Saana : un LLM médical souverain, déjà utilisé par des hôpitaux
Le problème
La médecine produit une quantité considérable de contenu : protocoles cliniques, fiches thérapeutiques, informations patient, comptes-rendus de consultation. Ce contenu est rédigé par et pour des professionnels de santé. Il est précis, rigoureux — et souvent incompréhensible pour la grande majorité des patients.
Résultat : un patient qui sort d'une consultation avec une pathologie chronique dispose rarement des ressources pour comprendre sa maladie, son traitement, ou les gestes à adopter au quotidien. Cette lacune n'est pas anecdotique. Elle a un impact direct sur l'observance thérapeutique, la relation de confiance avec les soignants, et in fine sur les résultats cliniques.
L'intuition de départ de Saana était simple : l'intelligence artificielle peut combler cet écart. Mais cette intuition se heurte immédiatement à une contrainte structurelle du secteur — les données de santé ne peuvent pas être confiées à n'importe quelle IA grand public.
Les grandes plateformes d'IA généralistes — aussi performantes soient-elles — ne sont pas conçues pour le secret médical. Elles hébergent des données dans des juridictions qui échappent au contrôle des établissements de soins. Elles ne garantissent pas que les informations échangées ne serviront pas à entraîner leurs modèles. Pour un hôpital ou une clinique, s'appuyer sur ces outils sans précaution revient à externaliser la confiance accordée par les patients — ce qu'aucun directeur médical sérieux ne peut accepter.
Il fallait donc une autre approche.
La solution : Saana
Saana est un LLM vertical souverain, spécialisé en médecine. Ce n'est pas un chatbot généraliste auquel on aurait ajouté une couche santé. C'est un modèle conçu pour le domaine médical, entraîné et opéré dans des conditions qui respectent les exigences propres à ce secteur.
L'un des premiers cas d'usage concrets est une application destinée aux patients. Elle prend le contenu éducatif produit par les cliniques — des ressources pédagogiques souvent techniques et denses — et le transforme en informations claires, accessibles, adaptées au niveau de compréhension d'une personne non médicale.
Concrètement : un établissement dispose déjà d'un corpus de contenus validés par ses équipes médicales. Saana ne réinvente pas ce contenu — il le rend utilisable par ceux à qui il est destiné.
Ce qui distingue Saana d'un projet IA classique, c'est que l'hébergement et la maîtrise des données sont au coeur de l'architecture, et non ajoutés après coup. L'infrastructure est souveraine. Les données restent sous contrôle de l'établissement. Le modèle ne fuite rien vers des systèmes tiers.
Et surtout : Saana est déjà en production. Des hôpitaux à Montpellier l'utilisent aujourd'hui. Ce n'est pas un prototype, pas un POC présenté en démo. C'est un produit qui tourne, adopté par des professionnels de santé dans un environnement réel.
Pourquoi la souveraineté était non négociable
Dans beaucoup de secteurs, la souveraineté des données est une bonne pratique. Dans le secteur de la santé, c'est une condition légale et éthique.
Le RGPD impose des règles strictes sur le traitement des données personnelles de santé — considérées comme des données sensibles de catégorie spéciale. Le secret médical ajoute une couche supplémentaire : un établissement de soins engage sa responsabilité dans la gestion de ces informations, y compris lorsqu'il les confie à un prestataire technologique.
Mais au-delà du cadre légal, il y a une question de confiance institutionnelle. Un hôpital qui adopte une solution IA le fait aux yeux de ses patients, de ses équipes médicales, et de ses tutelles. Si la question "où vont nos données ?" ne peut pas recevoir une réponse claire et documentée, l'adoption est bloquée — quelle que soit la qualité du produit.
Saana a traité cette question comme une priorité de conception, pas comme un problème à résoudre en dernier. C'est ce qui a rendu possible une mise en production réelle dans des établissements hospitaliers.
Le rôle de CTO : architecture, produit, mise en production
Dibrilou Diagne est CTO de Saana. Son rôle couvre à la fois la dimension technique et la dimension produit — deux faces d'un même enjeu dans un projet de cette nature.
Sur le plan technique, cela signifie concevoir une architecture qui permette d'entraîner et d'opérer un LLM spécialisé dans un environnement souverain. Ce type de choix a des implications profondes : choix de l'infrastructure, des fournisseurs, des protocoles de sécurité, de la chaîne de traitement des données. Ce sont des décisions qui engagent le projet sur plusieurs années.
Sur le plan produit, cela signifie traduire un besoin médical réel en fonctionnalités concrètes, naviguer entre les contraintes des équipes médicales, les attentes des patients, et les réalités de déploiement dans des établissements hospitaliers — des organisations avec leurs propres processus, leurs propres systèmes d'information, et une exigence de fiabilité très élevée.
Ce double rôle — architecte et chef de produit — est au coeur de ce que Dibrilou apporte. Avec onze ans d'expérience en IT, une trajectoire en data (hub de données et API pour la MGEN, plateforme data santé chez Air Liquide) et une expérience de formation d'équipes techniques à grande échelle — dont une cinquantaine de personnes sur des sujets IA — il incarne une compétence rare : celle de quelqu'un qui comprend à la fois la profondeur technique et les enjeux stratégiques du produit.
Saana est la démonstration que cette combinaison produit des résultats concrets, mesurables, en production.
Ce que ce projet prouve pour vos projets IA
Il y a une croyance répandue dans les organisations qui explorent l'IA : les cas d'usage sont prometteurs, mais les contraintes sectorielles — réglementaires, éthiques, organisationnelles — rendent la mise en production lointaine ou complexe.
Saana est la preuve du contraire.
Un LLM spécialisé et souverain est non seulement possible techniquement, mais adopté par des professionnels dans un secteur parmi les plus exigeants qui soit. Ce n'est pas un POC. Ce n'est pas une démonstration en conditions de laboratoire. C'est un produit en production, dans des hôpitaux, aujourd'hui.
Ce que Saana démontre :
- La spécialisation est un avantage : un modèle conçu pour un domaine précis surpasse un généraliste utilisé sans précaution dans ce même domaine.
- La souveraineté n'est pas un obstacle : traitée dès la conception, elle devient un atout différenciant et un facteur d'adoption.
- La mise en production est possible : avec la bonne architecture et le bon pilotage produit, un projet IA peut aller jusqu'au déploiement réel, même dans un environnement contraignant.
Ces principes ne sont pas propres à la santé. Ils s'appliquent à tout secteur où les données sont sensibles, où la conformité est exigeante, et où la confiance des utilisateurs finaux conditionne l'adoption.
Parlons de votre projet
Twenty accompagne des dirigeants et des équipes qui veulent intégrer l'IA dans leur organisation sans perdre le contrôle de leurs données ni de leur produit.
L'approche : expertise d'un grand groupe, proximité d'un partenaire. Vous déléguez la complexité technique. Vous gardez la maîtrise des décisions qui comptent.
Si vous portez un projet IA — en santé, dans les services, ou dans tout secteur où les données sont stratégiques — et que vous cherchez quelqu'un qui l'a déjà fait en conditions réelles, discutons.
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