Le Gouvernement de la Côte d’Ivoire est fermement engagé à garantir un accès équitable à des services de santé de qualité pour atteindre la Couverture Sanitaire Universelle. Dans cette dynamique, le pays a reçu le soutien du GFF (Global Financing Facility) pour renforcer des interventions prioritaires à fort impact. En collaboration avec Bluesquare, cet appui stratégique accompagne aujourd’hui le pilotage de la santé de la mère, du nouveau-né, de l’enfant et de l’adolescent (SRMNIA) grâce à cette innovation : l’automatisation du reporting stratégique.
Chaque trimestre, les décideurs du Ministère de la Santé en Côte d’Ivoire reçoivent désormais un bulletin stratégique généré automatiquement présentant les indicateurs clés de la santé de la mère, du nouveau-né et de l’enfant.
En quelques pages, ceux-ci peuvent immédiatement voir :
Ils peuvent également comparer ces tendances entre les différentes régions du pays, ce qui permet d’identifier rapidement les zones où les services de santé progressent, et celles où des efforts supplémentaires sont nécessaires. Ces informations, auparavant dispersées dans plusieurs systèmes et rapports, sont désormais automatiquement consolidées et analysées.
Ce dispositif, mis en place grâce au soutien du GFF et à la collaboration entre le Ministère de la Santé et Bluesquare, améliore la manière dont les données sont utilisées pour piloter les politiques publiques de SRMNIA.
Exemple d’indicateurs issus des bulletins trimestriels automatiques
L’objectif est simple : permettre aux décideurs d’avoir une vision claire et rapide de la situation sanitaire pour orienter les investissements et les interventions.
Comme dans de nombreux pays, le système d’information sanitaire produit une grande quantité de données. Les établissements de santé reportent leurs activités dans DHIS2, tandis que d’autres systèmes suivent les intrants médicaux ou les programmes spécifiques.
Mais pour les décideurs, ces informations restent souvent difficiles à exploiter. Les données sont réparties entre plusieurs systèmes, structurées différemment et analysées séparément. Produire un rapport stratégique nécessite souvent d’extraire les données depuis plusieurs plateformes, de les harmoniser et de reconstruire les analyses. Ce travail mobilise fortement les équipes techniques, augmente le risque d’erreur, et ralentit l’analyse des tendances. Les données existent, mais elles sont rarement disponibles dans un format directement utilisable pour orienter les décisions.
Le défi n’est donc pas l’absence de données, mais la capacité à les transformer rapidement en information stratégique pour piloter le système de santé.
Pour répondre à ce défi, Bluesquare a travaillé avec le Ministère de la Santé pour mettre en place une infrastructure permettant d’intégrer et d’exploiter automatiquement les données provenant de plusieurs systèmes. Cette approche repose notamment sur OpenHEXA, une plateforme open-source conçue pour faciliter l’interopérabilité des données de santé. Les données provenant de différentes sources sont automatiquement récupérées, harmonisées et consolidées. Elles alimentent ensuite un bulletin trimestriel automatisé consacré aux indicateurs de santé maternelle et infantile, mis en page et reçu directement dans la boîte mail des décideurs. Le financement du GFF a permis de soutenir le développement de ce dispositif et d’accompagner son utilisation dans le cadre du suivi du Dossier d’Investissement pour la santé.
Grâce à cette automatisation, les indicateurs ne doivent plus être compilés manuellement. Ils sont générés directement à partir des données du système de santé et présentés dans un format lisible pour les décideurs.
Le bulletin stratégique permet aux responsables du système de santé de comprendre rapidement l’évolution des services de santé maternelle et infantile. Les indicateurs présentés couvrent l’ensemble du continuum de soins : de la grossesse à la vaccination de l’enfant. Les décideurs peuvent ainsi suivre l’accès aux consultations prénatales, notamment :
Ces indicateurs peuvent être analysés au niveau national mais aussi par région, ce qui permet d’identifier rapidement les disparités territoriales. Les responsables peuvent ainsi repérer les zones où les progrès sont rapides, mais aussi celles où l’accès aux services reste limité.
L’automatisation de ce reporting transforme la manière dont les données sont utilisées dans le système de santé. Les équipes du ministère passent moins de temps à compiler les données et davantage de temps à analyser les tendances et à orienter les interventions.
Les décideurs disposent également d’informations plus rapides et plus fiables. Ils peuvent identifier plus facilement les régions où les consultations prénatales restent insuffisantes, suivre les progrès des programmes visant à augmenter les accouchements assistés, ou détecter des signaux d’alerte concernant la santé des nouveau-nés. Plutôt que de naviguer entre plusieurs bases de données et rapports, ils disposent désormais d’une vision synthétique et actualisée de la situation sanitaire du pays.
Les données deviennent ainsi un véritable outil de pilotage du système de santé, plutôt qu’un simple exercice de reporting.
De nombreux pays disposent déjà de systèmes d’information sanitaire et de grandes quantités de données. Le défi est souvent de transformer ces données en information réellement utile pour la prise de décision.
L’expérience menée en Côte d’Ivoire montre qu’il est possible d’y parvenir en combinant l’intégration des données, l’automatisation des flux d’information et la production de rapports stratégiques adaptés aux besoins des décideurs. L’objectif est notamment d’élargir progressivement les indicateurs suivis dans ces rapports et d’augmenter la fréquence de publication des bulletins afin de renforcer encore la réactivité du pilotage des programmes de santé.
En transformant des données dispersées en informations directement exploitables, ce type d’approche permet de renforcer le pilotage des programmes de santé maternelle, néonatale et infantile et d’améliorer la capacité des systèmes de santé à orienter leurs politiques publiques sur la base de données fiables.
