Le système de santé est le plus grand défi de l’IA

Si vous voulez comprendre l’impact réel de l’intelligence artificielle sur le monde, ne vous intéressez pas au développement informatique, au droit ou à la finance. Intéressez-vous plutôt au système de santé. C’est là que l’IA est soumise à ses tests les plus difficiles : réglementations multiples, enjeux vitaux, biologie complexe et une dimension profondément humaine et empathique que la plupart des gens considèrent comme la dernière chose qu’une machine pourrait reproduire. Il y a près de dix ans, l’informaticien et lauréat du prix Nobel Geoffrey Hinton (surnommé le « parrain de l’IA ») a déclaré que les hôpitaux devraient cesser de former des radiologues, car d’ici cinq ans, l’IA ferait mieux le travail. Près de dix ans plus tard, il y a plus de radiologues que jamais. Sur les 950 outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique approuvés par l’Agence américaine des produits alimentaires et médicamenteux (FDA) entre 1995 et 2024, 723 étaient des outils de radiologie. Les machines se sont améliorées. Les humains n’ont pas disparu. Lorsque j’ai récemment abordé ce sujet avec Geoffrey Hinton, il s’est empressé de reformuler son propos plutôt que de se dérober. Selon lui, ce n’était pas la technologie qu’il avait mal évaluée, mais l’économie.« Le système de santé est très élastique. Si vous permettiez à un professionnel de santé d’en faire dix fois plus, nous bénéficierions tous de dix fois plus de soins. Les personnes âgées, en particulier, en ont besoin sans limite. »
La question classique « L’IA va-t-elle remplacer les médecins ? » s’avère être la mauvaise question. La demande en soins de santé est en effet infinie. Il y a toujours un autre scanner à lire, une autre maladie qui n’est pas diagnostiquée parce que personne n’a le temps de s’en occuper. L’IA ne réduira pas la main-d’œuvre médicale. Elle mettra en évidence l’ampleur des besoins non satisfaits qui ont toujours existé.

Quand l’IA surpasse les médecins, et quand elle échoue

Dans certains contextes, l’IA surpasse déjà les médecins. Le cardiologue et chercheur Eric Topol a souligné l’existence de cinq études dans lesquelles des systèmes d’IA fonctionnant de manière indépendante ont surpassé les médecins qui avaient accès à l’IA comme outil. « Je continue de penser que la combinaison des deux l’emportera », m’a dit Eric Topol. « Mais je ne suis plus aussi confiant qu’en 2019. »
Pourquoi l’IA seule serait-elle parfois plus performante qu’un humain utilisant l’aide de l’IA ? Une explication est ce que les chercheurs appellent la négligence de l’automatisation : les médecins s’ancrent dans leur diagnostic initial et ne parviennent pas à s’adapter, même lorsque le système suggère une alternative. Une autre explication est que nous n’avons tout simplement pas appris à collaborer efficacement avec ces outils.

Néanmoins, toutes les conclusions ne sont pas favorables à la technologie. Dans une étude clinique randomisée publiée dans Nature Medicine, le cardiologue Jack W O’Sullivan et ses collègues ont testé un système d’IA sur des cas complexes de cardiologie impliquant des cardiomyopathies génétiques présumées, un diagnostic que même les cliniciens expérimentés trouvent difficile à établir. « Les spécialistes sont rares », a-t-il déclaré. « L’IA pourrait-elle aider les généralistes à penser comme eux ? » Oui, ils le pourraient. Les cardiologues généralistes assistés par l’IA ont produit des évaluations que les experts ont préférées, avec moins d’erreurs cliniquement significatives. Mais 6,5 % des réponses de l’IA contenaient des hallucinations notables. Ce qui a rendu cette découverte utile, c’est ce qui s’est passé ensuite. « Lorsque le cardiologue humain a interrogé le modèle d’IA, « êtes-vous sûr que l’échocardiogramme a montré un ventricule épaissi ? », l’IA s’est corrigée. La machine ne savait pas qu’elle avait tort jusqu’à ce que quelqu’un le lui demande. Et il y a des signes avant-coureurs. Le mois dernier, a noté Eric Topol, un article publié dans Nature Medicine a évalué le triage médical à l’aide du modèle le plus avancé de ChatGPT. Plus de la moitié du temps, le triage était incorrect, et les patients qui avaient besoin d’être pris en charge aux urgences se voyaient conseiller de rester chez eux. « Nous avons encore un long chemin à parcourir », a-t-il déclaré.
Les preuves sont inégales. Pour certaines tâches, l’IA seule est la plus performante. Pour d’autres, l’homme et la machine ensemble surpassent l’un ou l’autre. Pour d’autres encore, la technologie est dangereusement peu fiable. Le véritable défi n’est pas de savoir si l’IA fonctionne. Il s’agit de savoir quand.

Passer d’une médecine réactive à une médecine préventive

Le changement le plus significatif n’est peut-être pas la précision du diagnostic, mais le timing. Les systèmes de santé modernes sont conçus pour traiter les maladies après l’apparition des symptômes. Eric Topol estime que l’IA pourrait contribuer à faire évoluer la médecine en amont. « Les trois principales maladies liées à l’âge, la neurodégénérescence, le cancer et les maladies cardiovasculaires, ont toutes une période d’incubation de 15 à 20 ans dans notre corps », m’a-t-il expliqué. « Nous disposons d’une formidable marge de manœuvre, mais nous n’avions pas les moyens d’intégrer toutes les données. Nous ne disposions même pas de toutes les données. » C’est désormais le cas. Un demi-milliard de personnes utilisent déjà des montres intelligentes et d’autres appareils portables, qui génèrent des flux continus de données sur la variabilité du rythme cardiaque, l’oxygène dans le sang et le sommeil. Des chercheurs de Stanford ont récemment montré que 130 pathologies pouvaient être prédites avec précision à partir des données d’une seule nuit de sommeil. Les horloges organiques, dérivées de milliers de protéines sanguines, peuvent désormais estimer l’âge biologique de chaque système organique. Selon Eric Topol, la pièce manquante est l’immunome, une carte complète de la fonction immunitaire d’une personne. « Après le cerveau, le système immunitaire est le système le plus complexe du corps », a-t-il déclaré. « Et nous n’avons aucun moyen de le mesurer en clinique. En 2026, c’est terrible. » Il estime qu’un système immunitaire déréglé est le dénominateur commun entre le cancer, la neurodégénérescence et les maladies cardiaques, et que sa mesure ouvrira une nouvelle ère dans la prédiction des risques. L’opportunité ne réside pas dans le remplacement des médecins par un seul produit révolutionnaire, mais dans la mise en place d’une infrastructure autour d’un nouveau modèle en amont des soins préventifs : sommeil, appareils portables, protéines sanguines. La véritable promesse de l’IA réside peut-être dans sa capacité à surveiller discrètement les premiers signes avant-coureurs de l’organisme et à intervenir bien avant que les maladies ne deviennent visibles.

Les limites juridiques, éthiques et humaines de l’IA dans le système de santé

L’adoption de l’IA dans le système de santé ne sera toutefois pas purement technique. Geoffrey Hinton a souligné une asymétrie juridique. Si un médecin n’utilise pas un outil d’IA disponible et qu’un patient décède, personne n’est poursuivi en justice. Mais si un médecin utilise l’IA et que cela cause un préjudice, la responsabilité pourrait être immédiate. Le système décourage l’adoption précoce. Pendant ce temps, l’erreur humaine reste omniprésente. « Nous savons qu’il y a au moins 12 millions d’erreurs de diagnostic par an aux États-Unis, qui se traduisent par environ 800 000 personnes handicapées ou décédées », m’a dit Eric Topol. « Et nous avons tendance à ne pas en parler. Nous continuons à parler des erreurs commises par l’IA. » De plus, la question de l’empathie reste en suspens. Lorsque j’ai demandé à Geoffrey Hinton s’il se sentirait à l’aise d’être soigné par l’IA à la fin de sa vie, il a marqué une pause. « Je penserais peut-être que c’est faux », a-t-il répondu. Puis il a ajouté : « Mais je pense que les IA peuvent véritablement faire preuve d’empathie. »

Eric Topol n’est pas d’accord. « L’IA est très douée pour canaliser l’empathie », m’a-t-il dit. « Mais aucune machine ne sait ce qu’est l’empathie. Les gens veulent regarder quelqu’un dans les yeux et savoir que cette personne se soucie d’eux. C’est l’essence même de la médecine. Aucune machine ne pourra jamais vraiment remplacer cela. »