Comment Highmark Health et Google Cloud utilisent l'IA générative pour optimiser les demandes d'indemnisation médicale et améliorer les soins : 6 leçons clés 27 juin 2025 Cette semaine, lors de la conférence VentureBeat Transform 2025, une séance de discussion menée par Will Grannis, Vice-Président et Chef de la Technologie (CTO) de Google Cloud, et Richard Clarke, Vice-Président Senior et Chef des Données et de l'Analytique de Highmark Health, a fourni un aperçu pragmatique de la coopération entre ces deux organisations pour déployer l'intelligence artificielle (IA) à grande échelle chez Highmark Health. Cette initiatives couvre plus de 40,000 employés, dont 14,000 utilisent régulièrement les outils d'IA interne. Une Partenariat Bâti sur des Fondations Préparées Highmark Health, un système de santé intégré payeur-prestataire basé à la Pennsylvanie occidentale et servant plus de 6 millions de membres, utilise les modèles et l'infrastructure d'IA de Google Cloud pour moderniser ses systèmes hérités, améliorer l'efficacité interne et optimiser les résultats des patients. L'aspect novateur de ce projet réside dans son approche de plateforme, où l'IA est considérée comme un changement fondamental dans la manière de travailler, et non simplement comme une nouvelle couche technologique. Richard Clarke a souligné l'importance de bâtir une infrastructure flexible dès le départ. Il a mentionné que même les systèmes codés en COBOL peuvent être intégrés avec des modèles d'IA basées sur le cloud, ce qui permet une réplication de charge de travail jusqu'à 90% sans perturber le système, favorisant ainsi des transitions en douceur et des insights temps réel dans des processus administratifs complexes. Will Grannis a également souligné que le succès commence par une préparation solide. "Cela peut prendre trois, quatre ou cinq ans, mais si vos données sont prêtes, vous pouvez exécuter les boucles d'expérimentation et d'évaluation qui rendent l'IA utile à grande échelle." De la Preuve de Concept à l'Utilisation quotidienne Plus de 14,000 employés sur un total de plus de 40,000 employés chez Highmark Health utilisaient régulièrement les outils d'IA générative internes, alimentés par les modèles Vertex AI et Gemini de Google Cloud. Ces outils sont appliqués à divers cas d'utilisation, comme la génération de communications personnalisées aux membres et la récupération de documents pour le traitement des demandes. Clarke a donné l'exemple d'un processus côté prestateur impliquant la vérification des qualifications et des contrats. Autrefois, un membre du personnel devait manuellement rechercher des informations dans plusieurs systèmes pour s'assurer que le prestataire était dûment qualifié. Maintenant, grâce à l'IA, ces données sont agrégées, croisées avec les exigences règlementaires, et génèrent une sortie personnalisée comprenant des références et des recommandations contextuelles. La clé de cette forte adoption repose sur une combinaison de bibliothèques de prompts bien structurées, de formation active et de boucles de feedback. "Nous ne nous contentons pas de fournir des outils et d'espérer qu'ils seront utilisés," a expliqué Clarke. "Nous montrons comment ils facilitent le travail, puis nous échelonnons l'utilisation en fonction de ce qui rencontre le mieux l'adhésion." Passage des Chats aux Systèmes Multi-Agents Un thème particulièrement visionnaire abordé lors de la session est le passage des interactions basées sur les chatbots à des systèmes multi-agents capables de réaliser des tâches de bout en bout. Grannis a décrit cette transition comme un mouvement vers la synthèse et l'automatisation des tâches, plutôt que des réponses rapides par chat. "Réfléchissez moins à avoir une interface de chat et plus à dire : 'Va faire ça, ramène-le-moi, et laisse-moi décider,'" a conseillé Grannis. Ces agents coordonnent plusieurs modèles, potentiellement en cascade à travers différentes fonctions, depuis la traduction jusqu'à la recherche en passant par l'exécution de flux de travail. Highmark effectue actuellement des tests d'agents mono-utilisation pour des flux de travail spécifiques. L'objectif à long terme est de les intégrer aux systèmes backend pour effectuer des actions de manière autonome, réduisant ainsi la nécessité d'interfaces multiples ou de connecteurs et permettant un contrôle centralisé avec une portée plus large. Priorité aux Tâches, Pas aux Modèles Les deux intervenants ont insisté sur une pivotement mental crucial pour les entreprises : arrêtez de partir des modèles et commencez par les tâches. Par exemple, Highmark utilise Gemini 2.5 Pro pour des requêtes de recherche longues et intensives et Gemini Flash pour des interactions rapides en temps réel. Dans certains cas, même les modèles déterministes classiques sont préférés lorsque ceux-ci conviennent mieux à la tâche, comme la traduction des communications patientes dans plusieurs langues. Comme l'a formulé Grannis, "Vos processus métier sont votre propriété intellectuelle. Pensez à l'accomplissement d'une tâche et orchestrez les modèles pour y parvenir." Pour soutenir cette flexibilité, Google Cloud investit dans des capacités de routage de modèles et dans des normes ouvertes. L'initiative récente appelée Agent Protocol, lancée avec la Linux Foundation, vise à promouvoir l'interopérabilité et la stabilité dans des environnements multi-agents. Conseils Pratiques pour les Leaders d'Entreprise de Tous les Sectors Pour ceux souhaitant reproduire le succès de Highmark, les panélistes ont offert des directives concrètes : Mettez en place les fondations tôt : Investissez dès maintenant dans la préparation des données et l'intégration des systèmes. Même si le déploiement complet de l'IA est prévu dans quelques années, le retour sur investissement dépend de la préparation initiale. Évitez de construire vos propres modèles fondamentaux : À moins que votre entreprise ne soit spécialisée dans la construction de modèles, c'est coûteux. Concentrez-vous sur l'orchestration et le calibrage fin pour des cas d'utilisation spécifiques. Appliquez une mentalité de plateforme : Centralisez l'accès aux modèles et le suivi de leur utilisation. Créez une structure qui soutient l'expérimentation tout en préservant la gouvernance. Démarrez par les tâches, pas par les outils : Définissez d'abord le résultat souhaité. Ensuite, choisissez l'architecture de modèle ou d'agent qui correspond le mieux. Mesurez et partagez : L'adoption interne augmente lorsque les employés voient des résultats pratiques. Suivez l'utilisation, capturez des histoires de succès et mettez constamment à jour les bibliothèques de prompts approuvés et de flux de travail. Concevez pour l'action, pas seulement pour l'information : L'avenir de l'IA d'entreprise réside dans l'exécution de tâches, pas dans des insights statiques. Construisez des agents capables de déclencher des actions dans le monde réel de manière sûre et sécurisée au sein de vos systèmes. Perspectives Le partenariat entre Highmark et Google Cloud évolue constamment, mais les progrès réalisés jusque-là offrent un modèle valable pour les autres acteurs du secteur de la santé, et au-delà, qui souhaitent mettre en place des systèmes d'IA évolutifs, responsables et très utilisables. Comme l'a résumé Clarke, "Il ne s'agit pas de fonctionnalités sensationnelles, mais de ce qui aide réellement les gens à mieux accomplir leurs tâches." Les leaders d'entreprise qui n'ont pas assisté à la session peuvent se rassurer : le succès en IA générative ne dépend pas du budget le plus important, mais des plans les plus clairs, des plateformes les plus flexibles et de la volonté de construire stratégiquement. Contexte et Profil des Acteurs Highmark Health est un système de santé intégré aux États-Unis qui dessert plus de 6 millions de membres et emploie plus de 40,000 personnes. Grâce à son partenariat avec Google Cloud, l'entreprise vise à rationaliser ses opérations interne tout en améliorant la qualité des soins prodigués. Google Cloud, quant à lui, est un leader mondial dans le domaine de l'IA et des services cloud, offrant une gamme de solutions robustes et adaptées aux besoins spécifiques du secteur de la santé. Ce partenariat s'inscrit dans une tendance plus vaste de l'utilisation de l'IA pour transformer les industries, soulignant l'importance de la préparation, de la flexibilité et de la confiance pour réussir une integration à grande échelle de ces technologies.