Au cours de l’année écoulée, de nombreux cliniciens ont constaté l’apparition d’une nouvelle forme d’épuisement dans leur travail. Il ne s’agit ni de la fatigue émotionnelle bien connue qui accompagne le fait de « tenir l’espace » pour autrui, ni d’un simple burn-out administratif. C’est quelque chose de plus subtil. Un flux constant de nouveaux outils d’IA, de mises à jour, de prompts, de plateformes et de promesses, tous prétendant rendre la pratique plus simple, plus rapide et plus intelligente. Au lieu d’un soulagement, beaucoup de cliniciens se sentent dépassés, distraits et incertains quant à leurs priorités.
C’est à cela que ressemble la fatigue liée à l’IA en pratique clinique.
Au fond, la fatigue liée à l’IA ne concerne pas la technologie en elle-même. Elle tient à la surcharge cognitive. Les cliniciens gèrent déjà des files actives complexes, des responsabilités éthiques, des exigences de documentation et une charge émotionnelle. Lorsque l’IA s’invite sans frontières ni objectif clairs, elle ajoute du bruit plutôt que de la clarté. Le résultat n’est pas une meilleure prise en charge, mais une attention fragmentée et une présence clinique diminuée.
L’une des raisons principales du développement de cette fatigue est l’hypothèse selon laquelle davantage d’outils se traduiraient automatiquement par de meilleurs résultats. En réalité, le travail clinique ne bénéficie pas des bascules incessantes. Chaque nouvelle plateforme requiert un apprentissage, une évaluation et une dépense d’énergie mentale. Quand les cliniciens tentent de suivre chaque nouvelle sortie, ils passent souvent plus de temps à gérer des outils qu’à réfléchir cliniquement. Cela érode l’une des ressources les plus précieuses en thérapie : le raisonnement profond et ininterrompu.
Autre facteur contributif, la pression d’utiliser l’IA simplement parce qu’elle existe. Une crainte implicite de « prendre du retard » ou de ne pas être assez innovant. Or, l’excellence clinique n’a jamais consisté à utiliser le plus grand nombre d’outils. Elle a toujours consisté à utiliser les bons, de manière délibérée et éthique. L’innovation sans intention améliore rarement la pratique.
Il est également important de reconnaître que tous les outils d’IA ne sont pas conçus en pensant aux cliniciens. Beaucoup visent la vitesse, la génération de contenu ou une productivité superficielle. La thérapie, l’évaluation et le diagnostic exigent autre chose : de la nuance, l’acceptation de l’incertitude et une tolérance à la complexité. Les outils qui promettent des réponses instantanées peuvent insidieusement saper la réflexion analytique, surtout lorsque les cliniciens sont déjà fatigués.
Choisir ce qu’ignorer n’est donc pas un échec. C’est une compétence clinique.
Un point de départ utile consiste à poser une question simple avant d’adopter un outil d’IA : quelle charge cognitive cela réduit-il réellement ? Si un outil fait gagner du temps sur des tâches administratives comme la rédaction de rapports, la synthèse de notes ou l’organisation des informations, il peut préserver l’énergie mentale pour le raisonnement clinique. S’il ajoute un système de plus à consulter, une production de plus à évaluer ou un flux de travail de plus à gérer, il coûte peut-être plus qu’il ne rapporte.
Un autre filtre clé est l’alignement avec les valeurs cliniques. Les outils doivent soutenir une pensée fondée sur les preuves, et non la court-circuiter. Ils devraient aider les cliniciens à penser plus clairement, pas moins. Si un outil encourage le copier-coller, la dépendance excessive ou l’acceptation non critique des sorties, il mérite du scepticisme. Un bon usage de l’IA est ressenti comme un soutien, pas comme une injonction.
Il est également pertinent de limiter le nombre d’outils utilisés simultanément. Dans la pratique, la plupart des cliniciens n’ont besoin que d’un ou deux appuis d’IA qui s’intègrent naturellement à leur flux de travail. Par exemple, un outil pour le raisonnement structuré ou l’aide à la documentation. Un autre pour la communication ou l’explication. Au-delà, chaque outil doit justifier clairement sa place.
La fatigue liée à l’IA diminue aussi lorsque les cliniciens passent de la chasse aux outils à la clarté d’intention. Au lieu de demander quel nouvel outil d’IA est disponible, demandez-vous où se situent les points de friction dans votre pratique. Rédaction de rapports ? Communication avec les parents ? Conceptualisation de cas ? Arriéré administratif ? Commencez par le problème, pas par la plateforme. Cela, à lui seul, filtre la plupart des bruits inutiles.
Un point crucial : l’IA ne doit jamais remplacer les pauses réflexives. Certaines des intuitions cliniques les plus importantes émergent du fait de tolérer l’incertitude, de revoir des schémas sur la durée ou de discuter des cas avec des collègues. Si l’usage de l’IA évince ces processus, c’est qu’elle est mal employée. La technologie doit créer de l’espace pour penser, pas remplir chaque interstice.
Il existe aussi une dimension culturelle à prendre en compte. Les cliniciens ont besoin de la permission de se désengager des mises à jour constantes. Toutes les nouveautés ne sont pas pertinentes. Toutes les fonctionnalités n’ont pas besoin d’être testées. Rester informé ne signifie pas être submergé. Une pratique durable exige des limites, y compris numériques.
Au bout du compte, l’objectif n’est pas de devenir un clinicien « dopé à l’IA ». C’est de rester un clinicien réfléchi, présent et fondé sur les preuves dans un environnement en rapide évolution. L’IA peut être un soutien précieux lorsqu’elle est utilisée avec intention. Elle peut réduire les frictions, organiser la complexité et préserver le temps. Mais seulement lorsque les cliniciens gardent la main sur le quand, le pourquoi et le comment de son utilisation.
Dans un champ fondé sur la relation humaine et le jugement clinique, l’usage le plus responsable de l’IA peut parfois consister à choisir de ne pas l’utiliser du tout.