Polnor.
FHIR · OMOP · IA · souverain

La plateforme de données de santé qui ne quitte jamais votre cloud.

Ingérez du FHIR, anonymisez (RGPD), structurez en OMOP, analysez et entraînez vos modèles d'IA, dans votre propre cloud, chez un hébergeur certifié HDS.

Le contrôle chez nous.La donnée chez vous.
app.polnor.net / santé-prod● health-blind
santé_prod › omop › cohorte_diabete.sql
▶ Exécuter-- cohorte diabète T2 · glycémie moyenne SELECT person_id, avg(value) AS glycemie FROM measurement WHERE concept = 'glucose' AND age > 50 GROUP BY person_id;
résultats · 12 480 lignes0 ligne exportée ✓
person_idglycémien
p_8f3a…1.42 g/L36
p_2b71…1.28 g/L28
p_c04e…1.67 g/L41
FHIR R4 OMOP CDM · OHDSI Apache Iceberg Hébergeur certifié HDS RGPD · EHDS-ready
7,42 M$
coût moyen d'une fuite de données de santé. Secteur le plus coûteux, 14 années de suite.

Chez Polnor, il n'y a rien à exfiltrer. Vos données ne quittent jamais votre cloud : notre plan de contrôle orchestre le traitement, mais ne voit ni ne stocke aucune donnée patient. Votre surface d'attaque n'est pas la nôtre.

Souveraineté, le mode health-blind

Nous orchestrons le traitement. Nous ne voyons jamais la donnée.

Le plan de contrôle Polnor pilote les jobs et le SQL ; la donnée patient, elle, reste dans votre cloud. Seules des instructions franchissent la frontière, jamais la donnée.

Chez nous, plan de contrôle
orchestration · DAG · ordonnancement
texte SQL · métadonnées de tables
journal d'accès · état des tâches
, aucune donnée patient ,
Chez vous, plan de données
patients · observations (PHI)
résultats de labo · comptes-rendus
tables OMOP · cohortes · features
modèles entraînés · endpoints
Ce que vous y gagnez

De la donnée à la valeur, pas à la facture.

Le risque évité

La donnée ne sort pas de chez vous : la fuite la plus coûteuse du secteur n'a rien à viser côté Polnor. Vous réduisez votre surface d'attaque, pas votre ambition.

Le temps gagné

Le pipeline FHIR → anonymisation → OMOP est déjà fait. Vos data scientists entraînent des modèles au lieu d'aplatir du FHIR.

Jusqu'à 80 % du temps data part en préparation, enquête CrowdFlower via Forbes.

Le budget maîtrisé

Vous payez votre cloud (OVH, Scaleway) en direct. Polnor ne facture que sa valeur ajoutée, sans marge cachée sur le compute. L'argent reste chez vous, comme la donnée.

La plateforme

De la donnée brute au modèle, sans changer d'outil.

Ingestion

Connectez vos données au standard FHIR

Dossiers patients, résultats de laboratoire, comptes-rendus, importés et normalisés au format FHIR. Un pull $export depuis votre serveur, une table propre par ressource.

Connecteurs FHIR + pull $export automatique
Une table typée par ressource (patients, observations…)
ingestion · fhirbronze
ressourcelignesstatut
Patient12 480✓ prêt
Observation1 204 933✓ prêt
Condition88 210✓ prêt
MedicationRequest301 774✓ prêt
Anonymisation

Dé-identification RGPD, par colonne

Ce qui identifie un patient s'efface ; ce qui sert à la science reste. Masquage des identifiants directs, pseudonymes stables (reliables entre eux), décalage de dates, regroupement d'âges.

Presets cliniques conformes RGPD, exécutés dans votre cloud
table · patients
nominsnaissancedx
Marie Durand2 85 03…12/03/1985E11
Jean Bernard1 78 11…30/07/1978I10
Amina Cherif2 90 06…05/06/1990J45
Structuration

Convertissez en OMOP, avec contrôle qualité

Aplatissement « silver », conversion au modèle OMOP CDM (référence de la recherche mondiale) et contrôle qualité clinique automatique, codes LOINC, bornes physiologiques.

Mapping de concepts standardisé (OHDSI)
omop · mappingsilver → gold
source→ concept OMOPstd
loinc:2339-0Glucose [Mass/Vol]S
icd10:E11Type 2 diabetesS
atc:A10BA02metforminS
Analyse

Cohortes & SQL, notebooks, feature store

Construisez des cohortes, croisez labo et clinique, préparez vos features, en SQL ou en notebook, directement sur vos tables OMOP, dans votre cloud.

cohorte.sql
SELECT person_id, avg(value) glycemie
FROM measurement
WHERE concept = 'glucose'
  AND age > 50
GROUP BY person_id;
Intelligence artificielle

Entraînez & servez vos modèles, dans votre cloud

Suivi d'expériences (MLflow), versioning, déploiement en API : de la cohorte au modèle en production, sans jamais exporter la donnée.

Entraînement + serving co-localisés avec la donnée
mlflow · runserved
modèleAUCendpoint
readmission-30j0.87/v1/predict
sepsis-early0.91/v1/sepsis
Gouvernance & conformité

La traçabilité qu'exige la santé, intégrée.

Hébergement HDS

Déployé chez des hébergeurs certifiés HDS (OVHcloud, Scaleway). Votre cloud, votre pays.

Journal d'accès PHI

Classification PHI, journal d'accès aux données de santé, règles de rétention. Prêt pour l'audit.

Export EHDS

Manifestes d'export conformes à l'espace européen des données de santé (EHDS).

Pour qui

Conçu pour ceux qui font de l'IA avec des données de santé.

Startups IA santé

Livrez votre modèle, pas votre plomberie

Ingestion, anonymisation, feature store et serving prêts. Concentrez-vous sur l'algorithme et le time-to-model.

Labos & biotech

Vos données cliniques, en conformité

Cohortes, croisement labo/clinique, dé-identification RGPD, traçabilité prête pour l'audit.

Entrepôts · EDS

Un EDS moderne et souverain

FHIR & OMOP, gouvernance, échelle, un socle analytique et IA complet, sans enfermement.

Le marché

Un marché qui explose. Une fenêtre qui s'ouvre.

Les enjeux, en chiffres, pour votre comité comme pour votre direction financière.

187,7 Md$
Marché mondial de l'IA en santé d'ici 2030 (+38,5 %/an)
60 à 110 Md$
Valeur potentielle par an de l'IA générative pour la pharma et la medtech
1,2 Md+
Dossiers patients réels alimentent déjà la recherche clinique (RWE)
5,44 Md$
Marché de l'IA de diagnostic d'ici 2030 (+22,5 %/an)

Données de marché tierces, fournies comme contexte d'enjeu. Ce ne sont pas des résultats obtenus par des clients Polnor.

Objections

Les questions que se pose votre comité.

« C'est trop cher. »+
La vraie question n'est pas le prix de Polnor, mais le coût de faire sans. Vous payez votre cloud en direct et Polnor ne facture que sa valeur ajoutée, sans marge cachée sur le compute. En face : reconstruire l'ingestion FHIR, l'anonymisation RGPD, OMOP et la gouvernance HDS en interne mobilise des équipes rares pendant des mois, et une seule fuite de données de santé coûte en moyenne 7,42 M$ (IBM, 2025).
« On ne confie pas nos données de santé. »+
Justement, vous ne les confiez pas. C'est l'architecture health-blind : vos données ne quittent jamais votre cloud, restent en Europe chez un hébergeur certifié HDS, et notre plan de contrôle n'orchestre que le calcul sans stocker aucune donnée dérivée. Chiffrement des credentials, résidence configurable, journal d'accès PHI, et nous n'entraînons jamais nos modèles sur vos données.
« C'est trop complexe à mettre en place. »+
La complexité santé, nous l'avons déjà absorbée. Le pipeline est pré-fait : vous branchez votre bucket, pas votre équipe pendant 18 mois. De l'ingestion FHIR aux cohortes prêtes pour l'IA, on parle de semaines, pas d'années.
« On le fait en interne. »+
Vos ingénieurs en sont capables. Mais jusqu'à 80 % du temps des data scientists part dans la préparation de données (enquête CrowdFlower, via Forbes), et la conformité santé se maintient en continu : audits, terminologies, traçabilité. Est-ce là que vous voulez brûler votre R&D ? Polnor libère vos équipes pour le cœur : les modèles, la science.
« Pourquoi pas Databricks ou un généraliste ? »+
Un généraliste rendu compatible santé n'est pas pensé santé : pas de FHIR vers OMOP natif, pas d'INS/EMPI, pas de classification PHI ni de conformité pensée pour l'Europe, et le cloud reste le leur. Avec un généraliste, vous rachetez 12 à 18 mois d'intégration ; avec Polnor, c'est le produit, et vous restez propriétaire ET opérateur de votre donnée.
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