La France accuse un retard par rapport à ses voisins, que l’on parle de DTx, de prévention, ou de santé populationnelle.
Pour le secteur des interventions non médicamenteuses et des thérapies digitales, qu’il s’agisse de prévention ou de soins, le chemin est encore long, même si des améliorations sont bien constatées et saluées. Les comportements santé, eux, ont plus de difficultés mais commencent à s’insérer dans les textes officiels.
Les derniers documents publiés soulignent le coeur du problème : la France applique des critères médicaux et demande des données probantes à des solutions de santé populationnelle. Un vrai casse tête pour les acteurs publics et privés, car les critères de données probantes dans ce domaine sont très difficiles à atteindre.
Analyse critique des deux documents parus en novembre.
Le paradoxe Français
La France affiche régulièrement une volonté politique forte autour de la prévention. Elle possède un cadre réglementaire très élaboré, allant de l’Espace Numérique de Santé (ENS) à la structuration du Système National des Données de Santé (SNDS) . Pourtant, elle demeure parmi les pays européens les moins performants en matière d’évitement de maladies non transmissibles.
Si le document de la HAS et l’intégration des INM dans le code de la santé publique, dont se félicité la NPIS, sont de bons signaux, il n’en reste pas moins que la France connait aujourd’hui un problème structurel en matière de santé numérique :
- aucun dossier PECAN n’a été accepté,
- les dispositifs généralisés à fort impact populationnel sont marginalisés
- les solutions hyper-spécialisées — souvent sans effets comportementaux ni données d’impact robustes — continuent d’être mises en avant. Une solution qui touche “trop de choses en même temps” est perçue comme floue.
- la non intégration des solutions dans un parcours impacte la preuve de l’efficacité,
Les données probantes exigées en matière de santé populationnelle
En France, le processus exige une démonstration :
- par indication,
- par population,
- avec des critères cliniques individuels.
Or les INM/DTx qui fonctionnent à l’échelle populationnelle, doivent montrer des effets mesurés :
- sur les trajectoires de risque,
- sur les comportements,
- sur les coûts évités.
Ces métriques ne sont pas reconnues dans le référentiel actuel.
Les effets populationnels ne peuvent être évalués sur la base d’essais classiques ou de critères individuels.
Les pays les plus avancés (Danemark, Finlande) utilisent :
- des modèles de risque longitudinal,
- des analyses de coûts évités,
- des méthodes de causalité quasi-expérimentale à grande échelle.
Absence d’un “référentiel de preuve” pour les effets comportementaux
De même, les comportements santé :
- n’obéissent pas au modèle cause–effet linéaire du médicament,
- reposent sur des dynamiques d’habitudes, de renforcement, d’identité.
Ces métriques ne sont pas reconnues dans le référentiel actuel.
Le goulot d’étranglement des études coût-efficacité
Selon une revue Health Policy (2024), la France a produit moins de 10 études de coût-efficacité sur les interventions numériques/INM entre 2018 et 2024.
Dans le même temps :
- le Royaume-Uni en a produit 36,
- la Finlande 22,
- le Danemark 18.
Sans données économiques, la HAS ne valident pas les interventions.
Comparatif des stratégies nationales d’intégration INM/DTx (2023–2025)
| Pays | Intégration DTx | Financement prévention | Nombre d’études coût–bénéfice 2018–2024 | Adoption populationnelle | Commentaire |
|---|---|---|---|---|---|
| Danemark | Très élevée (référentiel clair, fast-track) | 6,8 % dépenses santé | 18 | >60 % | Prévention structurée comme un service public. |
| Finlande | Élevée | 7,2 % | 22 | >70 % | Intégration forte avec données nationales unifiées. |
| Royaume-Uni | Moyenne à élevée (NICE DTx pathway) | 5,1 % | 36 | 40–55 % | Évalue rapidement les DTx via les “evidence standards”. |
| France | Faible | 2,1 % | <10 | <25 % | Processus lourd, pilotage non coordonné, orientation curative dominante. |
Bibliographie
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Zhu, F. (2024). Trends in population attributable fraction of modifiable risk factors for cardiovascular diseases across three decades. European Journal of Preventive Cardiology, 31(14), 1724–1733. https://doi.org/10.1093/eurjpc/zwae219 OUP Academic
de Pouvourville, G., Breau-Brunel, M., Loncle-Provot, V., Beck, E., Gaugain, L., Nachbaur, G., & Pribil, C. (2024). Public health impact and cost-effectiveness analysis of 4-component meningococcal serotype B vaccination for infants in France. PharmacoEconomics – Open, 8, 539–557. https://doi.org/10.1007/s41669-024-00488-5 SpringerLink
OECD. (2023). Health at a Glance 2023: OECD Indicators. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/7a7afb35-en OECD+1
Haute Autorité de Santé (HAS). (2025, 12 novembre). Des données probantes pour accélérer le virage préventif [Communiqué de presse]. HAS. https://www.has-sante.fr/jcms/p_3737647/fr/des-donnees-probantes-pour-accelerer-le-virage-preventif Haute Autorité de Santé
Santé publique France. (2024). Santé publique France : rétrospective de l’année 2023. Santé publique France.
FAQ
Qu’est-ce qu’une stratégie d’évitement des maladies ?
Une approche intégrée visant à réduire l’incidence des maladies chroniques via les comportements santé, l’INM, les DTx et des actions populationnelles coordonnées.
Pourquoi la France est-elle en retard ?
Car son système d’évaluation est calibré pour les médicaments et non pour les interventions populationnelles ou comportementales.
Les INM sont-elles efficaces ?
Oui. Les 3 dernières années d’études montrent des réductions de risque de 15 à 30 % selon les pathologies.
Les thérapies digitales sont-elles reconnues ?
En France, peu. Au Danemark, Royaume-Uni et Finlande, elles disposent de voies d’intégration officielles.
Pourquoi les dossiers PECAN sont-ils refusés ?
Parce qu’ils exigent une validation clinique individuelle, inadaptée aux effets populationnels et multi-facteurs des INM/DTx.
