Une publication récente parue dans eClinicalMedicine porte un message aussi actuel qu’urgent : l’intelligence artificielle n’est plus un concept futuriste en santé, elle transforme déjà la pratique clinique. Diagnostic, planification des traitements, communication avec les patients, organisation du travail : l’IA est de plus en plus présente dans notre quotidien professionnel. Avec cette présence croissante se pose une question essentielle : les cliniciens sont-ils vraiment prêts à l’utiliser de manière efficace et responsable ?
Pour beaucoup, la réponse est non. Malgré les progrès rapides des outils d’IA, les professionnels de santé disposent souvent de très peu de formation ou d’accompagnement pour s’en servir. Une simple exposition ne suffit pas : il faut une formation structurée, adaptée à chaque métier, qui permette aux cliniciens de comprendre, d’évaluer et d’utiliser l’IA en plaçant la sécurité des patients et l’intégrité clinique au premier plan.
Un cadre pratique pour les compétences en IA
L’article propose un cadre en trois niveaux de compétences en IA pour les cliniciens : une feuille de route pour progresser, quels que soient l’expérience ou la spécialité.
Au niveau de base, le clinicien doit savoir utiliser avec assurance et en toute sécurité les outils d’IA déjà intégrés à ses logiciels. Cela suppose de savoir quand une recommandation de l’IA est utile, et quand le jugement clinique doit l’emporter.
Le niveau confirmé va plus loin : il exige de savoir analyser de façon critique les résultats de l’IA, repérer et expliquer les risques éthiques, et informer clairement les patients sur la manière dont l’IA intervient dans leur prise en charge. C’est une question de transparence et de responsabilité.
Au niveau expert, le clinicien n’est plus seulement utilisateur de l’IA : il en devient un partenaire. Il travaille avec les concepteurs, apporte son expérience de terrain pour orienter l’innovation et contribue activement à la conception d’outils qui reflètent la réalité clinique plutôt que des modèles abstraits.
Pas besoin de coder, mais besoin de comprendre
Les cliniciens n’ont pas à devenir programmeurs. Ils doivent en revanche comprendre les bases du fonctionnement de l’IA : comment elle est entraînée, où des biais peuvent s’introduire, comment les réponses sont produites. Sans cette compréhension, le risque est celui d’un mauvais usage, voire d’un préjudice.
Les patients comptent sur nous pour leur expliquer les soins qu’ils reçoivent, y compris le rôle de l’IA. Nous devons donc savoir traduire des processus complexes en un langage qui informe et rend acteur. Qu’il s’agisse d’un outil d’analyse de la parole, d’un modèle de prédiction diagnostique ou d’un assistant de planification thérapeutique, la responsabilité reste la nôtre.
Pourquoi c’est important pour tous les professionnels de santé
C’est particulièrement vrai pour les thérapeutes, les neuropsychologues, les enseignants et les autres professionnels dont le métier ne croise pas traditionnellement la technologie. À mesure que les outils d’IA commencent à intervenir dans l’évaluation, le suivi de l’évolution et même la proposition d’interventions, nous devons être prêts : non seulement à les utiliser, mais aussi à en reconnaître les limites, à questionner leurs suggestions et à défendre l’intérêt des patients lorsque c’est nécessaire.
La littératie en IA permet aussi aux cliniciens d’exiger de meilleurs outils. Lorsque nous savons dire ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, nous devenons partenaires de l’évolution des technologies cliniques, et nous veillons à ce que l’IA se développe en gardant le soin humain en son cœur.
Deux autres raisons pour lesquelles ce virage compte
D’abord, l’équité des soins est en jeu. Un système d’IA ne vaut que par ses données d’entraînement, et les données historiques peuvent véhiculer des biais. Les cliniciens doivent être capables de repérer ces biais et d’intervenir lorsque c’est nécessaire pour protéger les populations vulnérables.
Ensuite, le rythme du changement s’accélère. Les nouveaux outils apparaissent plus vite que les recommandations. Sans connaissances de base en IA, les cliniciens risquent d’avoir du mal à suivre, ou pire, de devenir les utilisateurs passifs d’un système qu’ils ne comprennent pas vraiment.
Le changement est déjà en cours : prenons-en la tête
Le système de santé se transforme, et l’IA est l’un des principaux moteurs de cette transformation. Mais la technologie seule ne suffit pas à améliorer les soins : il faut des cliniciens formés et dotés d’esprit critique pour que l’IA soit utilisée de manière éthique, sûre et pertinente.
Que vous soyez étudiant, clinicien en exercice ou formateur de la génération suivante, ce cadre offre une feuille de route : non seulement pour rattraper l’avenir, mais pour contribuer à le construire.
L’IA est là. La formation n’est pas une option. Il est temps de se préparer et de participer à ce qui vient.
Dans notre prochain article, nous verrons comment les thérapeutes de toutes disciplines peuvent commencer à intégrer les outils d’IA dans leur pratique quotidienne, sans perdre le lien humain qui fait la force de la thérapie. Du suivi numérique de l’évolution aux interventions personnalisées, nous ferons le point sur ce qui fonctionne déjà, et sur ce qui doit encore progresser.
Référence :
Schubert, T., Oosterlinck, T., Stevens, R. D., Maxwell, P. H., & van der Schaar, M. (2025). AI education for clinicians. eClinicalMedicine, 79, 102968. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2024.102968