{ "version": "V20.9.9", "date": "2026-08-08", "category": "05", "title_fr": "Santé", "title_en": "Health", "measure_count": 8, "audited_total_155": 69, "measures": [ { "id": "5.01", "fr": "Réduction des effectifs administratifs hospitaliers, augmentation des soignants", "en": "Reduce hospital administrative staffing and increase care staff", "effect_fr": "3,5 Md€ par an — EB C", "effect_en": "€3.5bn per year — direct budget saving, level C", "cls": "redeployment_first", "nature_fr": "Redéploiement puis économie nette éventuelle", "nature_en": "Redeployment first, then possible net saving", "ref_fr": "La DREES recense environ 1,4 million de salariés hospitaliers fin 2024. Les personnels administratifs représentent 11 % des effectifs, soit environ 155 000 personnes par simple ordre de grandeur. Cette catégorie comprend aussi secrétariats médicaux, accueil, régulation et facturation.", "ref_en": "DREES counts about 1.4 million hospital employees at end-2024. Administrative staff represent 11% of the workforce, roughly 155,000 people as a mechanical order of magnitude. This category also includes medical secretaries, reception, dispatch and billing staff.", "cons_fr": "Le titre de la mesure prévoit simultanément moins d’administration et davantage de soignants : toute masse salariale redéployée vers le soin ne peut pas être comptée comme économie budgétaire. Le chiffrage de 3,5 Md€ doit donc être reconstruit établissement par établissement après protection des fonctions indispensables et coûts de transition.", "cons_en": "The measure simultaneously calls for less administration and more care staff: payroll redeployed to care cannot also be counted as a budget saving. The €3.5bn figure therefore has to be rebuilt facility by facility after protecting essential functions and transition costs.", "sim_fr": "Économie nette = coûts administratifs réellement supprimés − renforts soignants − transition − fonctions transférées.", "sim_en": "Net saving = administrative costs actually removed − care-staff reinvestment − transition − transferred functions.", "ded": [ "2.07", "2.09", "2.10", "2.13", "3.03", "3.04", "5.02", "5.05", "9.05", "9.07" ], "sources": [ [ "DREES — effectifs hospitaliers 2004-2024", "https://drees.solidarites-sante.gouv.fr/communique-de-presse-jeux-de-donnees/jeux-de-donnees/les-effectifs-salaries-du-secteur-hospitalier" ], [ "DREES — panorama établissements de santé 2024", "https://www.drees.solidarites-sante.gouv.fr/publications-communique-de-presse-documents-de-reference/panoramas-de-la-drees/260520-Etablissements-de-sant%C3%A9-en-2024" ] ] }, { "id": "5.02", "fr": "Rapport vocal de fin de service par intelligence artificielle", "en": "AI-assisted end-of-shift voice report", "effect_fr": "2,8 Md€ par an — GP C", "effect_en": "€2.8bn per year — productivity, level C", "cls": "productivity", "nature_fr": "Gain de productivité / temps", "nature_en": "Productivity / time gain", "ref_fr": "La HAS distingue les technologies d’IA à finalité médicale des outils de fonctions support pouvant réduire la charge administrative, par exemple l’aide à la rédaction de synthèses médicales. Elle demande un usage supervisé, raisonné et contrôlé.", "ref_en": "HAS distinguishes medical-purpose AI from support-function tools that may reduce administrative workload, including assistance with medical summaries. It calls for supervised, deliberate and controlled use.", "cons_fr": "Le rapport vocal peut restituer du temps au soin, mais une heure libérée n’est pas un euro économisé. Le gain de 2,8 Md€ reste un potentiel de productivité jusqu’à preuve d’un coût réellement évité. Il doit être dédupliqué avec 5.01 et la stratégie IA transverse.", "cons_en": "Voice reporting can return time to care, but an hour released is not a euro saved. The €2.8bn figure remains productivity potential until an actual cost is avoided. It must be deduplicated against 5.01 and the cross-government AI strategy.", "sim_fr": "Temps libéré par métier et par service ; conversion budgétaire seulement après changement d’organisation mesurable.", "sim_en": "Time released by occupation and unit; fiscal conversion only after a measurable organisational change.", "ded": [ "5.01", "2.07", "2.13", "3.04", "9.01", "9.03", "9.05", "9.07", "9.12" ], "sources": [ [ "HAS — technologies numériques et IA à usage professionnel", "https://www.has-sante.fr/jcms/p_3363066/fr/dispositifs-medicaux-numeriques-a-usage-professionnel" ], [ "HAS — premières clefs d’usage de l’IA générative", "https://www.has-sante.fr/jcms/p_3703115/fr/premieres-clefs-d-usage-de-l-ia-generative-en-sante" ] ] }, { "id": "5.03", "fr": "Reversement des dépassements d’honoraires excessifs", "en": "Recovery of excessive extra fees", "effect_fr": "1,2 Md€ par an — RN C", "effect_en": "€1.2bn per year — new/recovered revenue, level C", "cls": "conditional_revenue", "nature_fr": "Recette conditionnelle", "nature_en": "Conditional revenue", "ref_fr": "L’Assurance Maladie publie dans le SNDS les montants de dépassements d’honoraires par profession et territoire. En 2024, 51,7 % des spécialistes de secteur 2 éligibles adhéraient à l’Optam/Optam-ACO ; ce taux atteignait 53,1 % au 30 juin 2025.", "ref_en": "French National Health Insurance publishes extra-fee amounts from the SNDS by profession and territory. In 2024, 51.7% of eligible sector-2 specialists belonged to Optam/Optam-ACO; the rate reached 53.1% at 30 June 2025.", "cons_fr": "Les dépassements sont des honoraires privés, pas une recette publique déjà existante. Un « reversement » nécessite une base juridique, une assiette, un seuil, un taux, une procédure de recouvrement et une analyse des effets comportementaux. Le montant de 1,2 Md€ sera recalculé à partir des données SNDS nationales avant toute intégration.", "cons_en": "Extra fees are private professional income, not existing public revenue. Any recovery mechanism requires a legal basis, tax base, threshold, rate, collection procedure and behavioural analysis. The €1.2bn figure must be recalculated from national SNDS data before inclusion.", "sim_fr": "Recette brute − effets de comportement − coûts de recouvrement ; aucune addition avec 5.08 pour une même assiette.", "sim_en": "Gross revenue − behavioural effects − collection costs; no double counting with 5.08 on the same fee base.", "ded": [ "5.08", "6.09", "10.12" ], "sources": [ [ "Assurance Maladie — honoraires et dépassements 2016-2024", "https://www.assurance-maladie.ameli.fr/etudes-et-donnees/honoraire-professionnels-sante-liberaux-departement" ], [ "Assurance Maladie — Observatoire de l’accès aux soins", "https://www.assurance-maladie.ameli.fr/presse/2025-09-25-cp-lancement-observatoire-acces-soins" ] ] }, { "id": "5.04", "fr": "Déréférencement des plateformes de rendez-vous à plus de 3 mois", "en": "Delist appointment platforms showing waits above three months", "effect_fr": "Effet structurel", "effect_en": "Structural effect", "cls": "structural", "nature_fr": "Régulation / accès aux soins", "nature_en": "Regulation / access to care", "ref_fr": "Les délais d’accès reflètent d’abord la disponibilité réelle de l’offre médicale. Une règle visant les plateformes doit distinguer absence de créneau, information trompeuse, gestion de liste d’attente et responsabilité propre du praticien ou du territoire.", "ref_en": "Waiting times primarily reflect actual clinical capacity. A rule targeting platforms must distinguish lack of available slots, misleading information, waiting-list management and the responsibility of the practitioner or local care supply.", "cons_fr": "La mesure ne crée pas d’économie budgétaire. Sa rédaction opérationnelle devra éviter qu’un déréférencement réduise encore l’information du patient ; priorité à la transparence des délais, aux listes d’attente et à l’interopérabilité.", "cons_en": "The measure creates no direct budget saving. Operational drafting must avoid reducing patient information through delisting; priority should be transparent waits, waiting lists and interoperability.", "sim_fr": "Aucun effet budgétaire automatique ; indicateurs d’accès uniquement.", "sim_en": "No automatic fiscal effect; access indicators only.", "ded": [ "5.08" ], "sources": [ [ "Assurance Maladie — Observatoire de l’accès aux soins", "https://www.assurance-maladie.ameli.fr/presse/2025-09-25-cp-lancement-observatoire-acces-soins" ] ] }, { "id": "5.05", "fr": "Réintégration des agences régionales de santé au ministère (montant net)", "en": "Reintegrate regional health agencies into the ministry (net amount)", "effect_fr": "180 à 350 M€ par an — EB C", "effect_en": "€180m–€350m per year — direct budget saving, level C", "cls": "structural_net_saving", "nature_fr": "Économie de structure nette", "nature_en": "Net structural saving", "ref_fr": "Le référentiel budgétaire du PLF 2026 indiquait 8 114 ETPT pour les ARS et 627,142 M€ de subvention pour charges de service public. Par ailleurs, la LFSS 2026 fixe le sous-objectif FIR et soutien national à l’investissement à 6,4 Md€ et l’arrêté du 2 juin 2026 fixe à 5,178 Md€ la seule dotation Assurance maladie au FIR.", "ref_en": "The 2026 budget-preparation benchmark showed 8,114 FTEs for regional health agencies and €627.142m in operating subsidy. Separately, the 2026 Social Security Financing Act sets the regional intervention fund and national investment sub-target at €6.4bn, while the 2 June 2026 order sets the health-insurance contribution to the regional intervention fund alone at €5.178bn.", "cons_fr": "Les milliards du FIR financent des politiques territoriales et ne sont pas le coût administratif des ARS. La cible 180–350 M€ doit être rapprochée des seuls coûts de gouvernance, support et autonomie juridique supprimables, moins les moyens nécessaires à la structure ministérielle ou préfectorale qui reprend les missions.", "cons_en": "Billions in regional intervention funding finance territorial health policy and are not the administrative cost of the agencies. The €180–350m target must be tested only against removable governance, support and legal-autonomy costs, less the capacity required by the ministry or prefectural structure taking over the missions.", "sim_fr": "Économie de structure uniquement ; crédits de santé transférés restent hors économie sauf politique explicitement supprimée.", "sim_en": "Structural saving only; transferred health-policy funding remains outside savings unless a policy is explicitly discontinued.", "ded": [ "3.10", "2.01", "2.09", "2.10", "3.03", "3.04", "5.01", "9.07" ], "sources": [ [ "Sénat — PLF 2026, ARS : subvention et emplois", "https://www.senat.fr/rap/l25-139-331/l25-139-3319.html" ], [ "Légifrance — LFSS 2026, ONDAM/FIR", "https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/article_jo/JORFARTI000053227034" ], [ "Légifrance — dotation Assurance maladie au FIR 2026", "https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000054200326/2026-06-08" ] ] }, { "id": "5.06", "fr": "Maintien des hébergeurs de données de santé certifiés", "en": "Maintain certified health-data hosting", "effect_fr": "Effet structurel — garantie juridique", "effect_en": "Structural effect — legal safeguard", "cls": "safeguard", "nature_fr": "Garantie de sécurité et conformité", "nature_en": "Security and compliance safeguard", "ref_fr": "Les hébergeurs de données de santé numériques doivent être certifiés HDS. L’Agence du Numérique en Santé recensait 391 hébergeurs certifiés en mai 2026 et 9 organismes de certification habilités.", "ref_en": "Digital health-data hosts must hold HDS certification. The French Digital Health Agency counted 391 certified HDS hosts in May 2026 and 9 authorised certification bodies.", "cons_fr": "La mesure n’est pas une économie : elle constitue un plancher de sécurité. Toute architecture IA ou cloud du paquet Santé doit conserver HDS, protection des données, traçabilité et exigences de localisation prévues par le référentiel applicable.", "cons_en": "This is not a saving: it is a security floor. Any health AI or cloud architecture must preserve HDS certification, data protection, traceability and the location requirements of the applicable framework.", "sim_fr": "Coût de conformité / cybersécurité, jamais économie automatique.", "sim_en": "Compliance and cybersecurity cost, never an automatic saving.", "ded": [ "9.01", "9.02", "9.04", "9.10", "9.12", "9.13" ], "sources": [ [ "Agence du Numérique en Santé — certification HDS", "https://esante.gouv.fr/ens/offre/hds" ], [ "ANS — référentiel HDS", "https://esante.gouv.fr/services/hebergeurs-de-donnees-de-sante/les-referentiels-de-la-procedure-de-certification" ] ] }, { "id": "5.07", "fr": "Détection précoce des pathologies par intelligence artificielle", "en": "Early disease detection with artificial intelligence", "effect_fr": "Effet structurel", "effect_en": "Structural effect", "cls": "clinical_ai", "nature_fr": "Innovation clinique / dépistage", "nature_en": "Clinical innovation / screening", "ref_fr": "La HAS recense déjà des dispositifs médicaux numériques et systèmes d’IA utilisés comme aide au dépistage, au diagnostic ou à la décision médicale. Leur évaluation reste fondée sur le bénéfice clinique, la sécurité et le bon usage.", "ref_en": "HAS already recognises digital medical devices and AI systems used to assist screening, diagnosis or clinical decision-making. Evaluation remains based on clinical benefit, safety and appropriate use.", "cons_fr": "Aucune économie n’est attribuée par défaut. Chaque usage doit passer par l’évaluation clinique et réglementaire applicable, avec validation professionnelle, suivi des faux positifs/faux négatifs et mesure des effets organisationnels.", "cons_en": "No saving is assigned by default. Each use must pass the applicable clinical and regulatory evaluation, with professional validation, false-positive/false-negative monitoring and organisational impact measurement.", "sim_fr": "Scénario clinique séparé : coûts de technologie, examens supplémentaires évités ou induits, résultats et qualité.", "sim_en": "Separate clinical scenario: technology costs, tests avoided or induced, outcomes and quality.", "ded": [ "5.02", "5.06", "9.01", "9.02", "9.03", "9.12" ], "sources": [ [ "HAS — technologies numériques et systèmes d’IA", "https://www.has-sante.fr/jcms/p_3363066/fr/dispositifs-medicaux-numeriques-a-usage-professionnel" ] ] }, { "id": "5.08", "fr": "Plafonnement des dépassements d’honoraires en secteur 2", "en": "Cap sector-2 extra fees", "effect_fr": "Effet structurel", "effect_en": "Structural effect", "cls": "price_regulation", "nature_fr": "Régulation tarifaire", "nature_en": "Price regulation", "ref_fr": "La convention médicale 2024-2029 s’appuie déjà sur Optam/Optam-ACO pour modérer les dépassements. En 2024, 51,7 % des spécialistes de secteur 2 éligibles y adhéraient et 53,1 % au 30 juin 2025.", "ref_en": "The 2024-2029 medical convention already uses Optam/Optam-ACO to moderate extra fees. In 2024, 51.7% of eligible sector-2 specialists participated, rising to 53.1% at 30 June 2025.", "cons_fr": "Le plafond est d’abord une mesure d’accès financier aux soins. Son effet budgétaire dépendrait du niveau du plafond, du remboursement et des comportements. Il doit être modélisé avec 5.03 sur une assiette commune pour éviter tout double compte.", "cons_en": "The cap is primarily an affordability measure. Its fiscal effect depends on the cap level, reimbursement rules and behaviour. It must be modelled jointly with 5.03 on a common fee base to avoid double counting.", "sim_fr": "Impact patient / assurance maladie / complémentaires séparé ; aucune économie publique automatique.", "sim_en": "Separate patient / statutory insurance / complementary-insurance effects; no automatic public saving.", "ded": [ "5.03", "5.04" ], "sources": [ [ "Assurance Maladie — Observatoire de l’accès aux soins", "https://www.assurance-maladie.ameli.fr/presse/2025-09-25-cp-lancement-observatoire-acces-soins" ], [ "Assurance Maladie — données d’honoraires", "https://www.assurance-maladie.ameli.fr/etudes-et-donnees/honoraire-professionnels-sante-liberaux-departement" ] ] } ] }