Comment un laboratoire de biologie médicale gagne du temps et améliore la qualité de service avec l'IA

Avec 22 sites répartis sur six départements de l’Ouest de la France et plus de 140 collaborateurs, le laboratoire d'analyse MYXLAB86, traite chaque jour un volume important d’analyses médicales et de demandes de patients.

Dans un contexte marqué par les tensions de recrutement, l’augmentation des volumes d’activité et la nécessité de maintenir un haut niveau de qualité scientifique, l’entreprise cherche en permanence à optimiser son organisation. C'est dans cette perspective qu'elle a décidé de déployer l’intelligence artificielle.

Une démarche qui ne date pas d’hier : dans certains domaines du diagnostic médical, l’IA accompagne déjà les équipes depuis près de trente ans.

Le déclencheur : utiliser l’IA pour résoudre des problèmes concrets

Contrairement à beaucoup d’entreprises, le laboratoire MYXLAB86 n’a pas découvert l’intelligence artificielle avec l’arrivée des outils génératifs. Les technologies d’aide au diagnostic sont déjà présentes depuis longtemps dans les équipements et logiciels utilisés par les biologistes.

L’arrivée de l’IA générative a toutefois ouvert de nouvelles perspectives. Le laboratoire identifie plusieurs problématiques particulièrement chronophages :

• l’organisation des tournées de collecte des échantillons ;
• la recherche d’informations dans une documentation technique abondante ;
• certaines tâches administratives répétitives ;
• la gestion d’un volume important d’appels téléphoniques.

L’objectif, en recourant à l'IA, n’est pas de remplacer les professionnels mais de leur permettre de consacrer davantage de temps aux activités à forte valeur ajoutée.

Le projet : partir des besoins métiers

La démarche du laboratoire repose sur un principe simple : commencer par identifier les irritants du quotidien avant de choisir les outils. Les premiers cas d’usage concernent deux domaines :

• la logistique liée à la collecte des échantillons biologiques, dont l’organisation mobilise un temps important pour prendre en compte les contraintes géographiques, les horaires et les impératifs médicaux ;
• la recherche documentaire qui est très chronophage. Les équipes doivent régulièrement consulter des notices, protocoles, fiches techniques ou manuels d’utilisation d’équipements. Retrouver rapidement la bonne information représentait parfois une tâche longue et répétitive.

Pour tenter de répondre à ces besoins, le laboratoire expérimente plusieurs solutions avant de retenir les plus adaptées à ses usages.

Une mise en œuvre progressive

L’entreprise a choisi de ne pas lancer un programme de transformation massif mais a privilégié un déploiement progressif par projet. Chaque projet a donné lieu à une succession de tests, de comparaisons d’outils et d’ajustements afin d'identifier les meilleurs choix. 

Pour les usages documentaires, le laboratoire s’appuie notamment sur une base de connaissances interne interrogeable en langage naturel, qui s'appuie sur la solution française Mistral AI. Un choix lié aux performances de la solution, mais aussi aux garanties qu'elle offre en matière de gestion de données de santé. 

Pour la gestion de la logistique, c'est la solution américaine Gemini, éditée par Google, qui a été retenue pour ses capacités d’analyse cartographique et d’optimisation des flux.

Les équipes utilisent également différents assistants IA pour vulgariser certaines informations médicales ou accéder plus rapidement à des connaissances spécialisées.

Une règle demeure cependant constante : aucune donnée sensible n’est stockée dans le cloud pour les usages documentaires.

Les résultats : des gains de temps spectaculaires

Les premiers résultats observés concernent la logistique. L’organisation des tournées de collecte, qui nécessitait auparavant près d’une semaine de travail, peut désormais être réalisée en une demi-journée grâce aux outils d’optimisation.

Des gains comparables ont été constatés sur la recherche documentaire. Les équipes peuvent désormais interroger directement les bases documentaires en langage naturel et accéder rapidement aux informations recherchées.

Cette réduction du temps consacré aux tâches répétitives permet de réaffecter les équipes à des missions à plus forte valeur ajoutée :

• vérification de dossiers complexes ;
• contrôle qualité ;
• accompagnement des patients ;
• amélioration des services proposés.

Une meilleure expérience pour les patients

L’un des bénéfices attendus concerne également la relation avec les patients. Le laboratoire reçoit environ 1 000 appels téléphoniques par jour, ce qui représente une charge importante pour les équipes d’accueil. L’entreprise travaille désormais sur des solutions conversationnelles capables d’améliorer l’accès à l’information et d’orienter plus efficacement les demandes.

L’objectif du recours à ces assistants conversationnels est double :

• améliorer la qualité de service ;
• répondre aux difficultés de recrutement qui touchent les fonctions d’accueil et de secrétariat médical.

Parallèlement, l’IA contribue à rendre certaines informations médicales plus compréhensibles et plus accessibles pour les patients.

Les difficultés rencontrées

Comme dans beaucoup de projets d’intelligence artificielle, la technologie n’est pas la principale difficulté. Le premier défi consiste à bien définir le besoin métier avant de choisir un outil.

Les équipes ont également dû réaliser plusieurs tests comparatifs et ajuster progressivement les paramètres des solutions retenues, notamment pour les usages logistiques.

Enfin, la protection des données constitue un sujet permanent. Dans un secteur manipulant des informations de santé particulièrement sensibles, chaque projet doit intégrer dès le départ des exigences élevées en matière de sécurité et de confidentialité.

L’IA au service du laboratoire de demain

Les perspectives identifiées par MYXLAB86 sont nombreuses. L’entreprise travaille notamment sur :

• des agents conversationnels destinés à améliorer l’accueil des patients ;
• l’automatisation de certaines tâches administratives en s'appuyant sur des outils de reconnaissance optique de caractères (OCR) ;
• l’exploitation et la structuration de jeux de données ;
• la maintenance prédictive des équipements de laboratoire.

Les industriels du secteur développent également des outils capables d’anticiper l’usure des automates ou d’identifier plus rapidement certaines anomalies techniques.

Pour le laboratoire, l’avenir réside dans la combinaison entre expertise humaine, puissance de calcul et exploitation intelligente des données.

Le conseil du dirigeant

Avant d’investir dans une technologie, il est essentiel d’identifier précisément les gains attendus, d’impliquer les collaborateurs concernés et de s’assurer que les données sont suffisamment structurées et fiables.

Selon le dirigeant, cette étape est la condition indispensable pour transformer une expérimentation en véritable levier de performance.

Le récap'

En savoir plus

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