RH à l’hôpital : l’IA, une réponse stratégique aux exigences du référentiel HAS 2025 ?

Planifier les effectifs, détecter les risques psychosociaux : l’IA permet de renforcer la gestion des ressources humaines dans les établissements de santé et d’accompagner la mise en conformité avec les critères du référentiel HAS 2025.

Un référentiel qui reconnaît pleinement les enjeux RH 

Le référentiel « Certification des établissements de santé pour la qualité des soins » – version 2025, publié par la Haute autorité de santé (HAS), affirme une approche globale de la qualité, intégrant pleinement la gouvernance, la gestion des ressources professionnelles et la qualité de vie au travail. Les critères RH sont regroupés dans le chapitre 3.2 intitulé « La maîtrise des ressources professionnelles et des compétences ».

Ce chapitre se décline en 11 critères applicables à tous les établissements de santé, allant de l’organisation de la continuité des soins à la gestion des conflits interpersonnels, en passant par la formation, la QVT ou encore la sécurité des professionnels. Cette structuration témoigne d’une volonté explicite d’intégrer les dynamiques RH dans la stratégie qualité et sécurité des soins, dans un contexte de fortes tensions sur les effectifs hospitaliers.

Plannings, formation, bien-être : l’IA transforme la gestion RH hospitalière

L’IA, lorsqu’elle est déployée de manière éthique et encadrée, peut soutenir directement les établissements dans l’atteinte des exigences du chapitre 3.2. Critère par critère, plusieurs cas d’usage et solutions concrètes permettent déjà de répondre aux attentes du référentiel.

Concernant la continuité des soins (3.2-01), des solutions d’optimisation des plannings intégrant de l’IA ont été testées dans le cadre du dispositif « Duel ANAP ». Elles permettent d’anticiper les absences et de réorganiser dynamiquement les affectations de personnel, contribuant à maintenir des soins de qualité malgré des variations de présence. Ces outils ont démontré leur efficacité pour soulager les cadres de santé d’une partie des tâches de planification.

Pour le critère 3.2-02 sur l’adéquation entre les ressources et la charge de travail, certaines solutions proposent des modèles prédictifs qui ajustent les effectifs en fonction de l’activité attendue dans les unités. Ce type d’outil a été expérimenté dans des établissements hospitaliers pour tester la robustesse de scénarios de planification et améliorer la réactivité des équipes RH.

Sur le volet des compétences (3.2-03), des plateformes comme Neobrain ou Workday permettent, grâce à l’IA, d’identifier les écarts de compétences entre les profils des professionnels et les besoins de l’établissement. Elles peuvent recommander des parcours de formation ciblés, alignés sur les enjeux métiers et les évolutions du système de santé.

La formation à la gestion des risques (3.2-04) bénéficie également de l’IA à travers deux leviers : d’une part, l’analyse automatisée des événements indésirables, comme le fait la solution Qualineo, qui permet de catégoriser, prioriser et suggérer des actions correctives ; d’autre part, la simulation en santé, qui peut être enrichie par des algorithmes générant des scénarios réalistes à partir de cas précédemment analysés.

Comment l’IA aide à aligner ressources et besoins réels ?

Les responsables d’équipe (3.2-05) peuvent quant à eux être accompagnés par des assistants IA managériaux. Ces outils fournissent des feedbacks sur la gestion des équipes, identifient les tensions récurrentes et proposent des pistes d’amélioration. Des solutions de ce type ont été présentées dans le cadre de webinaires spécialisés (notamment par Unow).

Les critères relatifs à la santé (3.2-06) et à la sécurité (3.2-07) des professionnels s’appuient sur les apports de l’analyse textuelle et des tableaux de bord intelligents. Grâce au traitement du langage naturel, certaines IA permettent d’analyser les réponses à des enquêtes internes pour détecter précocement des signes de stress ou de mal-être au travail. Des solutions comme Sigma-RH ou Qualineo permettent ce type de traitement.

La qualité de vie au travail (3.2-08 et 3.2-09) peut également être suivie à travers des dashboards dynamiques qui mesurent en temps réel le climat social dans les unités. Ces indicateurs, calculés à partir de données RH, de signalements et de retours anonymes, donnent aux directions une capacité d’anticipation et d’action ciblée, plus fine que les outils traditionnels.

La gestion des conflits interpersonnels (3.2-10) peut quant à elle bénéficier d’outils d’analyse sémantique, capables d’identifier, dans les verbatim d’enquêtes ou les échanges internes, des signaux de tensions ou de conflits larvés. Des plateformes comme Neobrain proposent de telles fonctionnalités dans le champ des RH augmentées.

Enfin, pour favoriser le travail en équipe (3.2-11), certaines solutions intégrant l’IA facilitent la coordination des soignants via des plateformes collaboratives intelligentes, améliorant le partage d’information, la clarté des rôles et la fluidité des communications.

Une transformation par l’IA qui reste cependant à structurer 

L’usage de l’IA en support des politiques RH dans les établissements de santé est encore émergent, mais rapidement structurant. Il permet non seulement de gagner en réactivité, mais aussi de renforcer les capacités d’analyse et d’anticipation, deux dimensions essentielles du pilotage qualité/RH. Toutefois, l’usage de l’IA doit rester éthique, explicable et centré sur l’humain. Il ne s’agit pas de remplacer le jugement des professionnels, mais de leur fournir des outils pour mieux comprendre les besoins, les tensions et les leviers d’action.