6 h 30, Camille dort encore. Pourtant, au cabinet, la journée a déjà commencé. L’IA conversationnelle a répondu aux premiers messages, qualifié deux urgences arrivées pendant la nuit, préparé les dossiers du matin en croisant les données avec le dossier médical partagé. L’agenda s’est réorganisé tout seul : un patient régulièrement en retard a vu son rendez-vous légèrement décalé, un autre a juste confirmé sa venue pendant son petit-déjeuner.
7 h 45, Camille arrive. Pas de messages à écouter sur le répondeur, ni de boîte mail débordante. En quelques minutes, elle valide les propositions faites par l’IA, corrige une mauvaise interprétation et repère surtout ce que la machine n’a pas vu : derrière un banal « douleur depuis trois jours », un patient particulièrement inquiet qu’elle décide d’appeler elle-même.
8 h 00, Premier patient. Son dossier s’ouvre automatiquement par reconnaissance faciale. Les nouvelles radiographies ont déjà été comparées aux précédentes et les zones nécessitant l’attention du praticien sont signalées.
Camille, elle, observe le patient. Il parle peu, serre les mains sur les accoudoirs. Aucun algorithme ne l’a classé comme anxieux. Elle le sait pourtant avant même que le soin ne commence.
9 h 30, Pendant la consultation, plus personne ne tape frénétiquement sur un clavier. L’enregistrement audio retranscrit et classe automatiquement chaque échange dans le dossier. Les actes sont consignés à la volée et les éléments utiles intégrés au dossier. À la fin du rendez-vous, les conseils postopératoires sont générés dans la langue du patient. Camille les relit, les simplifie parfois et ajoute cette petite phrase à laquelle aucun logiciel n’aurait pensé : « Si quelque chose vous inquiète ce soir, appelez-nous. »
11 h 30, En salle de stérilisation, chaque instrument est identifié et tracé automatiquement. Un cycle inhabituel déclenche une alerte et…
