Microsoft, Alphabet, Meta et Amazon devraient dépenser plus de 700 milliards de dollars en dépenses d'investissement cette année — principalement pour des centres de données et du matériel informatique — afin de construire l'infrastructure nécessaire à l'intelligence artificielle. Pour que des dépenses d'une telle ampleur soient rentables, l'IA devra générer des gains de productivité significatifs dans l'ensemble de l'économie — et peu de secteurs offrent plus d'espace pour le démontrer que la santé.

Les dépenses de santé américaines ont atteint 5 300 milliards de dollars en 2024, soit l'équivalent de 18 % du PIB. Selon certaines estimations, près de 1 000 milliards de dollars de ce total sont consacrés à la seule administration. Parallèlement, la demande de soins continue de dépasser les effectifs cliniques disponibles. Si l'IA peut réduire le coût de la prise en charge tout en libérant du temps pour que les cliniciens traitent davantage de patients, l'opportunité économique pourrait être considérable.

Les grands acteurs de l'IA s'impliquent déjà davantage dans le secteur. Microsoft et la Mayo Clinic développent un modèle d'IA de pointe conçu spécifiquement pour la santé, tandis que Google Cloud et CVS Health ont conclu un partenariat de long terme pour alimenter avec Gemini, la famille de modèles d'IA de Google, la nouvelle plateforme Health100 de CVS. Ces deux initiatives suivent la même logique : intégrer l'IA dans les flux de travail administratifs et cliniques précis où les coûts s'accumulent.

Pour les prestataires de santé, toutefois, l'opportunité de l'IA est soumise à un compte à rebours. À mesure que l'efficacité accrue se reflète dans les remboursements, qui constitue aujourd'hui un avantage peut devenir demain la norme que les prestataires devront atteindre.

La fenêtre pour capter les gains de l'IA se réduit

Pour les prestataires, l'économie de l'IA peut être simple : réduire le travail administratif nécessaire à la délivrance des soins en abaisse le coût. Le défi est que la fenêtre pour bénéficier de ces gains d'efficacité peut être limitée avant que les remboursements ne s'y ajustent.

Medicare intègre déjà la productivité dans les mises à jour de paiement pour les hôpitaux, les établissements de soins infirmiers qualifiés, les soins à domicile et d'autres structures. Pour 2026, la CMS — l'agence qui administre Medicare — a étendu cette logique à la rémunération des médecins, appliquant un ajustement d'efficacité de 2,5 % à la composante travail de certains services non basés sur le temps. Cet ajustement tient compte des gains d'efficacité que la CMS anticipe dans la façon dont ces services sont délivrés au fil du temps.

Cela donne aux prestataires une raison de capter rapidement les économies générées par l'IA. Ceux qui utilisent l'IA pour réduire les coûts de documentation, d'admission ou de coordination peuvent abaisser leur structure de coûts dès maintenant, avant que l'efficacité accrue ne se reflète plus pleinement dans leur rémunération. Ceux qui attendent risquent de subir la même pression tarifaire sans avoir réalisé ces économies. Avec le temps, les prestataires plus efficaces peuvent amplifier cet avantage en réinvestissant dans le personnel, les capacités et les soins.

Le véritable rendement de l'IA réside dans ce qui se passe une fois le travail accéléré

La santé possède ce que de nombreux secteurs n'ont pas : un endroit clair où réinvestir les gains de productivité créés par l'IA. La demande dépassant déjà les effectifs cliniques disponibles, le temps libéré par la documentation, la planification ou l'admission ne signifie pas nécessairement moins de personnes faisant le même travail. Cela peut signifier davantage de patients pris en charge plus rapidement.

Capter cette valeur exige de partir du travail, et non de la technologie. Les meilleures opportunités se cachent souvent en pleine vue : une documentation qui retient un clinicien devant son écran, un processus d'admission qui retarde l'accès aux soins, ou une orientation qui se bloque entre deux structures de soins. Le succès doit être tout aussi concret. L'IA doit rendre aux cliniciens un temps réellement utile, leur permettre de consacrer plus de temps significatif aux patients, ou éliminer le travail inutile plutôt que de simplement le déplacer ailleurs.

Prenons l'exemple d'un patient passant d'un hôpital à des soins de suite. Une orientation retardée ou une information manquante peut entraîner des appels téléphoniques et des relances manuelles, retarder les soins et accroître le risque de réadmission. Si l'IA aide à ce que cette transition se fasse correctement du premier coup, la valeur va au-delà d'une orientation plus : elle peut éliminer des tâches et des coûts en aval tout en permettant une prise en charge plus rapide. Un outil qui fait gagner cinq minutes mais ajoute une nouvelle connexion, un silo de données ou une étape de transmission n'a fait que déplacer la charge.

Les prestataires doivent également décider à l'avance de ce qu'ils feront de la capacité créée. Le temps rendu aux cliniciens peut permettre de voir plus de patients ou de soulager un personnel déjà sous pression. Lorsque ces gains de productivité réduisent le coût de la prise en charge, ils peuvent renforcer les marges et dégager plus de marge de manœuvre pour investir dans le personnel, élargir l'accès et améliorer les soins.

Le pari de 700 milliards de dollars doit produire des retours concrets

La prochaine phase du boom de l'IA se mesurera moins au volume de capacité de calcul construit qu'à ce que les entreprises en feront. La santé constitue un test particulièrement décisif : l'IA peut-elle retirer suffisamment de coûts et de frictions d'une industrie massive pour en changer l'économie tout en élargissant les soins qu'elle peut délivrer ?

Les géants de la tech ont déjà engagé des centaines de milliards de dollars pour construire l'infrastructure de l'IA. La question la plus difficile est de savoir si cette technologie peut générer une productivité à une échelle qui rende l'investissement rentable. La santé pourrait être l'un des endroits les plus clairs pour le découvrir. Les indicateurs à surveiller sont concrets : si les outils d'IA passent des projets pilotes aux travaux de documentation, d'admission et d'orientation où se situent les coûts, et comment les structures de coûts des prestataires évoluent à mesure que l'efficacité s'intègre dans les règles de paiement.

Les opinions exprimées dans les tribunes de Fortune.com sont uniquement celles de leurs auteurs et ne reflètent pas nécessairement les opinions et convictions de Fortune.

Cet article a été publié initialement sur Fortune.com.