Samu-Voice : quand l'IA lit dans la voix ce que l'oreille ne peut pas entendre
Inria, l'Université de Lorraine et le CHRU de Nancy développent Samu-Voice, un outil d'aide à la décision pour détecter les infarctus à partir de la voix des appelants du Samu. Ce projet de recherche interdisciplinaire offre aux formateurs en santé un cas d'usage concret sur l'IA, l'évaluation clinique et l'analyse des pratiques professionnelles.
**Un défi opérationnel : identifier les 5 % d'infarctus complets parmi des centaines d'appels.** Le Samu de Nancy reçoit entre 500 et 600 appels par jour. La moitié porte sur des douleurs thoraciques, mais parmi elles, seulement 5 % correspondent à un infarctus du myocarde complet – une urgence où les recommandations européennes exigent une intervention de désobstruction dans les 90 minutes suivant l'appel. Identifier ces cas rapidement et avec certitude, par téléphone et sans examen clinique, reste particulièrement difficile, surtout quand les symptômes sont atypiques – ce qui est fréquent chez les femmes. C'est pour répondre à ce problème opérationnel que le professeur Tahar Chouihed (chef de service des urgences du CHRU de Nancy et du Samu54) et Emmanuel Vincent (directeur de recherche Inria) ont lancé le projet Samu-Voice. La thèse d'Elio Stasica, doctorant Inria depuis septembre 2025, en constitue le cœur scientifique, cofinancée via le cluster IA Grand Est ENACT.
Biomarqueurs vocaux et réseaux de symptômes : la logique du projet
L'originalité de Samu-Voice ne réside pas seulement dans l'analyse du contenu verbal de l'appel – les mots prononcés, les symptômes décrits. Le projet vise à repérer des biomarqueurs vocaux : des caractéristiques acoustiques de la voix (timbre, rythme, modulations infimes) que l'oreille humaine ne perçoit pas mais que des modèles d'IA peuvent détecter. Ces signaux acoustiques et les informations cliniques mentionnées lors de l'appel formeront les nœuds d'un « réseau de symptômes », dont les corrélations permettront d'établir une probabilité d'infarctus. L'outil a vocation à être une aide à la décision en temps réel pour le médecin régulateur – et non un système décisionnel autonome. L'interprétabilité du résultat est d'ailleurs posée comme un prérequis dès le départ : le médecin doit pouvoir comprendre sur quels critères l'IA fonde sa probabilité avant de prendre sa décision.
Des obstacles techniques et réglementaires bien réels
Le projet se heurte à des contraintes concrètes. Sur le plan réglementaire, les appels au Samu sont couverts par le secret médical : une demande d'autorisation a été déposée auprès de la CNIL, avec l'espoir d'une réponse en octobre 2026. Sur le plan technique, les enregistrements sont capturés en 8 kHz en monocanal, c'est-à-dire que médecin et appelant partagent le même canal audio. Il a fallu développer une chaîne de traitement spécifique – rééchantillonnage, séparation de locuteurs, gestion des accents et du bruit de fond – avant même de pouvoir entraîner les modèles. La base de données initiale identifiée porte sur 5 000 patients orientés directement en cardiologie entre 2019 et 2025, dont 800 avec un diagnostic d'infarctus complet confirmé. Si la CNIL valide le projet, la cohorte devrait atteindre environ 10 000 patients en intégrant les cliniques privées de l'agglomération nancéienne.
Ce que les formateurs en santé peuvent en retirer
Pour les organismes de formation intervenant dans le domaine sanitaire – formation des infirmiers, des médecins urgentistes, des assistants de régulation médicale (ARM) –, ce projet offre un cas d'usage pédagogique dense. Il permet d'aborder la place de l'IA comme outil d'aide à la décision (sans substitution au raisonnement clinique), les enjeux éthiques et réglementaires de la collecte de données médicales sensibles, et la valeur de l'interdisciplinarité entre cliniciens et informaticiens. L'étude perceptuelle menée en parallèle auprès de 32 médecins du Samu – pour comprendre comment ils construisent leur certitude diagnostique et en combien de temps – constitue en soi une démarche d'analyse des pratiques professionnelles directement transposable en formation continue. Les résultats attendus sur les différences entre internes et médecins seniors pourraient également nourrir des réflexions sur la progression pédagogique en formation médicale initiale et continue.
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