L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée dans la recherche en santé. Elle peut analyser des dossiers médicaux, des images, la parole et d’autres informations de santé. Elle peut également contribuer aux revues de la littérature, à la rédaction, à l’analyse des données, au diagnostic et à la planification des traitements. Bien que l’IA puisse améliorer la recherche et les soins, elle soulève également d’importantes questions éthiques concernant la vie privée, l’équité, la sécurité et la responsabilité humaine. Par exemple, un système d’IA peut être conçu pour identifier une dépression à partir de la parole d’une personne. Même si le système semble précis, les chercheurs doivent se demander si les participants ont compris l’usage qui serait fait de leurs enregistrements. Ils doivent également déterminer si le système fonctionne aussi bien pour différentes langues, cultures, tranches d’âge et situations de handicap. Ces questions montrent pourquoi la recherche en IA nécessite une évaluation éthique rigoureuse. L’Organisation mondiale de la Santé (OMS, 2026) explique que la recherche en IA doit être évaluée tout au long de l’étude, et pas uniquement au début. Les systèmes d’IA peuvent évoluer lorsque de nouvelles données sont ajoutées, et leurs résultats peuvent être difficiles à expliquer. Les chercheurs doivent continuer à vérifier les erreurs, les risques inattendus, les problèmes de confidentialité ainsi que les écarts entre les résultats obtenus dans le cadre de la recherche et la pratique clinique réelle. Les principes éthiques fondamentaux demeurent essentiels. Les chercheurs doivent respecter les personnes, éviter de leur nuire, favoriser les bénéfices potentiels et traiter les différents groupes de manière équitable. Ils doivent expliquer clairement comment les données de santé seront recueillies, conservées, partagées et utilisées. Ils doivent également protéger les participants contre la discrimination, la stigmatisation, les informations erronées et les décisions cliniques dangereuses. L’équité constitue un enjeu majeur. Un système d’IA peut fonctionner correctement pour un groupe, mais moins bien pour un autre. Par exemple, un système entraîné principalement à partir de données provenant d’adultes anglophones peut être moins performant auprès des enfants, des personnes âgées, des personnes en situation de handicap ou de personnes issues d’autres contextes culturels. Les chercheurs doivent utiliser des données diversifiées et indiquer clairement dans quels contextes le système est performant et quelles sont ses limites. Ces questions sont particulièrement importantes dans les pays à revenu faible ou intermédiaire. Les données peuvent être recueillies auprès de communautés locales, puis utilisées par des organisations situées dans d’autres pays. Les communautés qui fournissent ces données peuvent bénéficier de peu de retombées et exercer un contrôle limité sur leur utilisation. Une recherche éthique devrait inclure des chercheurs locaux, la participation des communautés, un partage équitable des bénéfices, la formation et le renforcement durable des capacités. Les chercheurs doivent également décrire clairement la manière dont l’IA a été utilisée. Ils doivent préciser l’outil employé, son objectif, les données concernées et les méthodes utilisées pour vérifier les erreurs. Des données de mauvaise qualité ou incomplètes peuvent produire des résultats injustes ou dangereux. Les chercheurs doivent donc examiner non seulement la précision globale, mais aussi la sécurité, l’utilité, la transparence et les performances du système auprès de différents groupes. L’IA peut aider les comités d’éthique à repérer les risques liés à la confidentialité, les informations manquantes ou les biais potentiels. Elle ne doit toutefois pas remplacer le jugement humain. L’évaluation éthique nécessite de comprendre les droits, les valeurs, les cultures et les expériences des personnes. Les thérapeutes et les autres professionnels de santé doivent se demander comment un outil d’IA a été développé, s’il a été testé auprès de leurs patients et qui est responsable lorsqu’il commet une erreur. L’IA peut contribuer à améliorer la recherche, à favoriser un diagnostic plus précoce et à renforcer les services de santé, mais ses bénéfices ne sont pas automatiques. Une utilisation responsable exige la protection de la vie privée, la promotion de l’équité, la transparence, des données de qualité ainsi qu’une supervision humaine continue. La question essentielle n’est pas seulement de savoir si l’IA fonctionne, mais si elle fonctionne de manière sûre et équitable, tout en soutenant, et non en remplaçant, le jugement professionnel et la qualité des soins. Référence Organisation mondiale de la Santé. (2026). Artificial intelligence-related health research: Ethics review and oversight. Organisation mondiale de la Santé.

L’intelligence artificielle générative joue un rôle croissant dans le domaine de la santé. Elle offre aux thérapeutes de nouvelles possibilités pour préparer des ressources cliniques, organiser leurs idées et soutenir des interventions individualisées. Des outils tels que ChatGPT peuvent contribuer à la conception d’activités thérapeutiques, à l’accompagnement des aidants, à la communication professionnelle et à la planification des séances. Toutefois, l’IA doit soutenir l’expertise clinique, le jugement éthique et la relation thérapeutique, et non s’y substituer. Nous sommes heureux de présenter une formation pratique consacrée à l’IA, conçue pour les thérapeutes et les professionnels de santé. Le programme explorera les modalités d’utilisation de l’IA générative en thérapie, de manière sûre et efficace, en mettant l’accent sur des applications cliniques concrètes. Les participants apprendront à intégrer l’IA dans leur pratique professionnelle tout en préservant une approche fondée sur les données scientifiques et des soins individualisés. L’ingénierie des prompts appliquée à la pratique thérapeutique constitue un volet central de la formation. Les participants apprendront à formuler des prompts clairs et précis afin d’obtenir des résultats plus pertinents et personnalisés. Ils découvriront également comment créer des supports thérapeutiques destinés aux enfants, aux adolescents et aux adultes, notamment des activités, des supports visuels, des scénarios sociaux, des ressources de régulation émotionnelle et des explications accessibles aux aidants, adaptées aux différents besoins cliniques. L’éthique et la confidentialité sont au cœur d’une utilisation responsable de l’IA. La formation abordera la protection des données des patients, les limites professionnelles, la prise de décision éclairée et, le cas échéant, la conformité à la réglementation HIPAA. Les thérapeutes apprendront à réduire les risques liés à la confidentialité, à repérer les informations inexactes ou biaisées et à examiner de manière critique tout contenu généré par l’IA avant de l’utiliser dans leur pratique clinique. Le programme s’adresse aux orthophonistes, aux ergothérapeutes, aux kinésithérapeutes, aux psychologues et aux autres professionnels de santé. À partir d’exemples pratiques et de situations cliniques, les participants développeront les connaissances et la confiance nécessaires pour déterminer quand l’IA peut être utile, quand un contenu doit être modifié et quand le jugement professionnel doit primer. Les participants obtiendront 11 points de DPC, le programme étant certifié ou reconnu par le ministère de la Santé des Émirats arabes unis. Cette formation vise à aider les cliniciens à utiliser l’IA de manière sûre, réfléchie et efficace, tout en plaçant la confidentialité, la responsabilité et le bien-être des patients au centre de leur pratique. L’IA générative pourrait devenir un élément précieux des pratiques cliniques modernes, mais son efficacité dépendra d’une supervision humaine responsable. Les thérapeutes doivent questionner, vérifier et adapter chaque réponse générée par l’IA en s’appuyant sur leurs propres connaissances professionnelles. Pour les cliniciens souhaitant franchir une nouvelle étape vers une thérapie intégrant l’IA, cette formation offre des bases pratiques et éthiques favorisant une innovation porteuse de sens.

Microsoft a rendu accessible en open source un nouveau système de génération 3D. Cela signifie que les chercheurs, les développeurs et les studios peuvent accéder au modèle, à son code et aux informations relatives à son entraînement. Ils peuvent l’exécuter localement et l’adapter à différents projets. Le système peut créer des objets tridimensionnels à partir d’images et les exporter pour une utilisation dans des logiciels tels que Blender et Unreal Engine. Le système est également très rapide. Microsoft indique qu’il peut créer, en environ trois secondes, un objet 3D de 5123 (un modèle tridimensionnel très détaillé composé d’une grille de 512×512×512 petits points appelés voxels) lorsqu’il est utilisé sur un ordinateur puissant équipé d’un processeur NVIDIA H100. Les objets plus grands et plus détaillés peuvent nécessiter entre 17 et 60 secondes. Toutefois, cette technologie requiert un équipement coûteux, Linux ainsi qu’une carte graphique NVIDIA disposant d’au moins 24 Go de mémoire. Pour les thérapeutes, la génération 3D pourrait offrir de nouvelles possibilités pour créer des supports visuels et interactifs. Un ergothérapeute pourrait, par exemple, créer un modèle de chaise, d’ustensile de cuisine, de fauteuil roulant ou de salle de bains. Ce modèle pourrait aider les patients à comprendre les enjeux de sécurité, à s’exercer aux activités de la vie quotidienne ou à réfléchir aux aménagements de leur environnement domestique. Les modèles tridimensionnels peuvent être particulièrement utiles aux patients qui apprennent plus facilement à partir d’images et d’objets qu’à partir d’explications orales. Les thérapeutes pourraient les utiliser pour montrer comment tenir un objet, se déplacer dans une pièce ou utiliser un dispositif d’assistance. Cela pourrait notamment soutenir les enfants et les personnes présentant des difficultés de communication, des troubles cognitifs ou des difficultés d’apprentissage. Cette technologie pourrait également contribuer à l’enseignement et à la recherche. Les étudiants et les professionnels pourraient créer des logements, des lieux de travail ou des espaces collectifs virtuels afin d’étudier l’accessibilité, l’équilibre, la mobilité, l’attention et la résolution de problèmes. Toutefois, un modèle d’apparence réaliste n’est pas nécessairement exact. L’IA peut générer des objets dont les dimensions, les formes ou certains détails sont incorrects ; les thérapeutes doivent donc vérifier chaque modèle avant de l’utiliser. L’accès open source peut permettre aux chercheurs d’étudier le système plus précisément et de décrire la manière dont il a été utilisé. Néanmoins, le caractère open source ne signifie pas que cette technologie est automatiquement sûre ou validée sur le plan clinique. Les résultats dépendent de l’image utilisée, des instructions fournies et du processus de modification. La protection de la vie privée est également essentielle lors de l’utilisation de photographies de patients, d’images de leur domicile ou de scans corporels. Les thérapeutes restent responsables de toutes les décisions professionnelles. L’IA doit soutenir le jugement clinique, et non le remplacer. Les professionnels doivent documenter la manière dont chaque modèle a été créé, expliquer l’utilisation de l’IA lorsque cela est pertinent, protéger les informations relatives aux patients et s’assurer que le support final est compréhensible et adapté à la personne. Le système de génération 3D de Microsoft pourrait devenir utile en thérapie, dans l’enseignement et dans la recherche. Son intérêt réside dans sa capacité à aider les professionnels à créer plus facilement des supports personnalisés et interactifs. Une utilisation sûre nécessitera une vérification rigoureuse, une protection de la vie privée, une documentation claire ainsi que des recherches complémentaires sur ses bénéfices et ses limites.

L’intelligence artificielle peut désormais créer des images, des vidéos et des textes très réalistes. Auparavant, on recherchait des signes évidents, comme des mains étranges, des visages inhabituels, des fautes d’orthographe ou une écriture robotique. Ces signes peuvent encore apparaître, mais ils sont de moins en moins fiables. Les systèmes d’IA progressent rapidement et les utilisateurs peuvent également modifier les contenus générés par l’IA avant de les partager. De nombreuses personnes pensent être capables d’identifier les contenus générés par l’IA. Pourtant, les recherches montrent que cette tâche est souvent difficile. Lorsqu’il s’agit de déterminer si une image, une vidéo ou un texte a été créé par l’IA, les performances humaines peuvent dépassent à peine le niveau du hasard. Cela signifie que les thérapeutes, les enseignants et les chercheurs peuvent être convaincus de leur jugement tout en se trompant. Les décisions importantes ne devraient donc jamais reposer uniquement sur des impressions personnelles. Il est important de comprendre qu’un contenu inhabituel n’a pas nécessairement été créé par l’IA. Une écriture peut sembler différente parce qu’une personne utilise l’anglais comme deuxième langue, traduit ses idées ou adopte un style formel. Une image peut paraître étrange en raison d’un mauvais éclairage, d’une faible qualité ou de retouches importantes. Ces possibilités doivent être envisagées avant de tirer une conclusion. Les thérapeutes et les chercheurs doivent être conscients de deux risques principaux. Le premier consiste à faire trop rapidement confiance à un contenu généré par l’IA parce qu’il paraît professionnel ou semble formulé avec assurance. Le second consiste à soupçonner à tort un contenu authentique simplement parce qu’il paraît très travaillé ou inhabituel. Une accusation infondée peut nuire à un patient, à un élève, à un collègue ou à un participant de recherche, notamment lorsqu’elle a des conséquences sur les soins, la scolarité, l’emploi ou la réputation professionnelle. Une approche plus sûre consiste à chercher l’origine du contenu et à comprendre comment il a été créé. Lorsque cela est possible, les professionnels peuvent examiner le fichier original, sa date de création ainsi que les éventuels éléments retraçant les modifications qui lui ont été apportées. Il peut également être utile de comparer le contenu avec les notes cliniques, des travaux antérieurs, des observations directes ou d’autres informations fiables. Aucun indice isolé ne permet de prouver qu’un contenu est authentique ou qu’il a été généré par l’IA. Les outils de détection de l’IA peuvent parfois être utiles, mais ils ne doivent pas être considérés comme des arbitres définitifs. Ils peuvent, à tort, identifier comme étant générés par l’IA un texte rédigé par une personne, en particulier lorsque celui-ci est formel, simple, traduit ou écrit par quelqu’un qui utilise l’anglais comme langue supplémentaire. Ils peuvent également ne pas détecter un texte généré par l’IA qui a été modifié par une personne. Le résultat fourni par un outil de détection doit être considéré comme une invitation à approfondir les vérifications, et non comme une preuve. Cette question est particulièrement importante en thérapie. Un patient peut utiliser une image, une histoire ou un personnage généré par l’IA pour communiquer des émotions difficiles à exprimer directement. Le contenu peut ne pas décrire un événement réel, tout en représentant une expérience émotionnelle bien réelle. En revanche, si ce contenu sert à documenter des faits de maltraitance, une blessure, une situation préoccupante en matière de protection ou une question juridique, le thérapeute doit rechercher des éléments complémentaires et suivre les procédures professionnelles appropriées. L’IA peut également produire des notes cliniques, des synthèses, des courriers d’orientation et des projets de recherche. Même si le texte est fluide, les informations peuvent être inexactes. L’IA peut omettre des détails importants, modifier le sens des événements ou présenter comme certaines des informations qui ne le sont pas. Avant de les utiliser, les professionnels doivent vérifier les informations importantes à partir des dossiers originaux, des résultats d’évaluation et de leurs propres observations. La compétence la plus importante n’est pas de parvenir à repérer parfaitement les contenus générés par l’IA. Les thérapeutes et les chercheurs doivent plutôt apprendre à gérer l’incertitude. Ils doivent tenir compte de la finalité du contenu, des conséquences possibles d’une erreur et de la qualité des éléments disponibles. Les professionnels doivent faire preuve de transparence concernant leur utilisation des outils d’IA et rester responsables de leurs décisions. Un questionnement rigoureux, le respect des personnes et le jugement professionnel sont plus fiables que les conclusions hâtives.