Il existe de nombreuses controverses liées à l’utilisation du robot Da Vinci®, concernant la qualité des preuves cliniques,la sécurité, les coûts. Cependant, son adoption et sa diffusion sont croissantes, les cohortes de patients se développent etles indications sont de plus en plus variées. L’objectif de ce travail est de proposer une matrice comme outil d’aide à ladécision pouvant contribuer à prioriser les indications robot-assistées les plus pertinentes dans un but ultime d’optimiserson utilisation.Quatre indications robot-assistées (bypass gastrique, thyroïdectomie, prostatectomie totale et néphrectomie partielle),comparées à leurs techniques de références sont retenues pour élaborer l’outil. Basé sur le principe d’Hospital-basedHealth Technology Assessment, une Analyse Décisionnelle Multicritère (modèle additif) est menée sur 6 critères répartisdans deux dimensions. La dimension valeur est alimentée par la littérature, et rassemble : la sécurité, l’efficacité et laqualité de la preuve. La dimension risque est alimentée par des données locales et rassemble : les surcoûts, l’impact surl’organisation des soins (durée moyenne de séjour) et l’impact sur l’équilibre financier de la structure. La méthode « BestWorst » est utilisée pour pondérer les critères. D’une part, chaque critère est pondéré par un panel de professionnels.D’autre part, un jugement d’indicateurs sur des échelles pondérées d’ordre naturel permet d’attribuer un score dejugement aux critères. L’agrégation des poids et des scores dans chacune des dimensions donne des coordonnées depositionnement sur la matrice.Le panel de professionnels a donné les poids les plus importants aux critères de sécurité et d’efficacité. La matricepermet un positionnement discriminant des différentes indications par leurs valeurs et par leurs risques. Des groupesd’indications à valeurs et risques semblables sont identifiés.Le travail réalisé a permis de faire une synthèse des données de la littérature concernant le robot chirurgical. Il a permisde développer concrètement un modèle d’Analyse Décisionnelle Multicritère et d’élaborer un outil d’aide à la décision.La matrice permet une comparaison robuste et simple des différentes indications robot-assistées. L’objectif estmaintenant de proposer cet outil au plus haut niveau institutionnel dans un but de contribuer aux délibérations sur lapriorisation d’indications robot-assistées. En fonction de son intégration, cet outil pourrait aider à l’arbitrage desinnovations a priori au CHRU de Lille.