Un article paru le 17 décembre 2024 dans la revue Hospimedia souligne qu’en excluant les variations infra-hebdomadaires et saisonnières, il subsiste un écart minimal moyen de 27 % entre les jours de forte et faible affluence aux urgences. L’auteur conclut que ces fluctuations ne suivent pas une saisonnalité régulière et semblent difficilement prévisibles.

Chez Saniia, nous avons démontré que ces écarts, bien que complexes, ne sont pas toujours purement aléatoires. En analysant les données à posteriori, nous constatons que chaque pic d’affluence a souvent une explication : une augmentation soudaine des arrivées en transport sanitaire, une recrudescence de la grippe, un week-end prolongé avec des accidents routiers, ou encore des retours de vacances générant une hausse de consultations. Toutefois, ces variations ne suivent pas une régularité simple ou linéaire. Elles résultent d’un enchevêtrement de facteurs multiples, interagissant de manière complexe et imprévisible.

C’est précisément là où l’intelligence artificielle excelle. Contrairement aux approches classiques, limitées par des modèles linéaires et des schémas prévisibles, l’IA est conçue pour traiter des problématiques non linéaires et détecter des relations cachées entre des variables en apparence indépendantes. En enrichissant continuellement nos modèles avec des données externes de plus en plus variées – météo, périodes de vacances, données épidémiologiques, événements locaux – nous parvenons à prédire les flux d’urgence avec une précision d’au moins 90 %, un chiffre en constante amélioration. Cette anticipation permet aux chefs de service de prendre des décisions éclairées : renforcer les équipes en amont pour éviter la saturation, optimiser les ressources humaines et maîtriser les coûts opérationnels. Car engager du personnel supplémentaire sans justification est une charge inutile, mais ne pas en mobiliser face à une affluence massive peut mettre en péril la qualité des soins.

Bien sûr, une part d’imprévisible existera toujours, mais grâce à l’intelligence artificielle et à une approche basée sur l’analyse de données, nous réduisons drastiquement cette incertitude. L’avenir des urgences passe par une gestion proactive et optimisée – et Saniia en est le moteur.

Et vous, qu’en pensez-vous ? Avez-vous déjà envisagé d’intégrer l’IA pour anticiper et gérer les pics d’activité ?