opératoire sur des fiches pour que les infirmières organisent les entrées. Plusieurs heures, et un vrai risque d’erreur sur l’identité des patients. Cyril Roussel, cadre de santé, a réglé le problème avec un simple fichier HTML, construit avec l’IA en moins de deux heures.

Nouveau témoignage dans notre série sur les soignants qui créent leurs propres outils. Cyril y parle de ce qu’il a fait, de ce qu’il a volontairement laissé de côté, et de ce que sa recherche sur l’acceptabilité de l’IA lui a appris.

Les questions sont de Thomas Gharmoul, les réponses de Cyril Roussel. Cyril a relu l’article avant publication.

1. Presentez vous et quel était votre rapport au code avant ces projets ?

Je suis cadre de santé. J’étais en charge des équipes paramédicales d’hospitalisations du plateau de chirurgie d’un CH au moment de la mise en place des projets présentés, et je suis aujourd’hui cadre de santé dans un autre établissement pour travailler sur le sujet de l’IA. Autodidacte en informatique, j’ai quelques connaissances en VBA et en PHP, acquises en dehors de tout cursus académique. Avec ce bagage, produire un outil réellement fonctionnel me prenait auparavant beaucoup de temps. J’aime optimiser les tâches et les organisations, c’est d’ailleurs la gestion de projet qui a été mon appétence première pour le métier de cadre de santé et récemment pour la recherche paramédicale. C’est dans cette optique que j’ai notamment créé un outil au format HTML permettant d’obtenir des étiquettes préremplies à partir du programme opératoire.

2. Comment se passait la préparation des étiquettes avant l’outil ? Combien de temps?

C’était une étape longue et fastidieuse. Il fallait d’abord récupérer les données réparties sur plusieurs tableaux Excel extraits du DPI, puis les recopier à la main sur des fiches en T pour que les IDE du service puissent organiser leurs entrées. Un temps cumulé de plusieurs heures, avec en plus des risques réels tels que les oublis, les erreurs de retranscription et les enjeux d’identitovigilance.

3. Que fait l’outil ? Qui l’utilise, et à quel moment ?

L’outil importe directement le fichier Excel ou CSV exporté par le logiciel de planning du bloc opératoire (« Liste des interventions »), et génère une planche d’étiquettes prête à imprimer à partir des colonnes choisies (patient, geste, équipe, date…), sans ressaisie manuelle. Il reconnaît automatiquement la structure du fichier (en-tête, lignes de données, pied de page) et applique certaines règles métier, comme l’heure d’arrivée conventionnelle affichée en rouge selon que le patient arrive la veille ou le matin même.

Il est aujourd’hui utilisé par les cadres du pôle de chirurgie, et pourrait être décliné à d’autres services. Les soignants y gagnent une meilleure visibilité sur les entrées à organiser, et un vrai gain de temps ; le temps que le cadre ne passe plus à recopier les données à la main est réinvesti dans l’optimisation de la programmation, ce qui libère à son tour du temps soignant. Il est utilisé une fois par semaine.

4. Comment l’avez-vous construit : quel outil d’IA, combien de temps, seul ou à plusieurs ?

J’ai construit ce mini logiciel avec Claude (l’assistant IA d’Anthropic, via son environnement de travail Cowork/Claude Code), par itérations successives en langage naturel. Je décrivais un besoin ou un correctif, l’IA proposait une version, la testait elle-même avec des données d’exemple avant de me la livrer, et on affinait au tour suivant. Aucune ligne de code écrite à la main de mon côté, mais uniquement des consignes en français. Moins d’une heure a suffi pour obtenir une première version fonctionnelle, et deux heures pour arriver à une version optimisée. J’ai conçu et piloté l’outil seul avec l’IA, mais les IDE du service ont testé le rendu concret des étiquettes, ce qui m’a permis d’ajuster l’outil en fonction de leurs attentes.

5. Qu’avez-vous volontairement laissé hors de l’outil ?

• Pas de serveur ni de base de données, car l’outil est un unique fichier HTML qui tourne entièrement dans le navigateur.
• Pas de connexion internet nécessaire une fois le fichier ouvert, et aucune bibliothèque externe chargée au moment de l’usage.
• Pas d’intégration directe aux imprimantes, l’outil passe par la boîte d’impression standard du navigateur, comme n’importe quelle page web.
• Pas de compte utilisateur ni de droits d’accès, rien n’identifie qui imprime quoi.
• Pas de prise en charge de l’ancien format .xls, ni de codes-barres ou QR codes, volontairement laissé de côté pour garder l’outil simple.
• Pas de stockage ni d’historique, rien n’est mémorisé d’une utilisation à l’autre.

6. L’outil manipule des informations patient ? Si oui, d’où viennent-elles, et que conserve-t-il après usage ?

Oui, l’outil manipule le nom du patient et sa date de naissance, intégrée au même champ dans l’export, ainsi que le geste, l’équipe, la salle, etc. Ces informations viennent uniquement du fichier que l’utilisateur sélectionne lui-même depuis son poste. L’utilisateur utilise l’export du logiciel de planning du bloc (DPI), déjà en la possession de l’établissement. L’outil ne les envoie nulle part, tout le traitement (lecture du fichier, construction des étiquettes, mise en page d’impression) se fait localement dans le navigateur, sans aucune requête réseau. Il ne garde rien en mémoire d’une session à l’autre, ni cache, ni fichier temporaire créé par l’outil. Dès que l’onglet est fermé, tout est effacé. La seule trace qui subsiste est le fichier source déjà présent sur le poste, et les étiquettes imprimées elles-mêmes.

7. Comment s’intègre-t-il au reste : imprimantes, DPI, collègues, DSI ? Qui était au courant ?

Techniquement, l’intégration est minimale par sa construction. C’est une page web locale qui s’imprime via la fonction d’impression standard du navigateur, donc compatible avec l’imprimante déjà configurée sur le poste, sans pilote ni paramétrage spécifique. L’outil propose plusieurs formats de planches d’étiquettes courants (21, 24, 14 ou 65 par page) ainsi que des dimensions personnalisées, avec un mode « calibrage » pour vérifier l’alignement sur la planche physique avant d’imprimer des données réelles.

J’avais proposé de travailler sur un outil fonctionnel pour améliorer les processus du service. Les outils d’IA générative étant bloqués au sein du CH, j’ai mené ce travail de manière indépendante, puis présenté les résultats à mon encadrement supérieur, qui a validé la démarche.

8. Si l’outil ne fonctionne plus un matin, comment fait l’équipe ?

L’outil est volontairement conçu pour rester le plus simple possible et demander le moins de maintenance possible, sans compte utilisateur ni problématique de connexion réseau. La seule vraie fragilité viendrait d’un changement du rendu du fichier Excel lié à une évolution de l’éditeur du logiciel de planning, qui pourrait perturber la mise en page du fichier source et donc sa lecture par l’outil.

Côté organisation, il faudrait qu’une personne sensibilisée au sujet et comprenant le fonctionnement global de l’outil puisse, le cas échéant, mettre à jour le fichier manuellement ou avec l’aide de l’IA. La méconnaissance de ces deux leviers, combinée à l’accès restreint aux outils d’IA, est le vrai frein. Cela pourrait entraîner un arrêt de la production de l’outil, et un retour aux anciennes habitudes.

9. Qu’est-ce qui a coincé en route ?

Plusieurs obstacles concrets, chacun lié au fait de travailler avec un vrai fichier de planning plutôt qu’un exemple théorique.

• Lire un fichier Excel sans bibliothèque externe, car l’environnement de construction n’avait pas d’accès internet pour télécharger les outils habituels de lecture Excel. Il a fallu réécrire depuis zéro un lecteur de fichier .xlsx (décompression et analyse du format interne), entièrement testé sur des fichiers générés avant d’être validé sur un vrai export.
• Le format réel de l’export s’est révélé plus particulier que prévu, avec un encodage de caractères différent de celui attendu (accents mal interprétés), un bandeau de titre et un pied de page autour du vrai tableau de données, et certaines cellules (nom du patient, liste des opérateurs) réparties sur plusieurs lignes à l’intérieur d’une même case. Chaque cas a été traité une fois identifié sur le fichier réel.
• Une étiquette trop chargée par rapport à sa taille physique pouvait, dans une première version, masquer silencieusement le début du nom du patient (le texte était centré verticalement et le dépassement coupait aussi bien le haut que le bas). Corrigé en alignant le texte en haut et en ajoutant un avertissement visuel dès qu’un texte dépasse la taille de l’étiquette, avant qu’aucune étiquette réelle n’ait été imprimée avec ce défaut.
• Un détail de mise en page (une règle d’affichage du navigateur peu connue) a provoqué un espace inattendu autour d’un élément mis en couleur, repéré et corrigé après coup.

Aucun de ces points n’a affecté de données réelles, chaque correction ayant été vérifiée avec un navigateur automatisé sur des données de test avant d’être livrée.

10. En quelques lignes, pouvez-vous présenter vos 2 autres outils ?

Le premier est un outil HTML qui permet de mettre en page des comptes rendus et des données sous forme de tableau de bord, présentable en instance, en réunion ou en flash infos. Il fait gagner du temps, uniformise les retours qualité et améliore la communication.

Le second est une application qui permet de visualiser le bien-être des agents au travail. L’outil offre aussi un aperçu de leur estimation de la charge de travail. Elle est codée pour offrir deux possibilités de réponse, par grade ou de manière individuelle, ce qui laisse chacun choisir le niveau d’exposition avec lequel il est à l’aise pour répondre librement. Elle est pour l’instant en test, en version HTML locale, et permet au cadre d’anticiper les retours et d’établir des résultats par jour, par semaine, par grade, etc. Contrairement au générateur d’étiquettes, elle demande une mise en place managériale plus importante, car elle touche aux émotions et aux ressentis individuels, ainsi qu’une construction plus complexe pour respecter les normes RGPD et garantir une utilisation des données la plus éthique possible.

11. Qu’est-ce que vos propres outils vous ont appris sur l’acceptabilité de l’IA ?

Tout d’abord, l’utilisation documentée du « shadow IA » dans les hôpitaux est aujourd’hui une réalité, et mon mémoire de recherche (2025-2026, mené auprès de 1 058 professionnels de santé) montre que 66,8 % des professionnels qui se déclarent « utilisateurs d’IA » n’utilisent en réalité que des outils grand public (ChatGPT, Copilot, Gemini) en dehors de tout cadre institutionnel, quand seuls 2,65 % utilisent un outil d’IA professionnel réellement dédié au secteur hospitalier. Les soignants ne sont pas hostiles à l’IA, ils l’utilisent déjà, simplement sans cadre. Mais la réponse institutionnelle y est parfois peu ou pas adaptée, le plus souvent par manque de connaissance. Les enjeux sont pourtant énormes, avec un gain de temps, une amélioration des processus, une fluidification et un gain de temps soignant. Ne pas prendre le sujet en compte apparaît presque comme une hérésie.

Ce même mémoire objective deux autres résultats qui éclairent directement mon expérience de terrain avec le générateur d’étiquettes. D’une part, le ressenti émotionnel des soignants s’impose comme le prédicteur le plus puissant de l’acceptabilité de l’IA, devant l’utilité perçue et la facilité d’utilisation. D’autre part, le statut de cadre de santé est, juste après le ressenti émotionnel, le meilleur prédicteur de cette acceptabilité, ce qui confirme le rôle pivot de l’encadrement de proximité dans l’accompagnement du changement. Le score moyen d’acceptabilité mesuré sur l’ensemble du panel (3,44/5) traduit un accueil modérément positif, avec des freins identifiables et donc actionnables.

Les enjeux de sécurité sont tout aussi importants, qu’il s’agisse du RGPD, de la sécurité des données patients et agents, de la cybersécurité, mais aussi des enjeux écologiques et économiques. D’ailleurs, 43 % des professionnels interrogés dans mon mémoire expriment déjà une défiance vis-à-vis de la confidentialité des données.

12. Quel conseil donneriez-vous à un collègue qui veut se lancer ?

Mon premier conseil à un collègue qui voudrait se lancer est de s’informer sur l’IA, sur ses possibilités comme sur ses limites, mais surtout de tester. Demander, discuter avec ses équipes, imaginer d’abord les outils dont on a besoin, puis essayer, encore et encore, pour améliorer son outil. L’IA ne fait pas tout, surtout dans le soin, et pour faire accepter son utilisation, il faut expliquer, être transparent et mettre en avant le gain pour les soignants. Une fois le ressenti émotionnel et l’éthique de la démarche pris en compte, l’acceptabilité devient évidente si l’outil est utile.

Ce travail se poursuit aujourd’hui dans un projet de thèse de doctorat, qui prolonge cette réflexion vers une lecture longitudinale (l’acceptabilité évolue-t-elle dans le temps, à mesure que l’IA se déploie réellement ?), une dimension éthique consolidée (transparence, responsabilité, vie privée, équité, supervision humaine), et une gouvernance pensée à l’échelle de l’établissement, du GHT et des Agences Régionales de Santé.