Le développement exponentiel des systèmes dits d’intelligence arti cielle est un enjeu stratégique. En santé comme ailleurs, leur conception et validation pour l’aide à la décision (de la clinique à la gouvernance en santé publique) supposent l’entraînement, la validation et le test sur la base d’ensembles pertinents de données. C’est déjà une utilisation secondaire de « données de vie réelle » et parfois de données issues d’essais. Mais ces tâches critiques peuvent aussi être la nalité de « données synthétiques », construction numérique mimant une entité, conçue par et pour l’intelligence arti cielle. Nous considérons nécessaire de leur appliquer par analogie, et de dépasser, les exigences de qualité portées par la proposition de règlement EEDS, quant aux utilisations secondaires de « données réelles » : il en va de notre responsabilité et indépendance.