Chaque nuit, dans les couloirs des EHPAD français, une chute sur deux n’est pas détectée avant que le résident ne soit découvert au sol — parfois une heure et demie plus tard. Ce délai d’intervention est l’une des raisons pour lesquelles l’intelligence artificielle (IA) est en train de se déployer concrètement dans les établissements. En 2026, les outils ne sont plus des prototypes : plusieurs solutions sont déployées dans des milliers de chambres, avec des résultats cliniques mesurés. Voici ce qui fonctionne réellement, ce que ça change pour les soignants, et ce que le règlement européen sur l’IA impose aux EHPAD d’ici le 2 août 2026.

Détection de chutes : 3 outils déployés, des résultats documentés

Les chutes représentent la première cause de mortalité accidentelle chez les personnes de plus de 65 ans en France : 2 millions de chutes par an, 10 000 décès. En EHPAD, le risque est structurellement élevé en raison de la polymédication, des troubles cognitifs et de la mobilité réduite. Trois outils à base d’IA sont aujourd’hui opérationnels à grande échelle :

VA²CS (Créative Specific Software, Vaucluse) — La solution utilise des capteurs optiques couplés à une IA pour détecter les chutes en moins de 10 secondes. Les images sont floutées : seule une vidéo de 30 secondes avant l’alerte est disponible pour les personnels habilités. En plus de la détection, l’outil identifie les précurseurs de chute : ralentissement de la marche, déambulation nocturne anormale, lever tardif. Résultats : 85 % des chutes détectées. Déploiement : plus de 2 000 chambres en France et dans les pays nordiques. (Source : SilverEco)

OSO-AI (Brest) — Surnommée « l’oreille augmentée des soignants », cette solution analyse les sons de la chambre via un boîtier Wi-Fi mural capable de reconnaître 150 classes de sons : chutes, cris, détresse respiratoire, vomissements, appels à l’aide. C’est la seule solution du marché capable de détecter les vomissements nocturnes et la détresse respiratoire sans contact physique. Déploiement : 3 000 chambres, dont le CHRU de Brest, la Croix-Rouge Auvergne-Rhône-Alpes (500 chambres pilotes) et la Mutualité Française Finistère. La startup a levé 14 millions d’euros et a été retenue pour l’EHPAD du futur du CHU de Brest (ouverture prévue 2029). Le Dr Françoise Duquesne, gériatre au CHU : « Il y a moins de ruptures de tâches et plus de sécurité pour les résidents comme pour les soignants. »

KASPARD (Belgique/France) — Cette solution utilise un capteur 3D (nuage de points, technologie similaire aux voitures autonomes) sans capturer aucune image : les données d’intimité sont ainsi préservées. Les résultats cliniques sont les plus documentés du secteur : une étude sur 65 chambres et 4 mois a montré une réduction par 3 des chutes nocturnes ; au CHU de Liège, les chutes nocturnes sont passées de 9 à 1 par mois. Le délai d’intervention moyen sans système : jusqu’à 1h20. Avec KASPARD : moins de 2 minutes. Déploiement : plus de 3 000 chambres en France et en Belgique. (Source : SilverEco)

Ces outils s’inscrivent dans la stratégie de prévention des chutes en EHPAD, dont le guide complet SOS EHPAD détaille les protocoles réglementaires et les outils d’évaluation du risque.

Surveillance des troubles de l’humeur : Emobot et la détection précoce de la dépression

Jusqu’à 90 % des résidents en EHPAD présentent des troubles neuropsychiatriques (dépression, anxiété, agitation), selon les données citées par l’ANAP. Ces troubles sont massivement sous-diagnostiqués : le résident apathique ou anxieux ne se plaint pas, et les soignants n’ont pas toujours le temps d’observer finement les variations de comportement.

Emobot (Paris, CentraleSupélec, 2022) — Cette solution analyse en continu les expressions faciales, les modulations vocales et le dynamisme du mouvement pour produire un « thermomètre émotionnel ». Un dashboard (application Emotrack) alerte les soignants par SMS ou e-mail en cas de déviation prolongée par rapport à la baseline du résident. Les données sont traitées en temps réel et ne sont pas stockées : elles ne sont pas associées à des données personnelles au sens du RGPD. Lors d’une expérimentation sur 50 patients tendant à s’isoler, les résultats ont été jugés « très prometteurs », avec une acceptabilité de 80 % chez les participants. L’ANAP l’a référencé dans son Observatoire de l’IA : fiche Emobot sur ia.anap.fr.

Ces outils viennent en appui des évaluations cliniques formalisées décrites dans notre guide sur la dépression et le risque suicidaire en EHPAD et notre guide sur la douleur en EHPAD.

Ce que ça change réellement pour les soignants

Les gains documentés dans les établissements déployant ces outils vont au-delà de la seule sécurité des résidents. Pour les équipes soignantes, l’impact est triple :

• Suppression des rondes nocturnes intrusives : les systèmes de surveillance passifs permettent de remplacer les rondes systématiques toutes les heures, qui perturbent le sommeil des résidents et épuisent les équipes de nuit.
• Recentrage sur la relation de soin : selon une étude citée dans notre guide IA en EHPAD, un aide-soignant ne passe actuellement que 44 % de son temps auprès des résidents. Les alertes contextualisées permettent de concentrer les interventions là où elles sont nécessaires.
• Réduction des hospitalisations : certains établissements rapportent une réduction de 50 % des hospitalisations grâce aux alertes prédictives, avec des économies estimées jusqu’à 200 000€ par établissement et par an.

Une étude publiée dans le Journal of the American Medical Directors Association (JAMDA) confirme une réduction de 30 % des chutes en EHPAD grâce aux outils de surveillance par caméra. L’acceptabilité reste un facteur clé : selon une enquête citée par les fournisseurs, 85 % des familles se déclarent favorables à l’IA pour la sécurité de leur proche. Les soignants, eux, insistent sur l’importance d’être associés à la démarche dès le départ. Le guide ANAP « Déployer l’IA en toute confiance » (janvier 2025) identifie les processus mal définis et la gouvernance des données comme les principaux obstacles à l’adoption, pas la technologie elle-même.

AI Act : ce que les EHPAD doivent faire avant le 2 août 2026

Le règlement européen sur l’intelligence artificielle (Règlement UE 2024/1689, dit « AI Act ») est entré en vigueur le 1er août 2024. Pour les EHPAD, la date critique est le 2 août 2026 : à partir de cette date, les exigences pour les systèmes d’IA à haut risque s’appliqueront pleinement. Les outils de monitoring médical (détection de chutes, surveillance des constantes, analyse de l’humeur) entrent dans cette catégorie car ils affectent la santé et les droits fondamentaux des personnes.

Les obligations concrètes pour les EHPAD déployeurs de tels systèmes sont :

• Enregistrement du système dans la base de données européenne (article 71)
• Évaluation de conformité préalable (article 43) — à réaliser avec le fournisseur
• Supervision humaine effective et obligatoire : l’IA ne décide pas, elle alerte. Un soignant doit toujours valider.
• Obligation de littératie en IA pour le personnel utilisant les outils (article 4) : l’employeur doit former ses équipes à comprendre le fonctionnement et les limites du système.
• Analyse d’impact sur les droits fondamentaux (article 27) — en particulier pour les résidents incapables de consentir
• Double conformité avec le RGPD : les données de santé restent des données sensibles, même traitées localement

Le portail G-NIUS de l’ANS propose une fiche de conformité AI Act adaptée au secteur de la santé numérique. L’ANAP a également publié un guide d’accompagnement en quatre temps pour les ESMS. Pour les enjeux liés au logiciel DUI et à l’interopérabilité des données, notre guide comparatif DUI et logiciels EHPAD est à jour des exigences Ségur numérique.

Les limites à ne pas oublier

L’enthousiasme pour ces outils doit être tempéré par les réalités du terrain. Les 3 freins principaux identifiés par le baromètre 2025 du secteur sont : la sécurité des données, le financement de la formation des équipes, et la viabilité des modèles économiques pour les petites structures. Un EHPAD de 60 places n’a pas les mêmes capacités d’investissement qu’un groupe de 5 000 lits.

Par ailleurs, 78 % des personnes âgées interrogées déclarent préférer le contact humain à la technologie, et 65 % expriment des inquiétudes sur l’utilisation de leurs données de santé. Ces chiffres rappellent que le déploiement de l’IA en EHPAD ne peut réussir que s’il est accompagné d’une communication transparente auprès des résidents et de leurs familles, et d’une intégration réelle dans la culture de soin de l’équipe — pas d’un outil plaqué sur une organisation défaillante. Notre article sur l’IA en gériatrie et l’approche éthique approfondit ces enjeux.