Cet article fait suite à la publication de l’article Health prevention research in France: Increasing investment is a priority, rethinking targets is equally crucial/La recherche française en prévention en santé : Investir davantage est prioritaire, revoir les cibles l’est tout autant et analyse les difficultés rencontrées dans la recherche en prévention.
La prévention en santé n’est plus limitée par un manque de preuves. Elle est limitée par un problème de transformation.
Les leviers permettant de réduire l’incidence des maladies non transmissibles sont identifiés depuis plusieurs décennies. Pourtant, leur impact à l’échelle des populations reste faible et inégal.
Ce décalage ne relève ni d’une incertitude scientifique ni d’un manque d’innovation. Il correspond à un problème précis : l’incapacité des systèmes à transformer une efficacité démontrée en impact réel.
Qu’est-ce que la recherche interventionnelle en prévention ?
La recherche interventionnelle en prévention vise à comprendre comment mettre en œuvre efficacement des interventions de santé dans des conditions réelles.
Contrairement aux essais contrôlés classiques, elle s’intéresse :
- aux contextes d’implantation
- aux conditions organisationnelles
- aux contraintes sociales et environnementales
- aux facteurs influençant l’adoption et le maintien des interventions
Son objectif n’est pas uniquement de démontrer qu’une intervention fonctionne, mais de comprendre comment produire un impact réel à l’échelle des populations.
40 à 50 % des cancers évitables : une base scientifique stabilisée
Les estimations les plus robustes convergent.
Aux États-Unis, 40 % des cas de cancer et près de 50 % des décès par cancer en 2019 sont attribuables à des facteurs de risque modifiables, principalement le tabac, l’alimentation, l’alcool et l’inactivité physique (Islami et al., 2024).
Ces ordres de grandeur sont cohérents avec les synthèses internationales et ne font plus débat dans la littérature.
Autrement dit, à périmètre constant, une réduction massive de l’incidence est théoriquement possible.
Dans le même temps, les interventions efficaces sont connues :
- programmes intensifs de prévention du diabète réduisant le risque de 40 à 60 %
- politiques de lutte contre le tabac ayant démontré leur efficacité populationnelle
- vaccination HPV avec des niveaux d’efficacité proches de 90 % sur certaines lésions précancéreuses
Le problème n’est donc pas l’identification des leviers.
Un impact populationnel faible malgré des leviers connus
Si ces interventions étaient déployées à l’échelle, leurs effets seraient visibles dans les indicateurs de santé.
Ce n’est pas le cas.
Les maladies non transmissibles représentent toujours environ 75 % de la mortalité mondiale (WHO, 2025), et leur charge continue d’augmenter dans les pays de l’OCDE, avec une hausse attendue de la multimorbidité de l’ordre de 70 % d’ici 2050 (OECD, 2026).
En France, plusieurs indicateurs illustrent ce décalage entre preuve et impact :
- tabagisme encore parmi les plus élevés de l’OCDE malgré des politiques connues
- couverture HPV < 50 % pour une cible d’efficacité populationnelle à 90 %
- progression continue du surpoids et de l’obésité depuis les années 1990
De même, Santé publique France a publié en mars 2026 un bilan sans appel de la lutte contre les chutes des personnes âgées entre 2019 et 2024. Les hospitalisations liées aux chutes chez les 65 ans et plus ont augmenté de 20,5 % (l’objectif était une réduction de 20 % d’ici 2026). Les décès ont progressé de 18 % malgré un plan national de 4 ans et des millions d’euros investis.
Le plan Antichute prévoyait surtout des mesures du type adapter les salles de bain, poser des barres d’appui, installer des téléalarmes. Mais pas d’activité physique adaptée, dont la littérature scientifique souligne pourtant une meilleure efficacité.
Un désalignement structurel des investissements
Les données de financement confirment ce désalignement.
Entre 2007 et 2023, sur 1,8 milliard d’euros investis par l’INCa dans la recherche sur le cancer, seulement 3 % ont été consacrés explicitement à la prévention (INCa, 2024).
Dans le même temps :
- la recherche étiologique reste dominante
- la recherche interventionnelle reste marginale
- les études de mise en œuvre à grande échelle sont rares
Ce déséquilibre est critique.
Il signifie que les systèmes continuent d’investir dans :
- la compréhension des causes
- le développement de nouvelles solutions
alors que :
- les facteurs de risque majeurs sont déjà identifiés
- les interventions efficaces existent
Le point de rupture : passer de l’efficacité à l’implémentation
La littérature converge sur un point précis : le principal manque n’est pas la preuve d’efficacité, mais la capacité à mettre en œuvre les interventions dans des contextes réels (Wolfenden et al., 2022).
Ce passage repose sur une distinction essentielle, rarement explicitée dans les politiques publiques.
| Niveau | Type d’efficacité | Exemple | Limite principale |
|---|---|---|---|
| Efficacité théorique | RCT (essais contrôlés) | Programme intensif de prévention | Conditions souvent éloignées de la vie réelle |
| Efficacité en vie réelle | Études interventionnelles | Déploiement local d’un programme | Forte variabilité selon les contextes |
| Impact populationnel | Politiques publiques et déploiement à grande échelle | Réduction de l’incidence des maladies | Dépend de l’organisation des systèmes et des déterminants sociaux |
La majorité des preuves disponibles se situent au premier niveau.
Le problème se situe au troisième.
Exemple concret : le paradoxe du diabète de type 2
Les programmes intensifs de prévention du diabète constituent un exemple classique de ce décalage entre efficacité théorique et impact populationnel.
Dans des essais contrôlés, certaines interventions comportementales permettent de réduire de 40 à 60 % le risque de développer un diabète chez les personnes à risque élevé.
Mais lorsqu’elles sont déployées à grande échelle, plusieurs difficultés apparaissent :
- faible participation des populations les plus vulnérables
- abandon progressif dans le temps
- contraintes professionnelles et sociales limitant l’adhésion
- inégalités d’accès aux ressources nécessaires au changement
Le problème n’est donc pas uniquement de démontrer qu’une intervention fonctionne, mais de rendre son adoption durable et compatible avec les conditions de vie réelles.
Pourquoi la transformation échoue : trois mécanismes documentés
1. Les comportements ne sont pas des variables isolées
Les interventions efficaces ciblent souvent des comportements :
- arrêt du tabac
- alimentation
- activité physique
Mais ces comportements sont déterminés par :
- contraintes économiques
- environnement alimentaire
- organisation du travail
- normes sociales
Le lien entre intention et comportement est faible en présence de contraintes structurelles (Sheeran & Webb, 2023).
Informer ou motiver ne suffit pas à produire un changement durable.
2. Les déterminants ne sont pas alignés avec les interventions
Les politiques de prévention restent majoritairement centrées sur :
- l’individu
- l’information
- la responsabilisation
Alors que les déterminants majeurs sont :
- environnementaux
- sociaux
- organisationnels
Exemples concrets :
- accès à une alimentation saine
- disponibilité du temps pour l’activité physique
- exposition professionnelle aux cancérogènes
Ces facteurs conditionnent directement la possibilité d’adopter les comportements attendus.
3. Les systèmes sont structurés pour traiter, pas pour transformer
Les systèmes de santé sont conçus pour :
- diagnostiquer
- traiter
- gérer des flux
Ils sont peu adaptés pour :
- modifier des comportements
- transformer des environnements
- agir sur des trajectoires longues
Ce désalignement structurel explique une grande partie du gap entre preuve et impact.
La limite actuelle de la santé numérique
Les outils numériques et les modèles prédictifs renforcent cette dynamique.
Ils permettent :
- d’identifier les populations à risque
- d’anticiper les hospitalisations
- de suivre les comportements
Mais ils restent centrés sur :
- la détection
- la segmentation
- la prédiction
Ils n’agissent que marginalement sur :
- les contraintes environnementales
- les déterminants structurels
- les conditions réelles d’adoption
Ils améliorent la précision du diagnostic, pas la capacité de transformation.
Le levier sous-investi : la recherche interventionnelle en conditions réelles
La littérature récente converge vers une conclusion opérationnelle.
L’enjeu principal est désormais : comprendre comment déployer efficacement des interventions validées dans des contextes réels.
Cela implique :
- des recherches conduites en situation réelle
- l’intégration des sciences comportementales
- la prise en compte des contraintes locales
- la co-construction avec les acteurs
Ce champ, encore marginal, est celui qui conditionne le passage à l’impact.
| Ce que les systèmes financent principalement | Ce qui limite réellement l’impact populationnel |
| Identification de nouveaux facteurs de risque | Difficulté de mise en œuvre à grande échelle |
| Développement de nouvelles solutions | Maintien des comportements dans le temps |
| Détection et prédiction des risques | Contraintes sociales et environnementales |
| Innovation technologique | Faible transformation des déterminants |
| Production de preuves supplémentaires | Déploiement insuffisant des interventions déjà efficaces |
© Vivoptim Solutions, 2026
Conclusion
La prévention en santé a franchi le seuil de la preuve. Elle n’a pas encore franchi celui de la transformation.
Les leviers efficaces sont connus. Les facteurs de risque sont identifiés. Les interventions ont été testées.
Le blocage est ailleurs : dans la capacité des systèmes à rendre ces interventions accessibles, adoptables et durables.
Le principal enjeu des prochaines décennies ne sera probablement pas de découvrir de nouveaux facteurs de risque ou de produire davantage de preuves théoriques.
Il sera de comprendre comment rendre les interventions réellement applicables, adoptables et soutenables dans des environnements réels.
Autrement dit : la difficulté centrale de la prévention n’est plus scientifique. Elle devient organisationnelle, comportementale et systémique.
Références
Islami, F., Marlow, E. C., Thompson, B., McCullough, M. L., Rumgay, H., Gapstur, S. M., Patel, A. V., Soerjomataram, I., & Jemal, A. (2024). Proportion and number of cancer cases and deaths attributable to potentially modifiable risk factors in the United States, 2019. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 74(5), 405–432. https://doi.org/10.3322/caac.21862
Potvin, L., Hamant, C., & Rollin, Z. (2026). Health prevention research in France: Increasing investment is a priority, rethinking targets is equally crucial. Canadian Journal of Public Health, 117(Suppl 1), 5–9. https://doi.org/10.17269/s41997-026-01164-3
OECD. (2026). The health and economic benefits of tackling non-communicable diseases. OECD Publishing.
World Health Organization. (2025). Noncommunicable diseases.
Institut national du cancer. (2024). Rapport scientifique 2023.
Wolfenden, L., et al. (2022). A call to action: More collaborative implementation research is needed to prevent chronic disease. Australian and New Zealand Journal of Public Health, 46(5), 549–553.
Sheeran, P., & Webb, T. L. (2023). The intention–behavior gap. Annual Review of Psychology, 74, 291–318.
A lire également
Le gradient social en prévention santé : un problème majeur
Impacts économiques des actions de prévention et de changements des comportements santé
