L’intégration rapide de l’intelligence artificielle (IA) dans les hôpitaux et les cliniques françaises suscite des inquiétudes : sans une formation adéquate du personnel, les promesses de l’IA pourraient se transformer en risques accrus pour les patients et les systèmes de santé.
Si l’IA est de plus en plus utilisée pour le diagnostic, la documentation, la planification des soins, le codage et la communication avec les patients, les professionnels de santé manquent souvent de la préparation nécessaire pour exploiter pleinement son potentiel. Selon l’Association Médicale Américaine, les deux tiers des médecins utilisent déjà l’intelligence augmentée, mais le secteur de la santé accuse un retard par rapport à d’autres industries en matière d’adoption de l’IA. Le Forum Économique Mondial pointe du doigt un écart entre les technologies disponibles et les stratégies mises en œuvre, ainsi qu’une méfiance croissante envers ces nouveaux outils.
Le problème ne se limite pas à l’acquisition de technologies sophistiquées. Il s’agit de s’assurer que les équipes soignantes comprennent comment les utiliser de manière sûre et efficace. « C’est la différence entre l’achat d’une Ferrari et la capacité de la conduire en toute sécurité à grande vitesse », explique Matt Scavetta, directeur de la technologie et de l’innovation chez Future Technologies. Donner accès à des outils puissants sans formation adéquate compromet la capacité des équipes à transformer le système de santé de manière positive.
La formation à l’IA ne doit pas être perçue comme une simple formalité, mais comme un investissement continu. Il est essentiel de proposer un apprentissage spécifique à chaque rôle, renforçant la confiance et le jugement des professionnels au fil du temps. L’IA fournit des prédictions et des suggestions basées sur des probabilités statistiques, et non sur des certitudes. Il faut donc passer d’une logique de type « si ceci, alors cela » à une approche plus nuancée : « si ceci, alors ceci est la réponse la plus probable ».
L’objectif de la formation est de former des « orchestrateurs d’IA » capables d’interpréter les résultats, de remettre en question les suggestions, de reconnaître les limites de la technologie et, si nécessaire, de remplacer les recommandations de la machine. Sans cette compréhension, des erreurs prévisibles peuvent survenir. Les cliniciens pourraient devenir trop dépendants de l’IA pour l’aide à la décision, le triage ou la documentation, ou appliquer les résultats de manière incohérente par manque de compréhension de leur origine.
Les systèmes de santé risquent également de souffrir d’un « biais d’automatisation », où le personnel cesse de penser de manière critique en raison de la fiabilité générale de l’IA, ou d’une « obsolescence algorithmique », où ils abandonnent l’utilisation de l’IA après une erreur. Heureusement, ces phénomènes peuvent être évités grâce à une meilleure formation et à des directives claires.
La formation doit être adaptée aux responsabilités de chaque membre de l’équipe. Les cliniciens doivent apprendre à utiliser l’IA comme un outil de soutien au jugement clinique, en maintenant une surveillance attentive et en interprétant les suggestions dans un contexte clinique précis. Par exemple, une infirmière qui reçoit une alerte de risque de sepsis grâce à l’IA doit valider cette menace en fonction de son propre examen clinique, plutôt que de suivre aveuglément un protocole de soins préconisé par la machine.
Les équipes administratives doivent être formées à l’IA non pas comme des utilisateurs passifs, mais comme des contributeurs actifs. Elles doivent comprendre quand les résultats générés par l’IA sont fiables et comment gérer les situations que l’IA et l’automatisation ne peuvent pas résoudre. Il est également crucial de souligner l’importance de leur rôle : chaque information saisie dans un dossier médical électronique contribue à l’apprentissage et à l’amélioration de l’IA.
Enfin, l’IA doit être intégrée de manière durable dans les systèmes de santé, et non déployée de manière ponctuelle. Les responsables opérationnels et cliniques doivent définir des attentes claires en matière d’utilisation de l’IA, surveiller son adoption et réagir rapidement aux problèmes de performance, de confiance ou de fiabilité.
En investissant continuellement dans la formation, les systèmes de santé peuvent transformer l’IA d’un simple achat en un outil puissant et productif, permettant aux professionnels de remettre en question les résultats, de faire preuve de jugement et de gérer les risques avec confiance.