Camille Jean

Les systèmes de santé sont confrontés à l’heure actuelle aux défis que sont la demande croissante de soins, la diminution de la démographie médicale et les contraintes budgétaires de plus en plus importantes. La télémédecine apparaît comme une innovation majeure permettant de surmonter ces défis grâce à l’utilisation des nouvelles technologies de l’information et de la communication. Elle est définie comme une forme de coopération dans l’exercice médical mettant en rapport à distance, entre eux ou avec un patient, un ou plusieurs professionnels de santé. L’intégration de la télémédecine au sein du système sanitaire existant est envisagée dans ce travail de recherche comme l’incorporation d’un système technologique innovant au sein d’un système complexe organisationnel de santé. Notre problématique consiste alors à fournir une aide efficace à la réussite de cette intégration. Cette question sous-tend trois grandes interrogations : Comment construire de nouveaux processus permettant l’intégration d’une nouvelle technologie dans une organisation existante ? Comment concevoir les modèles de partage de la valeur économique pour réussir cette intégration ? Comment définir les stratégies à mobiliser pour déployer cette intégration ? Pour concevoir des processus en fonction de la création de valeurs souhaitées par chacune des parties prenantes du système de télémédecine, nous proposons la méthode OCSM (Organizational Complex System Modeling). Nous l’appliquons pour concevoir deux processus : un processus de téléexpertises dermatologiques et un processus de téléconsultations spécialisées avec une identification du parcours de soins des patients à travers différents types d’établissements d’une région. Pour concevoir de nouveaux modèles de partage de la valeur économique, nous préconisons la méthode FFM (Financial Flow Modeling). Nous avons conçu un outil adossé à cette méthode qui calcule le solde des marges de chacune des parties prenantes. Nous appliquons cette méthode pour modéliser les flux économiques entre les parties prenantes du système de télémédecine. Des hypothèses de partage de la valeur peuvent ainsi être testées. Ce travail a notamment permis de définir un exemple de modèle économique pérenne pour de futurs déploiements. Pour modéliser le comportement d’un système en lien avec son environnement nous utilisons la méthode SDM (System Dynamics Modeling). Nous proposons ainsi une modélisation en Dynamique des Systèmes de notre cas d’étude de la région Picardie. Différents scénarii de déploiement de processus y sont simulés et analysés. Ce modèle est réutilisable pour d’autres régions françaises. De ce fait, ce travail nous permet de formuler des recommandations à l’échelle nationale pour le déploiement de systèmes de télémédecine. Nous avons suivi une démarche de recherche-action pour répondre simultanément aux problématiques de terrain et à la nécessité de réaliser une contribution scientifique. Trois projets de télémédecine dans les régions Ile-de-France, Picardie et Centre ont alimenté et validé nos modèles démontrant leur généricité dans le milieu médical. Ce travail nous permet plus généralement de préconiser l’utilisation simultanée des méthodes OCSM, FFM et SDM pour intégrer efficacement un système innovant au sein d’un système complexe organisationnel.

With the rapid development of digital technologies, products connectivity is increasing as well as the data produced and collected. Forecasts on product development predict that this trend will keep on growing. In this context, new design solutions based on data are emerging. Those data-driven design approaches are common for identifying the customers' need when developing a new product. However, few studies cover data-driven design in the other early stages of product design. Thus, the research question addressed in this paper is: what are the challenges of data-driven design research in the early phases of the product development process? Through a literature review and a workshop proposed at the conference DESIGN 2020, this paper offers a first glimpse of future research leads. A list of 5 challenges for data-driven design in the early stages of product design is proposed and ranked from short term to long term.