Workflow IA · Administration Médicale — IS30
IS30 · InfoSolutions30
🔒  CONFORME RGPD & HDS

Workflow IA · Administration Médicale

Traitement automatisé des données de santé avec anonymisation NLP intégrée — zéro donnée nominative exposée au modèle IA, conformité RGPD/HDS de bout en bout.

Pourquoi l'IA dans l'administration médicale ?

Les établissements de santé croulent sous les tâches administratives répétitives. L'IA permet de les automatiser — sans jamais exposer les données patients.

Les données de santé sont parmi les plus sensibles au sens du RGPD (article 9). Leur traitement par des systèmes IA impose une architecture stricte : anonymisation avant tout passage au modèle, hébergement HDS, traçabilité complète et droit d'accès patient garanti.

IS30 a développé un pipeline qui dissocie systématiquement la couche d'anonymisation du traitement LLM. Le modèle ne voit jamais un nom, un NIR ou une date de naissance réelle — uniquement des pseudonymes temporaires réversibles par accès restreint.

−65%
Temps de traitement
administratif moyen
−90%
Erreurs de saisie
et de classement
−40%
Coût de traitement
par dossier patient
Pipeline 7 étapes IS30

Chaque requête transite par une chaîne de traitement sécurisée et auditée, de la réception à l'archivage chiffré.

01
Réception de la requête
ENTRÉE
Collecte multicanal : email entrant, formulaire web, transcription vocale (Whisper). Horodatage automatique et identifiant de session unique généré.
02
Anonymisation automatique
🔒 NLP / NER
Détection des entités sensibles par modèle NER médical (spaCy + règles métier) : nom, prénom, NIR, date de naissance, adresse, email, téléphone → remplacement par pseudonymes temporaires chiffrés.
03
Classification & routage IA
ROUTAGE
Le texte anonymisé est classifié par intention (demande d'accès dossier, courrier médical, pré-remplissage, synthèse…) et routé vers le bon sous-agent LangChain.
04
Traitement LLM sur données anonymisées
IA · GPT-4o
GPT-4o traite uniquement les données pseudonymisées. Aucune information nominative n'est transmise au modèle. Prompt engineering médical adapté au type de tâche détecté.
05
Ré-identification contrôlée
⚠ ACCÈS RESTREINT
Résolution des pseudonymes vers données réelles, uniquement par personnel autorisé (accès MFA requis). Table de correspondance chiffrée AES-256, jamais exposée au modèle IA.
06
Génération réponse / document
OUTPUT
Production du document final (courrier, formulaire pré-rempli, synthèse, réponse RGPD) avec re-injection contrôlée des données réelles. Mise en forme PDF ou envoi sécurisé.
07
Archivage chiffré + log audit
✓ ARCHIVÉ
Stockage chiffré en base PostgreSQL HDS. Journal d'audit immuable : qui a accédé, quand, quelle action. Durée de conservation configurable selon politique RGPD de l'établissement.
Zoom — Anonymisation NLP

Visualisation du processus de pseudonymisation : données brutes vs données transmises au modèle IA.

📊 Avant / Après pseudonymisation

Donnée brute Type d'entité Donnée pseudonymisée
Jean Dupont NOM_PRENOM PATIENT_A1F3
1 85 02 75 014 042 19 NIR NIR_7X2K
12/02/1985 DATE_NAISSANCE DOB_REF_09
14 rue de la Paix, Nîmes ADRESSE ADDR_B9Q1
jean.dupont@gmail.com EMAIL MAIL_C4T7
06 12 34 56 78 TELEPHONE TEL_D2M5
Dr. Marie Leclerc