Combien de fois avons-nous souhaité pouvoir tout garder en tête en même temps ? L’ensemble des rapports, des notes, des détails qui semblent pertinents mais restent dispersés entre différents documents et moments. Et si les outils que nous utilisons pouvaient réellement « retenir » advantage, non pas quelques pages, mais des trajectoires complètes ?
Gemini, développé par Google, s’inscrit dans cette perspective. Avec une capacité de traitement pouvant atteindre 2 millions de tokens, il peut intégrer l’équivalent d’environ 1,5 million de mots. Cela peut inclure des notes cliniques, des évaluations, des vidéos, des entretiens et des articles scientifiques, simultanément. Pour les thérapeutes, cela fait écho à une réalité bien connue : notre travail repose rarement sur une information isolée, mais sur l’articulation de multiples éléments.
Prenons l’exemple d’un enfant suivi sur plusieurs années. Différents professionnels interviennent, produisent des rapports et apportent des perspectives variées. Le clinicien navigue entre ces documents pour en construire une compréhension cohérente. Un tel système pourrait faciliter la centralisation de ces informations et mettre en évidence des régularités ou des zones d’ombre. Toutefois, cela ne signifie pas qu’il « comprend » l’enfant : il organise les données, sans en saisir le sens.
En effet, en clinique, une accumulation de données ne garantit pas une compréhension plus fine. Le travail thérapeutique implique d’écouter, d’observer, de percevoir l’atmosphère relationnelle. Il s’agit de prêter attention à ce qui est exprimé, mais aussi à ce qui ne l’est pas. L’IA peut structurer l’information, mais elle ne fait pas l’expérience de la relation. Elle ne perçoit ni l’hésitation, ni la résistance, ni les variations de tonalité.
Utilisé avec précaution, ce type d’outil peut néanmoins être utile. Il peut servir à comparer des rapports, à synthétiser des objectifs récurrents ou à identifier des incohérences. Il permet de préparer le travail clinique et de gagner du temps. Toutefois, l’interprétation, la décision et la responsabilité demeurent du ressort du clinicien.
Cette rapidité peut également être séduisante. Lorsque les réponses sont immédiates, le risque est de s’y fier de manière excessive. Or, le raisonnement clinique nécessite du temps. Il se construit à travers le questionnement, la réflexion et l’acceptation de l’incertitude. Si l’IA accélère excessivement ce processus, elle peut en court-circuiter les étapes essentielles.
Au-delà de la pratique, des enjeux éthiques se posent. Quelles données sont partagées ? Le consentement est-il respecté ? Les informations sont-elles protégées de manière adéquate ? Même si l’IA peut traiter davantage de données, la responsabilité de leur utilisation nous incombe.
Dans le domaine de la recherche, cette capacité étendue peut faciliter l’analyse et l’organisation de volumes importants d’informations. Elle peut soutenir les revues de littérature et les premières phases d’analyse. Toutefois, elle ne se substitue ni à la rigueur méthodologique ni au raisonnement scientifique. Elle accompagne le processus sans en garantir la qualité.
Ainsi, la question ne se limite pas à la capacité de l’IA à retenir davantage d’informations, mais à l’usage qui en est fait. Favorise-t-elle une pensée plus claire, ou tend-elle à se substituer à elle ? En définitive, l’essentiel est que la personne accompagnée ne soit jamais réduite à une donnée parmi d’autres, mais demeure au centre de l’attention clinique.