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.