IA souveraine : 8 solutions françaises et européennes comparées

Une IA souveraine est une IA dont vous contrôlez les trois étages : l'infrastructure qui exécute le calcul, le modèle qui produit la réponse et l'application qui traite vos données. En 2026, une PME, une ETI ou une DSI française ne se demande plus s'il faut s'y intéresser, mais quel étage traiter en premier et avec quelle preuve contractuelle. La démarche la plus sûre consiste à commencer par la couche où circulent les données sensibles, à exiger une qualification vérifiable, SecNumCloud ou HDS, puis à choisir le modèle sur son coût réel en production.

Ce comparatif note huit solutions françaises et européennes sur 10 et présente, pour chacune, ses forces, ses limites, ses prix publics et le profil d'acheteur auquel elle convient. Aucune ne l'emporte sur tous les plans : le bon choix dépend de la sensibilité de vos données plus que de vos préférences technologiques.

IA souveraine : définition et les trois niveaux qui décident tout

Le débat sur la souveraineté de l'IA devient vite confus lorsqu'on le traite comme un sujet unique. La souveraineté d'un produit se mesure en réalité sur trois niveaux, qui ont chacun leur droit applicable, leur fournisseur et leur contrat.

L'infrastructure : le seul étage qui se prouve par un document

C'est le niveau le plus mûr et le plus facile à auditer. Une offre qualifiée SecNumCloud ou certifiée HDS vous donne un périmètre, une date et un organisme de contrôle. Encore faut-il lire la fiche. Le décret n° 2026-272 du 14 avril 2026, pris pour l'application de l'article 31 de la loi SREN, impose aux administrations de l'État, à leurs opérateurs et à six groupements d'intérêt public de protéger leurs données d'une sensibilité particulière hébergées dans un cloud privé selon un référentiel de l'ANSSI. Un acheteur privé peut reprendre la même exigence dans son propre cahier des charges. Pour situer les acteurs de ce marché, notre comparatif des hébergeurs cloud en France et celui des hébergeurs web donnent les mêmes repères. À budget serré, un VPS suffit souvent pour un premier prototype interne.

Le modèle : là où se joue la dépendance

Un modèle de langage français ne vous rend pas souverain si ses poids sont fermés, sa licence révocable et son exécution réservée à un tiers. La réciproque est vraie : un modèle à poids ouverts exécuté chez vous redevient une dépendance si vous n'avez ni les GPU ni les compétences pour le faire tourner. Le critère utile est donc le contrôle que vous gardez sur la version, la licence et le lieu d'exécution, bien plus que la nationalité de l'éditeur.

L'application : le niveau le plus difficile à auditer

Un assistant documentaire, un outil de résumé de contrats ou un agent commercial peuvent tourner sur un modèle souverain et envoyer malgré tout vos données à un fournisseur américain, par un connecteur, un outil de supervision ou une passerelle d'API. Ce niveau échappe souvent aux audits, parce qu'il dépend de briques ajoutées au fil des projets. Il mérite pourtant le même examen que les deux autres.

Pourquoi l'IA souveraine devient un sujet d'achat en 2026

Plusieurs textes et l'évolution du marché ont fait de ce débat d'experts une ligne budgétaire.

L'AI Act est entré dans sa phase de contrôle. Les obligations des modèles d'IA à usage général s'appliquent depuis le 2 août 2025, et la Commission européenne exerce ses pouvoirs de contrôle depuis le 2 août 2026, comme l'indique le service d'assistance officiel de l'AI Act. Les obligations de transparence de l'article 50 s'appliquent elles aussi depuis le 2 août 2026. Le règlement omnibus sur l'IA, publié au Journal officiel de l'Union le 24 juillet 2026, a en revanche repoussé les échéances des systèmes à haut risque au 2 décembre 2027 pour ceux de l'annexe III et au 2 août 2028 pour les produits intégrés, selon la fiche de procédure du Parlement européen. La documentation fournie par l'éditeur du modèle devient ainsi une pièce contractuelle à part entière.

Le CLOUD Act rend la localisation insuffisante. La documentation du département de la Justice américain le précise : un fournisseur soumis à la juridiction américaine doit communiquer les données qu'il détient ou contrôle, quel que soit leur lieu de stockage. Un serveur installé à Paris par la filiale d'un groupe américain reste donc exposé.

Les règles de l'hébergement de santé se resserrent. Le décret n° 2026-209 du 24 mars 2026 a inscrit dans le code de la santé publique l'obligation de stocker les données de santé dans l'Union européenne ou l'Espace économique européen et de publier une cartographie des transferts. Ces deux obligations, que le référentiel de certification HDS imposait déjà, s'appliquent depuis la fin de septembre 2026. L'Agence du numérique en santé prévoit en outre une version 2.1 du référentiel, applicable trois mois après sa publication annoncée pour octobre 2026, qui demande de modifier les contrats, y compris ceux déjà signés, pour mieux informer les clients de leur exposition à des lois extra-européennes, selon sa page consacrée à la v2.1. Si vous traitez des données de santé, votre prestataire d'IA entre dans ce périmètre.

Le marché a changé d'échelle. OVHcloud a annoncé le 1er septembre 2026 la qualification SecNumCloud de son cloud public SNC Cloud Platform, dans un communiqué. Mistral AI a levé 3 milliards d'euros le 8 septembre 2026, dans un tour mené par Samsung Electronics, pour une valorisation de plus de 21 milliards d'euros, selon son annonce. Côté public, le gouvernement a annoncé en juin 2026 un investissement supplémentaire de 655 millions d'euros via France 2030 pour accélérer la stratégie nationale d'IA, et l'État a signé le 10 septembre 2026 le Pacte Numérique et IA, qui vise à faire émerger des solutions françaises et européennes pour ses besoins.

Ce que nous avons relevé

Notre grille d'évaluation

Les notes de cette page sont une appréciation éditoriale d'acheteur. Elles reposent sur les qualifications publiées, les communiqués, les pages de tarifs et les conditions des éditeurs. Nous n'avons pas mesuré la performance des modèles ni interrogé de décideurs. Chaque solution a été jugée sur cinq critères.

1. Preuve de conformité : qualification SecNumCloud ou certification HDS effectivement obtenue, périmètre exact et date de validité.
2. Souveraineté de la chaîne : actionnariat, exposition au CLOUD Act, lieu d'exploitation et accès du support.
3. Couverture fonctionnelle : modèles disponibles, recherche documentaire, agents, OCR, API, gestion des identités et supervision.
4. Coût et lisibilité tarifaire : grille publique, prix au million de tokens ou à l'heure, coût d'intégration et de sortie.
5. Réversibilité et écosystème : poids ouverts, formats d'export, compétences disponibles et intégrateurs en France.

Une qualification annoncée mais non délivrée à la date de publication est signalée comme telle et ne compte pas comme une preuve.

Le classement des huit solutions

1. OVHcloud AI : 8,9

OVHcloud est l'acteur du panel qui réunit le plus d'éléments sous un même contrat. Son cloud public SNC Cloud Platform a été qualifié SecNumCloud, après ses offres Bare Metal Pod et VMware, et son cloud public classique est certifié HDS depuis 2019. Son catalogue d'IA comprend des instances GPU et AI Endpoints, un service qui donne accès par API à des modèles à poids ouverts de Meta, Mistral, Qwen et OpenAI. OVHcloud a aussi racheté Dragon LLM en mars 2026 pour développer ses propres modèles.

Prix. Tout est publié, hors taxes. AI Endpoints facture gpt-oss-120b 0,08 € le million de tokens en entrée et 0,40 € en sortie, et Llama 3.3 70B 0,67 € dans les deux sens. Une instance GPU H100 coûte 2,80 € de l'heure, soit 1 940 € par mois, et une instance L40S 1,40 € de l'heure.

Points forts

• Un cloud qualifié SecNumCloud et un cloud certifié HDS chez le même fournisseur.
• Les prix GPU les plus bas du panel, avec une grille publique complète.

Limites

• Le périmètre qualifié couvre le calcul, le stockage et le réseau : ni les GPU ni AI Endpoints n'y figurent, et Kubernetes managé y est annoncé pour bientôt.
• La certification HDS n'est encore qu'un objectif pour SNC Cloud Platform.
• Aucun modèle maison n'est disponible à ce jour.

Pour qui : la DSI qui veut un socle unique, auditable et réversible, en réservant le périmètre qualifié aux traitements qui l'exigent.

2. Mistral AI : 8,6

Mistral AI couvre le plus largement le modèle et l'application côté français. Son assistant s'appelle Mistral Vibe depuis le 28 mai 2026, en remplacement de Le Chat, et sa plateforme pour développeurs Mistral Studio, en remplacement de La Plateforme. L'éditeur propose aussi l'OCR, l'audio avec Voxtral et le code avec Codestral et Vibe Code.

Prix. Les tarifs de l'API sont publiés en dollars, hors taxes. Mistral Large 4, en préversion publique depuis le 6 octobre 2026, coûte 0,70 $ le million de tokens en entrée et 2,10 $ en sortie. Mistral Small 4 coûte 0,15 $ en entrée et 0,60 $ en sortie. Le traitement par lots est facturé moitié prix. Mistral Vibe Pro coûte 14,99 € par mois et Vibe Team 24,99 € par utilisateur et par mois.

Licences. Les poids de Mistral Small 4 sont publiés sous licence Apache 2.0, et ceux de Mistral Large 4 depuis le 29 octobre 2026 sous une licence ouverte propre à Mistral, qui exige un accord commercial pour revendre le modèle en service. L'OCR, Voxtral et Codestral restent des modèles fermés.

Points forts

• Des modèles de pointe à poids ouverts, que l'on peut exécuter chez soi ou chez un hébergeur qualifié.
• Une grille publique, lisible et documentée au million de tokens.

Limites

• Aucune qualification SecNumCloud en propre : la preuve d'infrastructure dépend du partenaire, Outscale ou Numspot.
• Des prix en dollars, exposés aux variations de change.

Pour qui : les PME et ETI qui veulent un modèle performant tout de suite, avec une solution de repli crédible grâce aux poids ouverts.

3. Numspot : 8,2

Numspot est un cloud souverain détenu par la Banque des Territoires, Docaposte, Dassault Systèmes et Bouygues Telecom. Son IaaS a été qualifié SecNumCloud, comme l'a annoncé l'entreprise le 1er septembre 2026, et Numspot propose depuis le 15 septembre 2026 une offre d'IA managée avec Mistral, hébergée en France et opérée par ses équipes, selon son communiqué.

Prix. L'infrastructure est facturée à l'usage, à la seconde, selon une grille publique hors taxes. Une instance GPU H100 coûte 4,00 € de l'heure, ou 4,80 € dans la région réservée au secteur public, et une machine virtuelle de 2 vCPU et 4 Go 0,10 € de l'heure. L'offre Mistral n'a pas de prix public.

Points forts

• Un interlocuteur unique pour l'infrastructure qualifiée, les GPU et les modèles.
• Un actionnariat entièrement français, public et privé.

Limites

• Le service managé de Mistral est encore en cours de qualification : l'IaaS qualifié ne vaut pas qualification du service d'IA.
• Des GPU nettement plus chers que chez OVHcloud et Scaleway.

Pour qui : l'ETI ou l'acheteur public qui veut une IA en production sans monter sa propre équipe plateforme.

4. Outscale : 7,8

Outscale, la marque cloud de Dassault Systèmes, a été en décembre 2023 le premier fournisseur qualifié selon la version 3.2 du référentiel SecNumCloud. Ses données sont traitées en France, avec un support et une exploitation en France. C'est aussi lui qui héberge Albert API, l'API d'IA de l'État.

Offre d'IA. Outscale vend des modèles Mistral en service, sous forme de forfaits mensuels hors taxes exécutés dans sa région réservée au secteur public : 6 570 € par mois pour Ministral 8B, 9 800 € pour Mistral Small 3.2 et 40 703 € pour Mistral Medium 3. Une offre réunissant AI Studio et Le Chat est disponible sur demande.

Prix. La grille publique est hors taxes : 0,034 € par vCore et par heure, mémoire facturée à part, et 4,00 € de l'heure pour un GPU H100, ou 4,80 € dans la région secteur public.

Points forts

• Le seul fournisseur du panel à vendre des modèles Mistral sur un cloud déjà qualifié.
• Un socle solide pour exécuter ses propres modèles à poids ouverts.

Limites

• Selon le catalogue de l'ANSSI, la qualification de son offre IaaS arrive à échéance le 30 novembre 2026 : vérifiez son renouvellement avant de signer.
• Des forfaits d'IA dimensionnés pour de gros volumes, peu accessibles à une PME.

Pour qui : les ETI industrielles, les OIV et les acteurs de la défense qui internalisent leur pile d'IA.

5. Scaleway : 7,7

Scaleway, filiale cloud du groupe iliad, propose des instances GPU et un service Generative APIs qui donne accès à une trentaine de modèles. Il accueille aussi des éditeurs européens : LightOn y propose sa suite documentaire depuis le 13 octobre 2026, et le modèle LightOnOCR-3 est disponible en préversion dans les Generative APIs.

Prix. Selon le catalogue public de Scaleway, gpt-oss-120b coûte 0,15 € le million de tokens en entrée et 0,60 € en sortie, et Mistral Small 3.2 0,15 € et 0,35 €. Une instance GPU H100 revient à 2,87 € de l'heure et une L40S à 1,47 € de l'heure, des tarifs proches de ceux d'OVHcloud.

Points forts

• Un large catalogue de modèles en API et des GPU à prix serré.
• Une certification HDS et une documentation technique claire, adaptée aux équipes produit.

Limites

• La qualification SecNumCloud est en cours et pas encore délivrée. Son périmètre initial couvre les instances, les GPU, le stockage et le réseau sur une zone de la région Paris, sans Kubernetes managé.
• Un acheteur public qui exige une offre déjà qualifiée ne peut pas la retenir aujourd'hui.

Pour qui : les start-up et les éditeurs qui ont besoin de GPU abordables et d'une trajectoire de conformité crédible.

6. Albert API : 7,5

Albert API, l'API d'IA générative de la DINUM, est la référence du secteur public. Elle est ouverte gratuitement à tous les agents de la fonction publique de l'État, avec une connexion par ProConnect, et compte plus de 70 projets publics selon la DINUM. Elle est hébergée chez Outscale, qualifié SecNumCloud.

Conditions d'accès. L'expérimentation est ouverte avec des quotas bas et sans garantie de disponibilité. Une production limitée s'obtient sur demande, et les ministères partenaires, qui cofinancent l'infrastructure, disposent de tous les modèles avec un engagement de disponibilité et des quotas élevés.

Modèles. Le catalogue de base repose sur des modèles à poids ouverts, dont gpt-oss-120b, Mistral Small 3.2, Qwen3-Coder, Whisper et LightOnOCR. Les ministères partenaires ont aussi accès à deux modèles propriétaires de Mistral.

Points forts

• Gratuite pour les agents de l'État, sur une infrastructure qualifiée.
• Des quotas et des modèles publiés de façon transparente.

Limites

• Réservée aux agents de la fonction publique de l'État : une entreprise privée ne peut pas y souscrire.
• Des quotas limitants en dehors des ministères partenaires.

Pour qui : les administrations de l'État et les équipes qui développent des services pour elles.

7. LightOn : 7,4

LightOn, société française cotée sur Euronext Growth, est spécialiste de l'exploitation des documents d'entreprise plutôt que de l'assistant généraliste. LightOn Suite transforme un corpus interne en base de connaissances interrogeable, en conservant les droits d'accès existants et en renvoyant aux documents sources. Elle est proposée en SaaS, en environnement managé sur l'infrastructure française de Scaleway et dans le cloud du client.

Modèles. LightOn a présenté en octobre 2026 son modèle LightOnOCR-3, publié sous licence Apache 2.0, que Scaleway expose dans ses Generative APIs.

Prix. Sur devis, après démonstration.

Points forts

• Une recherche documentaire qui respecte les permissions et cite ses sources.
• Trois modes de déploiement, dont l'installation dans votre propre cloud.

Limites

• Un périmètre volontairement étroit, peu adapté à un usage d'assistant généraliste.
• Une version managée qui dépend de Scaleway, dont la qualification SecNumCloud est en cours.

Pour qui : les ETI et les industriels qui gèrent un fort volume de contrats, de dossiers techniques ou de documents de conformité.

8. Aleph Alpha : 7,0

Aleph Alpha, installée à Heidelberg, est l'éditeur européen qui mise le plus explicitement sur la maîtrise du déploiement. Son modèle Kolibri, présenté le 5 octobre 2026, compte 78 milliards de paramètres dont environ 3,5 milliards activés par jeton, selon une architecture à mélange d'experts, et environ 23 % de ses données d'entraînement sont en allemand, selon Aleph Alpha. Ses poids sont publiés sur Hugging Face sous licence Apache 2.0.

Offre. L'éditeur commercialise son Adaptive Platform sur site, en environnement isolé ou en SaaS souverain, et propose Kolibri en API sur inscription. Les tarifs ne sont pas publiés.

Points forts

• Un modèle à poids ouverts sous licence permissive, exécutable sur une infrastructure maîtrisée par le client.
• Des déploiements isolés pour les environnements les plus sensibles.

Limites

• Kolibri ne prend en charge que l'allemand et l'anglais, ce qui limite son intérêt pour une organisation française.
• Un avenir capitalistique en suspens : l'accord de rapprochement avec Cohere, signé le 16 septembre 2026, attend encore les autorisations réglementaires.
• Aucune qualification SecNumCloud et peu d'intégrateurs en France.

Pour qui : les administrations et les industriels, surtout germanophones, qui privilégient le contrôle total du déploiement.

Comment choisir son IA souveraine : cinq critères de décision

1. Cartographier les données avant de choisir le fournisseur. Listez les traitements qui contiennent des données personnelles, de santé, de défense ou de propriété industrielle. Ce sont eux qui fixent le niveau d'exigence, bien plus que le reste du système d'information. Un projet d'IA souveraine en entreprise commence ainsi par une cartographie, avant toute comparaison de modèles.

2. Exiger la preuve de qualification. Demandez le nom exact de l'offre qualifiée, la date de la décision, le périmètre couvert et sa date d'échéance dans le catalogue de l'ANSSI. Une qualification obtenue par un fournisseur ne couvre pas un service lancé quelques mois plus tard. Faites de cette pièce une annexe du contrat.

3. Séparer les trois niveaux dans l'appel d'offres. Prévoyez un lot pour l'infrastructure, un pour le modèle et un pour l'intégration applicative. Cette séparation vous donne une clause de sortie par étage, limite le verrouillage et permet de comparer des offres réellement comparables.

4. Chiffrer le coût complet sur trois ans. Additionnez les tokens, les GPU, le stockage, l'intégration, la formation, la supervision et la réversibilité. Le choix du modèle pèse lourd : pour 10 000 requêtes de support, le modèle de tête de Mistral coûte quatre fois plus cher que son modèle compact, comme le montre notre calcul plus bas.

5. Vérifier la réversibilité avant de signer. Interrogez le fournisseur sur les poids ouverts ou l'export des index de recherche, les formats standards, la durée de conservation après résiliation, l'engagement de suppression et la clause relative aux législations de pays tiers. Un fournisseur qui ne peut pas répondre par écrit à ces questions mérite d'être écarté.

Le coût réel : notre calcul sur 10 000 requêtes

Pour comparer les modèles sur une base concrète, nous avons chiffré, à partir de la grille publique de Mistral relevée le 2 novembre 2026, le coût de 10 000 requêtes de support comptant chacune 1 500 tokens en entrée et 400 en sortie.

Le modèle de tête coûte ainsi environ quatre fois plus cher que le modèle compact du même éditeur, à volume égal. Le traitement par lots divise ces montants par deux lorsque la réponse n'a pas besoin d'être immédiate. Dans les deux cas, le coût des tokens reste modeste au regard de l'intégration et de la conduite du changement, qui représentent l'essentiel du budget la première année.

Ce calcul conduit à une recommandation simple : testez le modèle compact et le modèle de tête sur vos propres données avant de signer. Les tests internes se font souvent sur le modèle le plus puissant, alors que la production tourne sur le moins cher, et l'écart de qualité apparaît alors chez les utilisateurs.

Les cinq erreurs qui coûtent cher

Confondre « hébergé en France » et « souverain ». Un serveur à Paris chez un fournisseur contrôlé depuis les États-Unis reste soumis au CLOUD Act. La bonne question porte sur l'identité de l'entité qui exploite le service et sur sa capacité à recevoir une réquisition étrangère.

S'en remettre à la qualification d'une marque. Une qualification SecNumCloud porte sur un service précis, avec une date de décision et une date d'échéance. Les services d'IA d'OVHcloud et de Numspot en sont aujourd'hui l'illustration : ils ne figurent pas dans le périmètre qualifié de leur fournisseur. Faites vérifier ce périmètre par votre juriste.

Croire qu'un modèle français règle la question de l'application. Un modèle souverain branché sur une passerelle américaine, un outil de supervision en SaaS ou un connecteur de CRM expose les mêmes données. Un modèle à poids ouverts mal exploité ne protège pas mieux qu'une API fermée bien encadrée par le contrat.

Choisir le modèle sans le tester en production. Notre calcul montre un rapport de un à quatre entre les deux extrémités de la gamme Mistral. Le bon dimensionnement se décide sur vos données, en comparant la qualité obtenue et le coût.

Oublier les clauses de législation tierce. L'obligation de stocker les données de santé dans l'Espace économique européen s'applique depuis la fin de septembre 2026, et la version 2.1 du référentiel HDS demandera de mettre à jour les contrats existants. Une clause absente expose à une non-conformité future : mieux vaut la négocier dès la signature.

Pour aller plus loin

Ce comparatif s'inscrit dans notre dossier consacré à l'intelligence artificielle. Notre comparatif général des outils d'IA situe Mistral face aux assistants américains, et notre duel Claude ou ChatGPT, complété par le guide selon votre métier, éclaire le choix lorsque les données ne sont pas sensibles. Pour un usage technique, voyez enfin notre sélection d'outils d'IA pour développeurs.

FAQ : IA souveraine

Qu'est-ce qu'une IA souveraine ? Une IA souveraine est une IA dont vous contrôlez l'infrastructure d'exécution, le modèle et l'application, avec des preuves contractuelles et techniques de ce contrôle. Sur l'infrastructure, cette preuve prend la forme d'une qualification SecNumCloud ou d'une certification HDS, vérifiable dans les catalogues officiels.

L'IA souveraine est-elle obligatoire en France en 2026 ? Pas de manière générale. Le décret n° 2026-272 du 14 avril 2026 impose aux administrations de l'État, à leurs opérateurs et à six groupements d'intérêt public de protéger leurs données d'une sensibilité particulière selon un référentiel de l'ANSSI, et les hébergeurs de données de santé doivent être certifiés HDS. Pour une entreprise privée, le choix relève de la gestion des risques.

Quelle est la meilleure solution d'IA souveraine en 2026 ? OVHcloud AI arrive en tête de ce comparatif avec 8,9 : un cloud qualifié SecNumCloud, un cloud certifié HDS et les prix GPU les plus bas du panel, même si ses services d'IA restent hors du périmètre qualifié. Mistral AI (8,6) le suit avec des modèles de pointe à poids ouverts, et Numspot (8,2) avec une offre d'IA managée sur infrastructure qualifiée.

SecNumCloud est-il obligatoire pour une PME ? Non. SecNumCloud n'est pas une obligation générale pour les entreprises privées. Il devient en revanche un critère de fait dans les appels d'offres publics et dans les secteurs régulés, et il reste le moyen le plus rapide de vérifier un fournisseur sans audit interne. Au 27 octobre 2026, le catalogue de l'ANSSI recensait 13 prestataires qualifiés pour 30 services.

Quelle solution d'IA souveraine pour une PME avec 10 000 € de budget ? Un modèle compact en API, associé à une intégration applicative. Avec Mistral Small 4, à 0,15 $ le million de tokens en entrée et 0,60 $ en sortie, 10 000 requêtes de support coûtent 4,65 $ : le budget sert surtout à l'intégration et à la formation des équipes.

Peut-on utiliser ChatGPT et rester souverain ? Pas pour des données sensibles. Vous pouvez réserver un outil américain aux usages non sensibles et confier les traitements critiques à une chaîne souveraine, à condition que cette séparation soit technique et ne repose pas seulement sur une charte interne.

Combien coûte une IA souveraine en production ? Le coût se répartit en trois postes : l'inférence, facturée au million de tokens, l'infrastructure si vous hébergez le modèle, de 2,80 à 4,80 € HT de l'heure pour un GPU H100 selon le fournisseur, et l'intégration, qui domine la première année. Les forfaits de modèles Mistral sur cloud qualifié commencent à 6 570 € HT par mois chez Outscale.

Où trouver les prix et les qualifications à jour ? Sur la grille tarifaire de chaque éditeur et dans le catalogue de l'ANSSI, qui fait foi pour SecNumCloud et indique la date d'échéance de chaque qualification, ainsi que dans la liste des hébergeurs certifiés HDS de l'Agence du numérique en santé. Vérifiez toujours la date de la décision plutôt que celle de l'annonce.