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Les professionnels de santé travaillent souvent avec une quantité considérable d’informations : notes cliniques, résultats d’évaluations, comptes rendus médicaux et antécédents des patients. La lecture, l’organisation et l’examen de l’ensemble de ces données peuvent prendre un temps précieux. C’est dans ce contexte que MedGemma pourrait se révéler utile. MedGemma est un modèle d’IA médicale développé par Google. Il repose sur le modèle Gemma 3 et a été adapté pour traiter des informations liées à la santé, notamment des textes et des images médicales. En termes simples, il est conçu pour aider les professionnels à comprendre et à gérer plus efficacement les informations médicales. MedGemma n’est ni un médecin, ni un thérapeute, ni un système capable de prendre seul des décisions cliniques. Il ne remplace ni l’expérience professionnelle ni la compréhension humaine. Il peut plutôt soutenir certaines tâches quotidiennes, comme résumer des dossiers, expliquer des termes médicaux, organiser des informations ou préparer du matériel pédagogique. L’une de ses possibilités intéressantes concerne son rôle dans le raisonnement clinique. Dans une situation complexe, MedGemma peut contribuer à organiser les informations disponibles, à repérer des éléments manquants, à suggérer des questions ou à signaler des domaines nécessitant des investigations supplémentaires. Cela peut aider les professionnels à examiner une situation sous différents angles, mais ses suggestions doivent toujours être soigneusement vérifiées. Comparé aux outils d’IA généralistes, MedGemma a été spécifiquement adapté aux applications médicales. Il pourrait donc être davantage approprié pour certaines tâches liées aux soins de santé. Toutefois, le fait qu’il s’agisse d’un modèle médical ne signifie pas qu’il soit toujours exact. Ses performances dépendent de la qualité des informations fournies ainsi que de la manière dont l’outil a été développé et utilisé. Pour les thérapeutes, un outil reposant sur MedGemma pourrait résumer les antécédents détaillés d’un patient avant une séance ou aider à organiser les informations provenant de différents rapports. Il pourrait également soutenir la psychoéducation, les discussions de cas, la supervision ou la recherche. En réduisant certaines tâches administratives, il pourrait permettre aux thérapeutes de consacrer davantage de temps à l’écoute et à la relation avec leurs patients. Dans certaines applications, il pourrait également contribuer à l’interprétation d’images médicales. Toutefois, le modèle peut mal comprendre certaines informations, manquer des éléments importants ou fournir une réponse convaincante, mais incorrecte. MedGemma étant un modèle à poids ouverts, il peut être téléchargé et adapté à différents projets. Selon la version utilisée et le matériel disponible, il peut fonctionner localement sur un ordinateur ou un serveur organisationnel, ou être utilisé par l’intermédiaire de systèmes infonuagiques. Le modèle lui-même peut être accessible gratuitement, mais les utilisateurs peuvent néanmoins devoir financer le matériel, les services infonuagiques, le développement logiciel, la sécurité et la maintenance. L’utilisation locale peut aider les organisations à conserver les informations sensibles au sein de leurs propres systèmes. Toutefois, le fonctionnement local ne garantit pas automatiquement la confidentialité ni la sécurité. Les équipes de santé doivent toujours prendre en compte le consentement des patients, la protection des données, la cybersécurité, les contrôles d’accès et la conservation sécurisée des dossiers. MedGemma présente également des limites claires. Il peut rencontrer des difficultés face à des pathologies rares, à des informations incomplètes, à des images de mauvaise qualité ou à des situations très différentes des données utilisées lors de son entraînement. Pour cette raison, les professionnels doivent toujours confronter ses résultats aux antécédents du patient, à sa présentation clinique actuelle, aux recommandations professionnelles et à leur propre expertise. Dans l’ensemble, MedGemma doit être considéré comme un outil de soutien en cours de développement. Utilisé de manière réfléchie, il pourrait aider les thérapeutes et les cliniciens à gérer les informations, à préparer les séances et à soutenir la recherche et la formation. Sa plus grande valeur résidera dans l’association de ses capacités techniques avec le jugement humain, l’empathie et la responsabilité professionnelle.

Artificial intelligence is already entering classrooms, universities, and clinical training. Students use it to write, translate, study, and receive feedback, while teachers and therapists may use it to organise information and support learners. Yet the central question is not whether AI will replace teachers, it is how we want AI to fit into education. Today, different education systems are taking very different approaches. Some schools and education platforms are integrating AI into teaching and learning, while others are restricting or temporarily banning student-facing generative AI. Tools such as Khanmigo by Khan Academy support tutoring, guided learning, lesson planning, and other educational tasks, while MagicSchool helps educators with classroom activities and teaching support. This contrast creates an important debate about whether students should be protected from AI or taught to use it responsibly. From a therapist’s perspective, education is closely connected to attention, motivation, communication, emotional development, and confidence. AI can provide explanations, generate ideas, and support students with disabilities or language difficulties. However, learners still need opportunities to think independently, make mistakes, communicate, collaborate, and develop their own reasoning. Assessment may also need to change. A student can submit an impressive AI-generated assignment without truly understanding the ideas. Educators may therefore need to evaluate reasoning, reflection, discussion, and the ability to apply knowledge, not only the final answer. AI systems can make mistakes, reinforce bias, and misunderstand students from different cultural, linguistic, or social backgrounds. An AI recommendation should never be treated as a diagnosis or final decision. Therapists and educators must consider the individual’s history, environment, communication style, and lived experience. Privacy and equality are equally important. Not every student has the same access to technology, internet, or guidance. Educational institutions must explain how information is collected and used, while ensuring that AI does not increase discrimination or exclude vulnerable learners. The debate should not be reduced to “AI or no AI.” We should ask what students need to learn without AI, what they can learn with it, and where human guidance must remain central. Teaching, empathy, creativity, ethical reasoning, and meaningful relationships cannot be replaced by automated answers. The algorithm is already in the room. We should neither fear it nor follow it blindly. The goal is to help teachers, therapists, students, and AI work together while ensuring that technology supports the learning process.

Dans la pratique clinique quotidienne, les soins prodigués aux patients sont documentés à différents endroits, notamment dans les notes d’évolution, les comptes rendus d’imagerie, les dossiers médicamenteux et les comptes rendus de sortie. Comme ces informations sont souvent incomplètes ou formulées de manière hétérogène, il peut être difficile de déterminer si les soins ont suivi les recommandations cliniques établies. La vérification de la conformité des processus médicaux est une méthode qui compare les événements survenus à ceux qui devraient normalement se produire selon les recommandations professionnelles. Une étude récente menée par Leonardi et ses collègues, intitulée « Orchestrating Large Language Models to Support Medical Process Conformance Checking », a examiné la manière dont les grands modèles de langage, tels que ChatGPT, pourraient soutenir ce processus. Les grands modèles de langage sont des systèmes informatiques capables de comprendre et de produire du langage humain. Dans cette étude, ils ont été utilisés pour lire des documents cliniques et des recommandations, repérer les informations importantes et comparer les soins prodigués aux pratiques recommandées (Leonardi et al., 2026). Les chercheurs ont utilisé plusieurs modèles de langage plutôt que de demander à un seul système d’accomplir l’ensemble de la tâche. Chaque modèle avait un rôle spécifique. L’un contribuait à repérer les événements cliniques, un autre examinait les recommandations des guides de pratique, et un troisième transformait ces recommandations en règles lisibles par un ordinateur. Cette approche progressive peut faciliter la vérification et la correction du processus. L’étude portait sur les soins de l’AVC. Le système examinait les lettres de sortie et établissait une chronologie simple de la prise en charge de chaque patient. Il comparait ensuite ces chronologies à certaines recommandations relatives au traitement de l’AVC. Les résultats suggéraient que la plupart des dossiers des patients suivaient le parcours de soins attendu. Cela montre que les modèles de langage pourraient aider les hôpitaux à examiner plus efficacement un grand nombre de dossiers cliniques. Cependant, ces résultats doivent être interprétés avec prudence. Un dossier médical peut ne pas rendre compte de tout ce qui s’est produit au cours du traitement. L’absence d’une intervention dans la documentation ne signifie pas toujours que cette intervention n’a pas été réalisée. De plus, certains patients peuvent nécessiter des traitements différents en raison de leur âge, de leurs antécédents médicaux, de leurs risques ou de leur situation personnelle. Pour les thérapeutes et les autres professionnels de santé, cette technologie doit être considérée comme un outil de soutien, et non comme un substitut au jugement clinique. Elle peut aider à repérer des retards récurrents, des lacunes dans la documentation ou des différences entre les services. Ces observations peuvent ensuite orienter les échanges au sein des équipes, les démarches d’amélioration de la qualité et la communication entre professionnels. L’un des avantages importants de cette approche est qu’elle peut rendre le raisonnement plus transparent. Les utilisateurs peuvent être en mesure de consulter le texte clinique original, la recommandation correspondante et la règle utilisée pour évaluer les soins. Cette méthode est plus sûre que de s’appuyer sur une réponse unique et inexpliquée produite par un système d’intelligence artificielle. Cette approche soulève également d’importantes préoccupations éthiques. Les informations concernant les patients doivent être protégées, et les établissements de santé doivent contrôler attentivement la manière dont les dossiers sont utilisés. Les modèles de langage peuvent mal interpréter certaines informations ou produire des résultats biaisés, notamment lorsque la documentation est incomplète. Les cliniciens et les établissements demeurent responsables des décisions influencées par ces systèmes. En conclusion, les grands modèles de langage pourraient contribuer à relier la documentation clinique aux recommandations médicales et à soutenir des soins plus sûrs et mieux organisés. Leur rôle doit rester un rôle de soutien, fondé sur la transparence. Les recherches futures devront examiner la précision de ces systèmes dans différents hôpitaux et différentes spécialités, ainsi que leur capacité réelle à améliorer la pratique clinique sans réduire les soins à de simples indicateurs chiffrés. Références Leonardi, G., Montani, S., Striani, M., Canessa, A., & Ferrandi, D. (2026). Orchestrating large language models to support medical process conformance checking. Neuroscience Informatics, 6(4), article 100294. https://doi.org/10.1016/j.neuri.2026.100294

OpenAI a récemment présenté GPT-6 Astra, le décrivant comme une étape importante vers l’AGI, ou intelligence artificielle générale. L’AGI désigne un système d’IA capable d’accomplir de nombreuses tâches intellectuelles différentes, d’apprendre à partir de situations, de s’adapter à des problèmes nouveaux et de fonctionner de manière flexible dans différents domaines. Toutefois, il n’existe ni définition universellement acceptée ni test officiel de l’AGI. Les affirmations selon lesquelles nous serions entrés dans « l’ère de l’AGI » restent donc sujettes à débat. Ce qui distingue GPT-6 Astra des chatbots précédents est sa capacité à poursuivre un objectif global plutôt qu’à répondre simplement à une question à la fois. Les utilisateurs peuvent lui donner un objectif général sans expliquer chaque étape. Le système peut ensuite comprendre cet objectif, élaborer un plan, diviser le travail en tâches plus petites et poursuivre son activité jusqu’à produire un résultat final. Astra est également présenté comme capable d’interagir avec un ordinateur portable, d’utiliser des logiciels, de consulter des sites web, d’écrire et de tester du code, ainsi que de contrôler des outils numériques. Par exemple, un utilisateur pourrait lui demander de créer un site web, de préparer une présentation ou de développer un projet logiciel. Astra pourrait alors planifier le travail, réaliser les différentes étapes, rechercher d’éventuelles erreurs, effectuer des révisions et fournir le produit final. C’est ici que la notion d’agent d’IA devient importante. Un agent d’IA est un système capable de recevoir un objectif, de prendre des décisions, d’utiliser des outils, d’effectuer des actions, d’évaluer ses progrès et de poursuivre son travail avec des consignes limitées, étape par étape. En termes simples, un chatbot vous indique généralement comment faire quelque chose, tandis qu’un agent tente de le faire à votre place. Par exemple, au lieu de demander à Astra comment créer un cahier d’exercices sur la gestion du stress, un thérapeute pourrait simplement lui donner l’objectif suivant : « Créer un cahier d’exercices professionnel destiné aux étudiants universitaires. » Astra pourrait organiser le contenu, rédiger les exercices, concevoir le document, relire le texte, corriger les problèmes et préparer une version finale. Le thérapeute devrait néanmoins vérifier le contenu avant de l’utiliser. GPT-6 Astra peut être comparé à Claude Fable 5, même si leurs points forts peuvent différer. Astra semble davantage orienté vers l’exécution autonome de tâches, l’utilisation d’un ordinateur, le codage et l’interaction avec des outils numériques. Claude Fable 5 peut être considéré comme un partenaire performant pour la rédaction, le raisonnement et l’analyse. En pratique, Astra pourrait être mieux adapté à la réalisation d’un projet de bout en bout, tandis que Fable 5 pourrait être particulièrement utile pour développer des idées, analyser des informations et produire des contenus soigneusement rédigés. Fonctionnalité GPT-6 Astra Claude Fable 5 Force principale Exécution autonome de tâches Rédaction et raisonnement Utilisation habituelle Codage, utilisation d’un ordinateur et projets numériques Analyse, développement d’idées et création de contenu Mode de fonctionnement Réalise les projets du début à la fin Accompagne l’utilisateur par la discussion et la rédaction approfondies Particulièrement adapté à Tâches complexes comportant plusieurs étapes Recherche, rédaction et analyse critique Pour les thérapeutes, ces évolutions pourraient présenter des avantages pratiques. Les agents d’IA pourraient contribuer à organiser des recherches, préparer du matériel psychoéducatif, créer des exercices thérapeutiques, résumer des informations non identifiantes, soutenir les tâches administratives et élaborer des ressources pour la formation clinique ou la réadaptation. En réduisant la charge de travail routinière, ces outils pourraient permettre aux thérapeutes de consacrer davantage de temps aux soins directs des patients. Toutefois, la capacité d’une IA à créer des logiciels ou à résoudre des problèmes complexes ne signifie pas qu’elle comprend les patients de manière humaine. Elle peut produire un document impressionnant tout en interprétant incorrectement la culture, l’état émotionnel, l’histoire personnelle ou le niveau de risque d’un patient. La thérapie repose sur l’empathie, la confiance, la communication et une interprétation rigoureuse, qui demeurent au cœur d’une pratique clinique sûre. Une plus grande autonomie implique également de nouvelles responsabilités. Les thérapeutes doivent savoir à quelles informations l’agent d’IA peut accéder, quels sites web ou fichiers il peut utiliser et dans quelles situations une validation humaine est requise. Une IA ne devrait pas diagnostiquer un patient de manière autonome, évaluer un risque suicidaire, modifier un traitement ni transmettre des informations cliniques sensibles. Son travail doit toujours être vérifié avant d’influencer la prise en charge d’un patient. Alors, entrons-nous dans l’ère de l’AGI? GPT-6 Astra pourrait représenter une avancée importante vers des systèmes d’IA capables de planifier, d’agir, de réviser leur travail et de mener à bien des objectifs complexes de manière autonome. La question de savoir si cette évolution doit officiellement être qualifiée d’AGI reste incertaine. Pour les thérapeutes, l’approche la plus sûre consiste à utiliser ces systèmes comme de puissants assistants, tout en plaçant la confidentialité, le jugement professionnel, l’empathie et la sécurité des patients au centre de la pratique clinique.

Les enfants grandissent dans un monde où les chatbots et autres outils d’IA font partie de la vie quotidienne. Ils peuvent utiliser l’IA pour poser des questions, faire leurs devoirs, créer des histoires, résoudre des énigmes ou imaginer l’avenir. Pour les thérapeutes, l’enjeu important n’est pas simplement de savoir à quelle fréquence les enfants utilisent l’IA. Il faut également comprendre comment ces outils peuvent influencer leurs apprentissages, leurs émotions, leurs relations et leur sentiment d’identité. Les enfants se développent grâce à leur engagement actif envers le monde qui les entoure. Explorer, jouer, communiquer, bouger, faire des erreurs, résoudre des problèmes et créer des liens sont autant d’expériences essentielles au développement des compétences cognitives, sociales, émotionnelles, motrices et liées à la résolution de problèmes. Ces processus exigent du temps, des efforts, de la curiosité ainsi qu’une interaction directe avec les autres et avec l’environnement. L’IA générative peut fournir des réponses immédiates et produire des histoires, des images, des devoirs et des solutions. Bien que cela puisse sembler utile, son utilisation devient problématique lorsque l’IA remplace les occasions de penser de manière autonome, de faire preuve de créativité, d’explorer et d’apprendre par l’expérience. Les enfants peuvent commencer à dépendre de la technologie plutôt qu’à développer leur confiance en leurs propres capacités et leurs propres idées. La capacité des enfants à évaluer les informations générées par l’IA soulève également des préoccupations. Les chatbots peuvent fournir des réponses inexactes ou trompeuses tout en communiquant avec assurance et de manière conviviale. Les jeunes enfants ne possèdent peut-être pas encore les capacités de pensée critique nécessaires pour reconnaître ces limites. Certains peuvent aussi considérer les chatbots comme des amis, des enseignants ou des compagnons de confiance, alors que l’IA ne comprend pas véritablement leurs émotions ni leurs expériences. Pour ces raisons, l’accès direct à l’IA générative ne devrait pas être considéré comme approprié pour les jeunes enfants. Les apprentissages précoces devraient principalement s’appuyer sur le jeu imaginatif, l’exploration du monde réel, les relations humaines, les activités extérieures et les expériences pratiques. Ces expériences ne peuvent pas être remplacées par une interaction numérique instantanée. Chez les adolescents, l’IA générative peut être introduite avec davantage de prudence, en tant qu’outil accompagné. Son utilisation devrait s’appuyer sur les conseils des parents ou des professionnels de l’éducation, des limites claires, la protection de la vie privée et une attention constante portée à la pensée critique. Les adolescents devraient être encouragés à utiliser l’IA pour soutenir leurs apprentissages, et non pour remplacer leurs efforts, leur créativité, leur communication ou leur capacité à résoudre des problèmes. Tout comme il existe des recommandations concernant l’utilisation des écrans selon l’âge, nous devrions également nous demander : à partir de quel âge l’IA générative est-elle appropriée pour les enfants, et dans quelles conditions? Des recommandations claires et fondées sur des données probantes concernant l’âge approprié, les limites à établir et les modalités d’utilisation sécuritaire sont encore nécessaires. En attendant l’élaboration de recommandations plus solides, les adultes devraient adopter une approche prudente. Le développement, le bien-être, la créativité et les relations des enfants doivent passer avant la commodité et le progrès technologique. L’IA ne devrait jamais remplacer les expériences humaines qui aident les enfants à apprendre, à grandir et à mieux se comprendre, ainsi qu’à comprendre le monde qui les entoure. À venir! Nous préparons quelque chose de spécial pour les parents! Webinaire : L’IA générative et les enfants et adolescents Une discussion pratique pour explorer les situations dans lesquelles l’IA peut être appropriée, ses effets possibles sur les apprentissages et le développement, ainsi que les moyens de l’introduire de manière sécuritaire et responsable. Plus de détails à venir. Restez à l’affût!

Jais est un modèle d’intelligence artificielle (IA) à poids ouverts, conçu spécifiquement pour l’arabe. Il comprend et produit de l’arabe, de l’anglais, différents dialectes arabes, l’arabizi (arabe écrit avec des lettres latines et des…

Nous sommes heureux de vous présenter, en collaboration avec l’Association québécoise des orthophonistes et audiologistes (AQOA), une formation spécialement conçue pour les orthophonistes souhaitant découvrir comment l’intelligence artificielle générative peut soutenir leur pratique professionnelle au quotidien. Cette formation propose une introduction progressive et accessible aux principes de l’IA générative ainsi qu’à ses applications concrètes en orthophonie. Vous découvrirez comment utiliser ces outils pour préparer vos bilans, organiser vos séances, créer du matériel thérapeutique personnalisé et adapter vos activités aux besoins de chaque patient. À travers des démonstrations en direct, des exemples cliniques et des exercices pratiques, nous explorerons les différentes façons dont l’IA peut vous accompagner dans votre travail, de la préparation du bilan jusqu’à la création de supports de rééducation pour les enfants, les adolescents et les adultes. Nous accorderons également une attention particulière à la formulation des prompts. Vous apprendrez à donner des consignes claires et structurées afin d’obtenir des réponses plus pertinentes, précises et adaptées à vos objectifs thérapeutiques. La formation abordera enfin les enjeux essentiels liés à l’utilisation de l’IA en contexte clinique : confidentialité des données de santé, protection des renseignements personnels, vérification des informations, biais possibles et importance du jugement professionnel. L’IA doit rester un outil de soutien et ne peut remplacer l’expertise, l’évaluation clinique ou la relation thérapeutique. La formation comprend des exposés interactifs, des démonstrations guidées, des exercices courts, des exemples de création de matériel et des périodes d’échange. Elle vous permettra de développer des compétences concrètes et d’intégrer l’IA de façon réfléchie, éthique et sécuritaire dans votre pratique orthophonique. La formation se déroulera en deux parties : le 16 septembre 2026, de 8 h à 12 h, et le 22 septembre 2026, de 8 h à 12 h, pour une durée totale de huit heures. L’événement se déroulera en ligne, via Zoom (Québec, Canada). Elle est exclusivement réservée aux membres de l’AQOA, sur inscription seulement. Contact : AQOA – (514) 552-1382 – support@aqoa.qc.ca Pour plus d’informations et pour vous inscrire : Consulter la page de la formation sur le site de l’AQOA

Pour de nombreuses personnes sourdes, communiquer par téléphone avec des personnes entendantes peut être difficile. La saisie de texte peut prendre du temps, et l’anglais écrit n’est pas nécessairement leur langue première. Google DeepMind développe actuellement SL2T, un modèle d’intelligence artificielle capable de reconnaître la langue des signes américaine à l’aide de la caméra d’un téléphone, puis de traduire les signes en anglais écrit. Cette technologie pourrait faciliter la communication au quotidien dans de nombreuses situations, notamment lors de rendez-vous, dans le cadre de l’éducation, sur le lieu de travail, lors de déplacements, dans les commerces ou pour contacter les services publics. Les patients pourraient également l’utiliser de manière autonome dans leur vie quotidienne pour communiquer avec leur famille, leurs amis, leurs collègues, les services clients ou toute autre personne ne maîtrisant pas la langue des signes. Cela pourrait réduire leur dépendance à l’égard de leur entourage et leur donner davantage de contrôle sur leur mode de communication. Dans le domaine de la santé et de la thérapie, SL2T pourrait aider les patients à exprimer des besoins simples, à comprendre des informations, à poser des questions et à communiquer plus facilement avec les thérapeutes et les autres professionnels qui ne maîtrisent pas la langue des signes. L’outil pourrait également aider les personnes sourdes à communiquer avec leur entourage et avec les différents acteurs de la société, notamment leurs voisins, les employés des commerces, les enseignants, les employeurs, le personnel des transports et les agents des services publics. Cela pourrait favoriser une plus grande participation à la vie quotidienne et contribuer à réduire les obstacles liés à la communication. Toutefois, la traduction par l’IA doit être considérée comme une aide à la communication et non comme un remplacement des interprètes qualifiés. Les langues des signes possèdent leur propre grammaire, et le sens peut dépendre des mouvements des mains, des expressions faciales, de la posture, de la vitesse d’exécution et du contexte. Si le système ne tient pas compte de l’un de ces éléments, la traduction peut être inexacte. Les thérapeutes doivent donc utiliser cette technologie avec prudence. Elle peut convenir pour des messages courts, des questions simples, des informations relatives à un rendez-vous ou des échanges informels. En revanche, elle ne doit pas être utilisée seule pour établir un diagnostic, recueillir un consentement éclairé, évaluer un risque en santé mentale, assurer la protection d’une personne vulnérable ou prendre des décisions thérapeutiques importantes. Dans les situations complexes ou sensibles, la présence d’un interprète professionnel reste indispensable. Le système peut également rencontrer des difficultés face aux signes régionaux, aux gestes rapides, à l’épellation digitale, à un éclairage insuffisant ou à des angles de prise de vue difficiles. Une traduction peut sembler claire tout en étant erronée. Les professionnels doivent vérifier les informations importantes avec le patient et lui donner la possibilité de corriger le résultat. La participation de personnes sourdes à la conception et à l’évaluation de cette technologie est essentielle. Leur expérience peut aider les développeurs à mieux comprendre les besoins réels en matière de communication et à éviter de considérer la langue des signes comme un simple problème technique. Des recherches supplémentaires restent toutefois nécessaires dans différentes langues des signes, cultures, régions et structures de soins. La protection de la vie privée constitue une autre préoccupation. Les échanges en langue des signes peuvent contenir des informations personnelles, médicales ou émotionnelles. Les thérapeutes doivent expliquer le fonctionnement de l’outil, préciser si les enregistrements sont conservés et indiquer qui peut accéder aux données. Les patients doivent toujours être libres de choisir s’ils souhaitent ou non l’utiliser. L’IA peut améliorer l’accessibilité, mais la responsabilité professionnelle reste essentielle. Les thérapeutes doivent vérifier les informations, tenir compte des biais éventuels et éviter de supposer que le système est toujours fiable. Utilisé avec discernement, SL2T pourrait offrir aux personnes sourdes davantage d’autonomie et de possibilités de communication, tout en soutenant, et non en remplaçant, la compréhension humaine.

Depuis le 2 août 2026, de nombreux professionnels s’intéressent à l’article 50 du règlement européen sur l’intelligence artificielle. Cet article introduit de nouvelles règles de transparence pour certains usages de tous les types d’intelligence artificielle, et pas uniquement de l’IA générative. Toutefois, ces règles ne signifient pas que les thérapeutes doivent informer leurs patients chaque fois qu’ils utilisent un outil d’IA. L’essentiel est de distinguer deux situations. La première concerne les cas où le patient communique directement avec un système d’IA. Par exemple, une clinique peut utiliser un chatbot pour répondre à des questions, aider les familles à trouver des informations ou organiser des rendez-vous. Dans ce cas, le patient doit normalement être informé qu’il interagit avec une intelligence artificielle et non avec un professionnel humain. Cette information doit être claire et facile à comprendre. La seconde concerne les cas où le thérapeute utilise l’IA en privé comme outil de travail. Il peut, par exemple, s’en servir pour améliorer la formulation d’un compte rendu, organiser des informations, trouver des idées de supports thérapeutiques ou structurer un document. Lorsque le patient ne communique pas directement avec l’IA, l’article 50 n’impose pas, de manière générale, de l’informer de chaque utilisation de l’outil. Cependant, l’utilisation de l’IA en arrière-plan ne dispense pas le thérapeute de ses responsabilités. L’IA peut commettre des erreurs, mal comprendre certaines informations ou produire des réponses convaincantes, mais incorrectes. Tout contenu généré par l’IA doit donc être lu attentivement, vérifié et adapté par le professionnel avant d’être utilisé. Il est également important de distinguer l’aide à la rédaction de la prise de décision clinique. Demander à l’IA d’améliorer la formulation d’une phrase est très différent de lui demander d’interpréter les résultats de tests, de suggérer un diagnostic ou de recommander un traitement. Dans le second cas, l’IA intervient davantage dans le processus de raisonnement clinique. Une prudence accrue est alors nécessaire, et elle ne doit jamais remplacer le jugement professionnel du thérapeute. Les décisions cliniques doivent s’appuyer sur la situation globale du patient, notamment son histoire, les résultats des évaluations, ses capacités de communication, son environnement, sa culture et ses besoins individuels. L’IA n’a pas toujours accès à l’ensemble de ce contexte. Elle peut contribuer à générer des pistes de réflexion, mais le thérapeute demeure responsable de déterminer ce qui est cliniquement approprié. Le règlement européen sur l’IA ne remplace pas non plus le Règlement général sur la protection des données, les règles de confidentialité ni les principes de déontologie professionnelle. Avant d’introduire des informations concernant un patient dans un outil d’IA, les professionnels doivent vérifier si ces données peuvent être partagées légalement et en toute sécurité. Les noms, les informations de santé, les résultats de tests, les comptes rendus cliniques et les éléments permettant d’identifier une personne ne doivent pas être saisis dans des outils d’IA accessibles au public sans garanties de protection appropriées. Pour les thérapeutes, la « maîtrise de l’IA » ne consiste pas simplement à apprendre à rédiger de bonnes requêtes. Elle implique de comprendre quand l’IA peut être utile, dans quelles situations elle ne doit pas être utilisée, comment vérifier ses réponses, comment protéger les données des patients et comment repérer d’éventuelles erreurs ou de possibles biais. Une règle simple peut être retenue : L’IA peut soutenir le travail clinique, mais elle ne peut remplacer l’expertise, la responsabilité ni la relation du thérapeute avec le patient. L’objectif n’est pas d’éviter tout outil d’IA, mais d’utiliser ces technologies avec prudence et transparence, de manière à protéger les patients et à préserver la qualité des soins. Référence Artificial Intelligence Act. (s. d.). Article 50 : Obligations de transparence pour les fournisseurs et les déployeurs de certains systèmes d’intelligence artificielle. Consulté le 25 août 2026, à l’adresse suivante :https://artificialintelligenceact.eu/fr/article/50/

Higgsfield.ai est désormais disponible dans ChatGPT, permettant aux utilisateurs de créer des images et des vidéos sans passer d’une application à l’autre. Au cours d’une conversation, les utilisateurs peuvent concevoir des supports visuels, de courtes vidéos, des voix off et des sous-titres. Le système peut également se connecter à des modèles créatifs tels que Seedance, Seedream, GPT Image et Kling, ainsi qu’à des outils de narration, de sous-titrage et de création de vidéos sans apparition à l’écran. Pour les thérapeutes, cet outil peut être utile, car de nombreux patients comprennent plus facilement les informations lorsqu’elles sont présentées sous une forme visuelle. Par exemple, un thérapeute travaillant avec un enfant pourrait créer une courte histoire sur l’identification des émotions, le retour au calme ou la résolution d’une difficulté sociale. Avec un patient adulte, il pourrait créer une explication visuelle simple de l’anxiété, du stress, des troubles du sommeil ou des techniques de relaxation. Ces outils peuvent également accompagner les patients présentant des difficultés de communication, d’apprentissage, d’attention ou de mémoire. Une séquence visuelle peut illustrer les étapes d’une routine quotidienne. Une vidéo narrée peut expliquer une stratégie d’adaptation. Les sous-titres peuvent être utiles aux patients ayant des troubles de l’audition ou comprenant mieux les informations écrites que les consignes orales. Le support peut être adapté à l’âge du patient, à son niveau de langage, à sa culture et à ses objectifs thérapeutiques. Cependant, la qualité de la technologie ne garantit pas automatiquement l’utilité clinique du support. Une vidéo peut avoir une apparence professionnelle tout en contenant des informations confuses, inexactes ou culturellement inappropriées. Les thérapeutes doivent vérifier chaque image, vidéo, voix off et sous-titre avant de les partager avec un patient. Le support doit compléter la thérapie, et non remplacer les explications cliniques, le jugement professionnel ou la relation thérapeutique. Higgsfield.ai peut également aider les thérapeutes à préparer plus rapidement des supports de psychoéducation. Un thérapeute peut demander à ChatGPT de proposer un script simple, de créer une métaphore visuelle ou de concevoir une courte vidéo éducative. Cela peut être particulièrement utile pour préparer des supports destinés aux enfants, aux familles, aux groupes ou aux patients présentant des besoins d’apprentissage différents. Les thérapeutes doivent néanmoins utiliser ces outils comme des assistants, et non comme des décideurs autonomes. La confidentialité constitue l’une des préoccupations les plus importantes. Les thérapeutes ne doivent pas saisir dans ces systèmes les noms de patients, les notes cliniques, les photographies identifiables, les enregistrements vocaux ou les informations personnelles confidentielles, sauf si le service a été approuvé par leur organisation et respecte les exigences applicables en matière de protection des données. Lorsque cela est possible, ils doivent utiliser des exemples généraux et des personnages fictifs plutôt que des informations provenant de patients réels. Il est également important d’informer les patients lorsqu’un support a été créé avec l’aide de l’IA. Cette transparence favorise une relation honnête et aide les patients à comprendre qu’il s’agit d’un support numérique, et non d’un avis clinique rédigé par un professionnel. Les thérapeutes restent responsables de la vérification de l’exactitude, de la sécurité et de la pertinence de tout contenu utilisé. L’IA ne peut assumer la responsabilité d’un diagnostic, d’une décision thérapeutique, du consentement éclairé ou d’un éventuel préjudice. Dans l’ensemble, Higgsfield.ai intégré à ChatGPT pourrait faciliter la création de supports accessibles et attrayants pour les thérapeutes. Sa principale valeur ne réside pas uniquement dans la production de vidéos ou d’images esthétiques, mais dans sa capacité à aider les thérapeutes à expliquer les concepts de manière qui permet aux patients de les voir, les entendre et les comprendre. Utilisé avec discernement, transparence et une attention rigoureuse portée à la confidentialité, cet outil peut devenir un complément utile à la pratique clinique, sans se substituer à l’expertise professionnelle.