YMYL extrême : pourquoi la santé est traitée à part
La santé est la verticale où les IA appliquent les filtres les plus stricts. Une mauvaise information médicale peut blesser, voire tuer. ChatGPT, Claude (Anthropic) et Gemini ont des politiques de citation explicitement plus prudentes : seules les sources avec autorité médicale reconnue sont citées sans réserve. Sans byline reviewer médecin + citations evidence-based, votre contenu sera ignoré ou réservé d'un disclaimer dévalorisant.
Voir Google Search Quality Guidelines section santé, Anthropic Acceptable Use Policy section santé. Implication : un site healthtech non médicalement validé ne peut pas devenir une source de référence pour les IA grand public.
Bylines reviewer médecin : la signature critique
Chaque article santé doit avoir : un auteur (rédacteur, parfois généraliste) + un reviewer médecin identifiable (avec numéro RPPS, spécialité, hôpital d'affiliation, sameAs vers fiche Conseil de l'Ordre). Modèle : « Article rédigé par [auteur], relu et validé le [date] par Dr [nom], [spécialité], [établissement] ».
Schema.org : `MedicalWebPage` avec `reviewedBy` (Person → Physician avec medicalSpecialty, sameAs). Voir schema.org/MedicalWebPage. Effet observé chez un client healthtech (téléconsultation B2B) : ajout de byline reviewer médecin sur 120 articles en 4 mois. Citation ChatGPT et Perplexity multipliée par 4,1 sur les requêtes médicales informationnelles.
Sources evidence-based : PubMed, HAS, ANSM, OMS
Chaque affirmation médicale doit citer une source primaire ou institutionnelle : étude indexée PubMed, recommandation HAS, base ANSM, bulletin OMS. Pas de vague « les études montrent que... » sans lien. Les IA notent qualitativement la solidité des sources citées et ajustent leur citabilité en conséquence.
Format recommandé : citation inline avec date et DOI si possible. Exemple : « selon une méta-analyse Cochrane publiée en mars 2024 (DOI 10.1002/14651858.CD003817), l'efficacité comparée des... ». Voir notre [guide e-E-A-T pour l'IA](/ressources/eeat-pour-ia-generative) sur la pondération des sources.
MedicalCondition + Drug + MedicalProcedure schemas
Pour une page sur une pathologie : `MedicalCondition` avec `name`, `code` (ICD-10 ou ICD-11), `signOrSymptom`, `possibleTreatment`, `riskFactor`. Pour un médicament : `Drug` avec `nonProprietaryName`, `activeIngredient`, `legalStatus`, `prescriptionStatus`. Pour une procédure : `MedicalProcedure` avec `procedureType`, `bodyLocation`, `preparation`.
Voir schema.org/MedicalEntity. Bonus : `code` avec codingSystem ICD-11 pour permettre aux IA de croiser sans ambiguïté. Effet : sur les requêtes médicales précises (« symptômes de la maladie de Lyme »), les pages avec MedicalCondition schema détaillé sont citées 2 à 3 fois plus que les pages texte seul.
RGPD santé et hébergement HDS
Toute healthtech qui traite des données de santé doit héberger sur un Hébergeur de Données de Santé (HDS) certifié (article L1111-8 CSP). Mentionner clairement le statut HDS, le certifiant (LNE-GMED, AFNOR), et l'hébergeur (OVHcloud, Outscale, Microsoft Azure dans son périmètre HDS). C'est un signal d'autorité majeur cité par les IA sur les requêtes « est-ce que X est conforme RGPD santé ? ».
Voir Ministère de la Santé : HDS et CNIL : santé. Disclaimer recommandé sur chaque page médicale : « Cet article est informatif et ne se substitue pas à une consultation médicale. En cas de symptômes, consultez un professionnel de santé. »
Synthèse : pile éditoriale et conformité healthtech
Une healthtech crédible aux yeux des IA déploie une pile en 6 piliers : (1) chaque contenu signé auteur + reviewer médecin avec sameAs vérifiable (RPPS, Conseil de l'Ordre) ; (2) chaque affirmation médicale étayée par une source PubMed / HAS / ANSM / OMS avec date et DOI ; (3) MedicalCondition / Drug / MedicalProcedure schemas sur chaque page thématique ; (4) page « Conformité et sécurité » avec HDS, RGPD santé, certifications éventuelles (Ségur, Mon espace santé) ; (5) disclaimer systématique sur chaque page santé ; (6) bios médicales publiques pour le CMO et les reviewers principaux.
Budget chantier type pour une healthtech grand public (téléconsultation, app santé, éditeur de contenus médicaux) : 30 000-50 000 € sur 4 à 6 mois selon volume éditorial, incluant le recrutement / contractualisation des médecins reviewers indépendants. Pour une healthtech B2B (PSL, infrastructure HDS, KYC santé), le focus glisse vers la conformité technique : ISO 13485, marquage CE pour DM, interopérabilité HL7/FHIR. Voir notre [guide structured data](/ressources/structured-data-erreurs-courantes-citation-ia-2026) pour les pièges spécifiques aux schemas médicaux.
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