La genèse de Tune Insight : réinventer la collaboration autour des données en santé pour libérer leur valeur
La transformation des systèmes de santé repose aujourd’hui sur une évidence largement reconnue : aucune institution ne dispose, seule, des données nécessaires pour faire progresser suffisamment la recherche, améliorer les parcours de soins ou développer des modèles d’IA cliniquement utiles et responsables.
En 2016, ce constat s’impose dans les hôpitaux universitaires suisses : pour tenir la promesse de la médecine personnalisée, les équipes médicales ont besoin de davantage de données et surtout de données plus pertinentes, plus comparables, plus représentatives.
Le projet national Swiss Personalized Health Network ouvre alors un chantier ambitieux : permettre à des établissements de santé de collaborer pour analyser leurs données sans jamais perdre le contrôle sur celles-ci. Un défi scientifique, technique, réglementaire et organisationnel colossal.
Frédéric Pont, cofondateur et COO de Tune Insight nous explique comment ce moment a marqué le début d’une aventure : celle qui donnera naissance à Tune Insight.
Un besoin clair : collaborer sans exposer ses données
“Pour être véritablement personnalisés, les modèles cliniques doivent s’appuyer sur la comparaison d’un-e patient-e avec d’autres individus présentant des caractéristiques similaires. Or, plus ces critères deviennent précis, plus il devient improbable qu’un seul hôpital dispose de suffisamment de cas similaires. Il devient alors indispensable d’élargir la recherche à d’autres établissements.” explique Frédéric Pont.
Les besoins exprimés par les hôpitaux universitaires suisses sont clairs : accéder à plus de données, sans jamais déplacer, centraliser ou dévoiler les données de patients.
La collaboration des données en santé est alors nécessaire, mais presque impossible car freinée par trois obstacles majeurs :
- La réglementation, exigeante et mouvante : RGPD, nouvelles lois suisses sur la protection des données, comités d’éthique.
- La gouvernance : aucun établissement ne veut perdre la maîtrise des données de santé. Le moindre transfert peut être perçu comme un risque pour cette responsabilité.
- La technique : comment analyser des données réparties sur plusieurs sites tout en garantissant qu’elles ne soient jamais révélées ?
La rencontre avec l’EPFL : rendre techniquement possible une collaboration sans partage
Pour résoudre ce blocage, les hôpitaux se tournent vers le Laboratoire de Sécurité des Données de l’EPFL (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne), dirigé par le professeur Jean-Pierre Hubaux. Conscient de l’importance stratégique et sociétale du défi, Jean-Pierre Hubaux décide de renforcer son équipe avec un expert sur le sujet : Juan Ramón Troncoso-Pastoriza, qu’il fait venir spécifiquement pour ses compétences uniques en cryptographie appliquée et en protection des données génomiques.
Ensemble, avec une équipe qui grandit, ils travaillent sur cet enjeu de société majeur et développent une approche combinant chiffrement homomorphe et calcul multipartite sécurisé, permettant d’effectuer des analyses statistiques et des modèles d’IA sans jamais révéler les données brutes ni les déplacer. “Cette innovation est aujourd’hui connue sous le nom de Multi-Party Homomorphic Encryption (MHE). Elle est brevetée, publiée, et a été testée avec succès dans des cas d’usage hospitaliers réels.” précise Frédéric Pont.
Elle apporte une avancée pragmatique et structurante : les institutions peuvent enfin collaborer, tout en conservant une souveraineté totale sur leurs données.
La création de Tune Insight : transformer une innovation académique en capacité opérationnelle
Entre 2016 et 2021, la technologie est testée sur de nombreux cas d’usage : en oncologie, sur les intervalles de référence, avec des assureurs maladie ou encore en cybersécurité et pour la détection de fraudes dans le monde bancaire.
Ces expérimentations démontrent deux points essentiels :
1) la technologie fonctionne et répond à des besoins concrets, dans des contextes variés ;
2) pour passer à l’échelle, il faut un acteur dédié capable de transformer cette innovation académique en solution opérationnelle, fiable et intégrable dans des environnements de production.
Frédéric Pont explique “Tune Insight est finalement fondé en 2021 avec un objectif clair : permettre à tous les acteurs de collaborer sur leurs données de santé en toute sécurité, sans exposition, sans transfert, et sans perte de contrôle. C’est à ce moment que j’ai rejoint l’aventure”.
Le modèle repose sur trois principes structurants :
1. Les données restent localement hébergées : aucune centralisation, aucun regroupement, aucune copie inutile.
2. Chaque participant garde une souveraineté totale sur ses données, ses règles, ses autorisations et ses usages.
3. La collaboration devient dérisquée, vérifiable et techniquement encadrée
La collaboration comme fondation de la santé moderne
Tune Insight n’est pas née d’une idée abstraite ou d’une mode technologique. Elle est née d’un besoin exprimé par les institutions de santé : collaborer entre toutes les parties prenantes, sans compromettre la protection des données, et sans imposer le renoncement à la souveraineté numérique. “C’est cette capacité, ouvrir et sécuriser la collaboration pour tous les acteurs de santé tout en protégeant les données, qui constitue le cœur de mission de Tune Insight.” conclut Frédéric Pont.
En rendant cette collaboration possible, vérifiable et scalable, Tune Insight apporte un cadre concret au développement de la médecine personnalisée, des usages de l’IA, de la recherche clinique et des réseaux internationaux de données.
