Nabla

Nabla est une plateforme de documentation médicale par IA ambiante fondée à Paris, en France, en 2018 par Alexandre Lebrun, qui a précédemment créé Wit.ai (acquis par Facebook) et dirigé le laboratoire de recherche en IA de Facebook (FAIR), aux côtés des cofondateurs Delphine Groll et Martin Raison. Le produit a lancé sa forme actuelle de scribe ambiant en mars 2023 et s'est depuis développé pour servir plus de 85 000 cliniciens dans plus de 150 organisations de santé aux États-Unis et en Europe, y compris CVS Health, Accolade et le Children's Hospital Los Angeles. Le principal problème qu'il résout est la charge de documentation des médecins : aux États-Unis, les cliniciens passent en moyenne deux heures sur des tâches liées au DSE pour chaque heure de soins directs aux patients, et l'IA ambiante de Nabla réduit considérablement cette charge de travail en transcrivant et en structurant automatiquement les consultations.

La plateforme fonctionne via une application pour smartphone (iOS et Android), une extension de navigateur Chrome et une interface web. Lors d'une consultation, Nabla écoute passivement, distingue les voix du clinicien et du patient, filtre les conversations non cliniques et génère une note clinique structurée en moins de 10 secondes à l'aide d'une technologie propriétaire de reconnaissance vocale (speech-to-text) et d'un LLM médical affiné. Les notes sont exportées directement vers plus de 20 systèmes DSE, dont Epic, athenahealth, Oracle Health, NextGen et Greenway Health. Au-delà de la transcription, Nabla s'est étendu au codage proactif (suggestions CIM-10, HCC et CPT), aux lettres d'adressage automatisées et aux résumés post-visite destinés aux patients. La plateforme prend en charge plus de 50 spécialités médicales et plus de 35 langues, dont l'arabe, le mandarin, le vietnamien, le français et l'espagnol, et est conforme à la loi HIPAA, certifiée RGPD, auditée SOC 2 Type 2 et certifiée ISO 27001.

Ce qu'est réellement Nabla en mai 2026

Nabla a commencé comme une application de santé grand public et a entièrement pivoté vers la documentation clinique par IA ambiante en 2023. En mai 2026, elle est devenue une plateforme qui gère l'intégralité du flux de travail de documentation pour une consultation : transcription en direct, génération de notes, intégration au DSE, suggestions de codage médical, lettres d'adressage et résumés pour les patients. L'architecture sous-jacente utilise la propre technologie de reconnaissance vocale de Nabla (affinée sur des données médicales) plutôt que des API de transcription généralistes, ce qui explique la précision dont elle fait preuve dans les environnements cliniques bruyants et avec des accents prononcés.

En juillet 2024, Nabla a été déployé à l'échelle du système auprès des 1 500 prestataires de Carle Health basés dans l'Illinois grâce à une intégration native avec Epic. Ce déploiement a fait suite à un projet pilote de quatre semaines en médecine familiale, pédiatrie et cardiologie, au cours duquel plus de 50 % des cliniciens participants ont déclaré avoir gagné au moins une heure de temps de documentation par jour. Le Dr David Lovinger, CMO associé et DSI de Carle Health, a déclaré : « Nabla s'intègre parfaitement à nos flux de travail, et grâce à l'assistance à l'intégration et à la formation que nous avons reçues tout au long du programme pilote, nous avons commencé à voir des résultats immédiatement. Nabla a amélioré l'expérience des patients sur nos sites pilotes en donnant à nos prestataires plus de temps en face à face avec leurs patients, sachant qu'il se chargeait du gros du travail pour la tenue des dossiers. »

En juin 2025, Nabla a levé 70 millions de dollars en série C, menée par HV Capital et Highland Europe, rejoints par DST Global et les investisseurs existants Cathay Innovation et Build Collective de Tony Fadell, portant le financement total à 120 millions de dollars. Ce tour de table a fait suite à une multiplication par cinq des revenus au cours des six mois précédents et a marqué l'expansion de l'entreprise vers des flux de travail basés sur des agents qui vont au-delà de la génération de notes pour s'étendre à l'exécution automatisée de tâches cliniques.

Où se situe Nabla par rapport à Abridge et Suki AI

Le marché des scribes d'IA ambiante compte trois acteurs d'entreprise crédibles aux côtés de Nabla : Abridge, Suki AI et DAX Copilot de Microsoft Nuance. Les différences mécaniques sont importantes lors du choix.

Abridge a développé ses propres modèles propriétaires de reconnaissance vocale et de LLM à partir de zéro, ce qui signifie qu'il ne s'agit pas d'une simple surcouche affinée d'un modèle de fondation tiers. Plus important encore, Abridge a conclu un partenariat officiel avec Epic qui en fait le scribe d'IA natif intégré à l'interface même d'Epic dans de grands systèmes de santé, notamment Mayo Clinic, Kaiser Permanente et Duke. Cet avantage structurel donne à Abridge une avance de 3 à 6 mois en matière de profondeur d'intégration par rapport à n'importe quel concurrent sur les flux de travail natifs d'Epic. Abridge génère également par défaut des résumés post-visite adaptés aux patients en plus de la note clinique, ce que Nabla ne propose qu'en option. Le compromis : Abridge cible les déploiements de grandes entreprises à environ 2 500 $ par utilisateur et par an, est centré sur les États-Unis et fonctionne principalement en anglais. La prise en charge de 35 langues par Nabla et son infrastructure conforme aux normes européennes n'ont pas d'équivalent chez Abridge. Les cliniciens des systèmes de santé non centrés sur Epic, des organisations internationales ou des cabinets plus petits ne bénéficieront pas de l'avantage principal d'Abridge.

Suki AI adopte une approche architecturale fondamentalement différente : il s'agit d'un assistant clinique à commande vocale superposé aux flux de travail du DSE, et non d'un auditeur ambiant passif. Les cliniciens disent « Suki, montre-moi les derniers résultats de laboratoire » ou « Suki, ajoute une ordonnance pour la metformine » pour interagir avec le DSE par la voix. La capacité de transcription passive est présente mais secondaire par rapport à l'interface de commande et de contrôle. Le prix de Suki est estimé à environ 299 $ par clinicien et par mois, soit environ trois fois le tarif individuel de Nabla. Les récents retours d'utilisateurs de 2024-2025 font état de problèmes de fiabilité : comportement inattendu du texte, baisse de la précision de la dictée en cas d'utilisation quotidienne intensive et perturbations du flux de travail qui sapent la confiance dans la documentation en direct. Le modèle passif d'écoute et de génération de Nabla évite les frictions du mode commande, ce qui le rend plus adapté aux cliniciens qui souhaitent rester concentrés sur le patient plutôt que de gérer un assistant vocal. Voir aussi Hippocratic AI pour les agents d'IA axés sur les conversations cliniques avec les patients plutôt que sur la documentation des médecins.

Comment l'IA fonctionne réellement à l'intérieur de Nabla

La pile d'IA de Nabla comporte deux composants principaux : une couche propriétaire de reconnaissance vocale affinée sur le vocabulaire médical et les accents, et un LLM en aval entraîné pour extraire le contenu cliniquement pertinent et le structurer dans des modèles de notes. Grégoire Retourné, responsable ML chez Nabla, a expliqué la distinction lors d'une interview en janvier 2024 : « Lorsque vous avez juste un algorithme de reconnaissance vocale normal, il peut être bon ou non sur des données médicales. Mais nous en avons un qui est affiné. » C'est ce qui sépare Nabla des outils construits comme de simples surcouches autour d'OpenAI Whisper ou de Google Speech-to-Text dans leur forme généraliste.

Le LLM fait trois choses : il filtre les conversations non cliniques (bavardages, pauses, échanges hors sujet), il identifie la structure d'une consultation clinique (motif de consultation, antécédents, examen physique, évaluation, plan) et il remplit un modèle de note dans le style préféré du clinicien. La personnalisation est disponible via des instructions personnalisées et des phrases types (dot phrases). Par défaut, la plateforme ne conserve aucun fichier audio après la génération de la note, ce qui répond à l'une des principales préoccupations en matière de confidentialité soulevées par les cliniciens concernant tout produit d'écoute ambiante.

L'agent de codage proactif analyse la note terminée et suggère des codes CIM-10, des codes d'ajustement des risques HCC et des codes de facturation CPT, réduisant ainsi l'écart entre la documentation et la facturation qui coûte des revenus aux cabinets médicaux. Pour des conseils cliniques fondés sur des preuves, les cliniciens associent Nabla à OpenEvidence, qui gère les questions-réponses cliniques que Nabla ne propose pas.

« Avec Nabla, je récupère enfin mes week-ends. Ce qui prenait 8 à 10 heures n'en prend plus que 3 ou 4. Mieux encore, comme je n'ai plus besoin d'être un scribe, je peux vraiment être psychologue et me concentrer sur mon patient. Après seulement quelques mois, je ne peux pas imaginer ma pratique sans Nabla. » - Dr Mischa Antin Tursich, Psychologue, nabla.com/testimonials, janvier 2024

Un essai clinique randomisé publié dans NEJM AI (2025) a évalué Nabla par rapport à un groupe témoin sur 72 000 consultations de patients. Les utilisateurs de Nabla ont montré une diminution de 9,5 % du temps passé sur les notes, avec des améliorations des scores d'épuisement professionnel des médecins (échelle Mini-Z : +2,69), une réduction de la charge de travail et de l'épuisement professionnel (PFI-WE : -0,23). Les auteurs de l'essai ont noté qu'une « supervision active du médecin » reste essentielle, car l'outil a parfois produit des inexactitudes cliniquement significatives. Cette nuance est importante : Nabla génère des brouillons de notes, pas des versions finales.

Les problèmes de friction et de précision que les utilisateurs soulèvent régulièrement

Les témoignages sur Nabla sont très positifs, ce qui est attendu d'une page gérée par le fournisseur. Les discussions sur les forums Reddit r/Psychiatry et r/medicine racontent une histoire plus nuancée.

Le risque d'hallucination est réel et documenté. L'essai de NEJM AI a signalé des inexactitudes cliniquement significatives occasionnelles. Le propre marketing de Nabla reconnaît un taux d'ajustement des notes de 5 %, ce qui se traduit par une note sur vingt nécessitant une correction substantielle. Dans les services d'urgence à fort volume ou en psychiatrie, une note corrigée pour vingt consultations est gérable ; dans les consultations complexes impliquant plusieurs systèmes, cela exige de l'attention.

L'adéquation selon les spécialités varie. Les utilisateurs en psychiatrie notent fréquemment que la section sur l'histoire de la maladie actuelle générée par Nabla pour les évaluations psychiatriques complexes est plus faible que celle d'outils concurrents comme Freed. Les examens de l'état mental générés automatiquement nécessitent souvent d'être réécrits pour apporter des nuances que la couche de transcription ambiante ne peut pas déduire de manière fiable à partir de la seule conversation parlée.

La version gratuite crée un piège de conformité. Le forfait gratuit de Nabla n'inclut pas d'accord de partenariat commercial (BAA) HIPAA. Les cliniciens qui effectuent des consultations couvertes par la loi HIPAA avec le forfait gratuit sont techniquement en infraction. Cela est régulièrement mentionné dans les fils de discussion Reddit comme une raison de passer immédiatement à la version payante ou d'éviter complètement la version gratuite pour un usage clinique. Le forfait payant résout ce problème, mais cela signifie que la conversion de l'essai à la version payante est effectivement obligatoire pour un déploiement clinique légal.

Le contexte longitudinal du patient est limité. Chaque consultation est traitée en grande partie de manière isolée. Nabla ne récupère pas les notes des visites précédentes pour éclairer la structure de la note actuelle ou repérer les incohérences entre les visites. Pour les cabinets gérant des patients atteints de maladies chroniques complexes, cela signifie que l'IA ne peut pas signaler que le symptôme rapporté aujourd'hui contredit un élément documenté il y a trois visites. L'entreprise a inscrit le contexte longitudinal sur sa feuille de route, mais en mai 2026, il reste sous-développé.

Les limites de caractères des prompts personnalisés restreignent les utilisateurs avancés. Les cliniciens qui souhaitent spécifier des règles de formatage de notes détaillées, un langage spécifique à une spécialité ou des instructions de documentation complexes trouvent parfois le champ de prompt tronqué, ce qui limite la portée de la personnalisation individuelle sans le support de niveau entreprise.

« J'ai quatre utilisateurs sur Nabla, et chacun d'eux est venu dans mon bureau pour me dire à quel point c'est génial. Je n'ai jamais eu une réponse aussi positive à propos de quoi que ce soit. Nous pensons que le plus grand avantage est de faire en sorte que les médecins apprécient davantage leur travail et passent moins de temps à éditer des notes pour les lettres d'adressage, entre autres choses. » - Tom James, Directeur de médecine générale, nabla.com/testimonials, septembre 2023

À qui s'adresse Nabla

Nabla convient particulièrement aux cliniciens indépendants et aux petits cabinets de groupe qui souhaitent une transcription ambiante de niveau entreprise à un prix individuel accessible (environ 99 $ par mois), aux cabinets multilingues et aux organisations de santé européennes où la conformité au RGPD et la prise en charge de 35 langues sont des exigences strictes, ainsi qu'aux spécialités à fort volume où la charge de documentation entraîne un épuisement professionnel : soins primaires, médecine d'urgence, psychiatrie et santé comportementale. Les systèmes de santé ou les fournisseurs de DSE qui souhaitent une infrastructure de transcription ambiante via API sont également une cible naturelle ; Nabla alimente des solutions en marque blanche au sein de NextGen Ambient Assist et Greenway.

Évitez Nabla si votre organisation fonctionne entièrement sur Epic et souhaite l'intégration native la plus profonde possible : le partenariat structurel d'Abridge avec Epic présente un réel avantage dans ce cas. Évitez-le si les cliniciens ont besoin de diagnostics différentiels générés par l'IA ou d'une aide à la décision clinique : Nabla se limite à la documentation, et des outils comme Glass Health combinent la transcription avec la génération de diagnostics différentiels et des questions-réponses cliniques. Évitez-le si le contrôle du DSE par commande vocale est le principal cas d'usage : l'architecture de Suki est spécialement conçue pour ce modèle. Et évitez complètement la version gratuite pour un usage clinique ; l'absence de BAA est une lacune de conformité qui compte dès le premier jour.

Pour les cabinets qui évaluent Abridge ou Suki AI, la décision dépend du contexte de déploiement : la capacité multilingue de Nabla, sa couverture plus large des DSE, ses prix individuels plus bas et son infrastructure conforme aux normes européennes en font un choix plus judicieux pour les déploiements internationaux et ceux qui ne sont pas centrés sur Epic. Les cliniciens qui souhaitent également une recherche de preuves assistée par l'IA associent souvent Nabla à OpenEvidence, qui gère les questions-réponses cliniques que Nabla ne propose pas.