L’intelligence artificielle générative (IA générative) connaît une accélération fulgurante, transformant radicalement le paysage technologique et suscitant un regain d’optimisme même chez les plus sceptiques. Des avancées majeures dans le codage assisté par IA aux initiatives visant à repenser les soins de santé, les applications potentielles semblent illimitées.
En septembre 2025, Anthropic, la société à l’origine de Claude, a dévoilé son modèle le plus performant à ce jour, capable de maintenir une tâche de codage complexe pendant près de 30 heures sans interruption. Des exemples concrets incluent la création d’applications web complètes, certaines générant jusqu’à 11 000 lignes de code. En janvier 2026, des journalistes du Wall Street Journal, sans aucune expérience préalable en programmation, ont utilisé Claude Code pour développer et publier un projet interne, un exploit qualifié de « moment décisif » pour l’outil d’Anthropic et pour le concept même de « codage dynamique » – la création de logiciels par simple description.
Parallèlement, OpenClaw, un assistant open source fonctionnant localement, est devenu viral grâce à sa compatibilité avec des applications de messagerie courantes telles que WhatsApp, Telegram et Slack. Mais le changement le plus significatif réside dans l’évolution architecturale de l’IA : l’écosystème converge vers des normes ouvertes pour faciliter l’intégration. L’une de ces normes, baptisée MCP – souvent comparée à l’USB-C de l’IA – est en cours de développement et a déjà été téléchargée près de 100 millions de fois par mois, signe que l’IA est passée d’une phase exploratoire à une phase opérationnelle.
Les marchés financiers suivent de près l’émergence des agents d’IA en tant qu’acteurs économiques potentiels et réagissent en conséquence. L’annonce par Anthropic de son intention de s’implanter dans des secteurs à forte valeur ajoutée, tels que les services financiers, le droit et les sciences de la vie, a provoqué une chute de 300 milliards de dollars de capitalisation boursière dans les secteurs des logiciels et des données, selon le Wall Street Journal.
L’économiste Tyler Cowen estime que cette période sera considérée comme un tournant majeur. Derek Thompson, initialement préoccupé par une bulle spéculative autour de l’IA, a déclaré que ses inquiétudes avaient « considérablement diminué » ces dernières semaines. Ethan Mollick, de la Wharton School, souligne que « l’IA d’aujourd’hui est la pire IA que vous utiliserez jamais », mais cela n’empêche pas investisseurs et entrepreneurs de rechercher activement des opportunités dans ce domaine en pleine expansion.
Plusieurs fondateurs se concentrent sur les secteurs de la santé et des sciences de la vie, où ils voient un potentiel considérable pour l’IA générative, en tant que solution, ou du moins partie de la solution, à de nombreux problèmes.
Deux visions des soins primaires
La médecine générale est confrontée à une crise profonde. Les médecins de premier recours sont surchargés de travail et sous-payés, ce qui les pousse à quitter la profession en masse. Certains rejoignent des cabinets de conciergerie, où ils estiment pouvoir offrir des soins de qualité, tandis que d’autres abandonnent complètement la pratique clinique. Le recrutement de nouveaux médecins devient de plus en plus difficile chaque année.
Le Dr Lisa Rosenbaum, dans une série de podcasts diffusés sur le New England Journal of Medicine (NEJM), décrit avec force les conséquences de cette situation : une augmentation de la mortalité, des visites aux urgences et des hospitalisations, proportionnelle à la durée de la relation médecin-patient. Elle souligne que « la relation elle-même confère des bienfaits pour la santé ». Plus inquiétant encore, plus des trois quarts des patients ne parviennent pas à trouver un nouveau médecin généraliste après en avoir perdu un.
Mais la préoccupation la plus profonde de Rosenbaum ne réside pas dans ces statistiques. Elle met en évidence ce qu’elle appelle le « phénotype du bon médecin » : non pas un ensemble de compétences, mais un style. Elle décrit un médecin qui se sent responsable de l’ensemble des problèmes de ses patients. Lors d’une hospitalisation, une patiente a insisté pour que le Dr Rosenbaum informe son médecin traitant, expliquant simplement : « Il voudra savoir. » Pour Rosenbaum, la capacité à comprendre ce que le médecin voudrait savoir – bien plus que n’importe quelle mesure de qualité – est l’essence même d’une bonne pratique médicale. Elle avertit qu’une « culture dépourvue de la vision du bon médecin » est une profession sans âme.
Son plus grand craintes : que le système se transforme en « un système de tri amélioré par l’intelligence artificielle et dépourvu de noyau relationnel ».
C’est précisément ce que Muthu Alagappan, co-fondateur de Counsel Health, ambitionne de créer – pour le bien des patients. Son point de départ : 100 millions d’Américains n’ont aucune relation avec un médecin, qu’elle soit bonne ou mauvaise. L’idéal relationnel célébré par Rosenbaum est déjà inaccessible à une part importante de la population.
Chez Counsel Health – récemment financée par une série A de 25 millions de dollars de GV et Andreessen Horowitz – l’IA gère la collecte d’informations initiale et le raisonnement clinique de premier niveau, agissant, selon Alagappan, comme « un interne en médecine extrêmement intelligent qui raisonne avec le patient, propose un plan et lui permet de l’approuver ou de le refuser en un seul clic ». Les médecins peuvent consulter entre 15 et 20 patients par heure. L’objectif : des consultations de médecine générale coûtant moins d’un dollar.
Alagappan estime qu’« il est difficile d’identifier un aspect cognitif de la pratique médicale en soins primaires pour lequel un système technologique ne serait pas simplement mieux adapté que le cerveau humain ». Il reconnaît que l’intervention humaine peut encore être nécessaire pour des tâches pratiques telles que le pansement d’une cheville ou l’administration d’un vaccin, mais au-delà de cela, il semble croire que l’avenir appartient aux machines. Il s’attend à ce que « la réglementation s’assouplisse et s’améliore afin que l’IA puisse en faire toujours plus ».
Dans l’Utah, une startup appelée Doctronic explore une approche similaire, suggérant qu’un tel assouplissement réglementaire pourrait être plus proche que prévu. L’IA de l’entreprise prescrit des renouvellements de 190 médicaments courants sans l’intervention d’un médecin, moyennant 4 dollars par ordonnance, avec une assurance responsabilité civile couvrant le système d’IA lui-même et des garanties d’escalade et de surveillance. Une expansion est déjà envisagée dans des États comme le Texas, l’Arizona et le Missouri, et un déploiement national est également à l’étude.
Qui est responsable ?
À mesure que les capacités de l’IA s’accroissent, la tentation est grande de les appliquer là où elles s’intègrent le plus naturellement. Sans une approche réfléchie, cette tendance risque de redéfinir discrètement les disciplines en fonction des tâches que la technologie accomplit le mieux. Parce que l’IA peut traiter efficacement les symptômes, faire correspondre les protocoles et renouveler les ordonnances, nous pourrions commencer à définir la médecine en fonction de ces tâches spécifiques – de la même manière que nous sommes tentés de définir la santé en fonction de l’optimisation des données de suivi de l’activité physique, du sommeil et de la VO2 max. Comme le souligne Kate Crawford, nous ne devons pas laisser « les moyens technologiques disponibles devenir l’horizon de la vérité ».
Cette tension s’étend également à la recherche et au développement biopharmaceutiques. Dans ce domaine, l’IA a obtenu des succès dans des domaines limités, caractérisés par une abondance de données et des références établies, mais a rencontré des difficultés là où les données critiques sont rares, hautement conditionnelles, ou les deux – comme l’a souligné Andreas Bender.
Il est essentiel de rester concentré sur ce qui compte réellement, plutôt que sur ce que la technologie offre le plus facilement, même si cela peut être difficile.
Une entreprise bâtie sur ce qui compte
Depuis un certain temps, je souligne – dans cet espace, chez KindWellHealth et ailleurs – que pour véritablement améliorer l’épanouissement humain, il est nécessaire de prendre en compte trois dimensions principales : la physiologie (mouvement, nutrition, récupération, dépistage préventif), l’action (la conviction en sa capacité à façonner un avenir meilleur) et la connexion (la valeur des relations significatives et des activités ciblées).
Récemment, j’ai découvert une entreprise qui a construit son modèle économique autour de ce cadre précis. Unbound, une entreprise de santé préventive basée au Royaume-Uni, qui a ouvert ses portes à Shoreditch, à Londres, se décrit comme « fondée sur la conviction que la santé physique, mentale et sociale est indissociable ».
Plusieurs choix de conception distinguent Unbound de la culture de l’optimisation. Ils mesurent la connectivité aux côtés des biomarqueurs – évaluant littéralement le lien social comme un élément clinique. Leur directeur médical, le Dr Elliott Roy-Highley, considère la santé « non seulement comme le résultat d’une mécanique cellulaire interne, mais comme une propriété émergente de l’intégration sociale, du but et de la régulation communautaire ». Un café remplace la salle d’attente ; les cercles communautaires, les clubs de course à pied et les expositions d’art ne sont pas de simples accessoires de bien-être, mais des éléments structurels – l’environnement social est considéré comme une partie intégrante de l’intervention.
L’élément le plus distinctif est peut-être un exercice de « soi futur » post-évaluation – une intervention de psychologie positive fondée sur des preuves qui invite les participants à imaginer leur futur moi idéal et à identifier les obstacles personnels à la réalisation de cette vision. En renforçant le lien psychologique entre le présent et le futur, l’exercice améliore la clarté des objectifs, l’efficacité personnelle et la motivation au changement. Ce processus s’appuie sur des mécanismes narratifs – imaginer, évaluer et s’orienter vers des objectifs personnellement significatifs – qui traduisent les conclusions de l’évaluation en stratégies de santé concrètes.
Surtout, Unbound ne rejette pas la mesure et la technologie. Ils proposent une application compagnon pour étendre la connexion et suivre les recommandations au-delà de la clinique ; leurs évaluations intègrent des analyses de sang et des tests de performance physique ainsi que les composantes émotionnelles et sociales. Comme le souligne Unbound : « Oui, nous utilisons des outils comme les tests cliniques, mais pas comme un moyen de mesurer votre valeur ou de vous pousser à rechercher la perfection. Nous les utilisons pour guider et soutenir un objectif beaucoup plus vaste : vous aider à vivre la vie que vous souhaitez, avec clarté et confiance. » L’intention : tirer parti de la science et de la technologie avec intentionnalité, en les dirigeant là où elles devraient viser, plutôt que là où elles sont le plus enclines à aller.
Bien entendu, il existe un écart considérable entre un concept convaincant et une meilleure santé. Il est possible qu’Unbound se révèle être une stratégie de bien-être astucieuse destinée aux citadins motivés et aisés. Les personnes qui entrent dans un studio de santé branché de Shoreditch sont déjà relativement motivées et probablement déjà attirées par un engagement déterminé. La preuve que le programme améliore réellement la santé, bien que théoriquement fondée, reste à démontrer.
Mais l’intérêt suscité par Unbound révèle un appétit substantiel pour quelque chose qui va au-delà de l’optimisation implacable des métriques – et il y a peu de choses dans leur approche qui semblent particulièrement exclusives. Les mêmes principes fondamentaux – approfondir les liens, développer l’action, s’occuper (avec compassion) de la physiologie – pourraient tous être appliqués à grande échelle par les opérateurs historiques et les plateformes numériques. Peloton, par exemple, dispose de l’infrastructure communautaire et de l’engagement des utilisateurs ; ce qui lui manque, c’est un cadre qui s’étend au-delà des classements et des tableaux de bord de performances vers quelque chose qui pourrait aider les utilisateurs non seulement à performer mais à s’épanouir.
En conclusion, l’IA générative progresse à un rythme qui aurait semblé fantastique il y a à peine un an ; les développements de ces dernières semaines ont contraint même les sceptiques les plus aguerris à se réajuster. Il existe une formidable motivation – et de bonnes raisons – pour profiter de cette vague technologique et saisir des opportunités intéressantes, comme la crise des soins primaires. Mais à mesure que ces capacités s’accroissent, le principal défi sera de garantir que la technologie réponde aux besoins réels des patients et des personnes, plutôt que de permettre que ces besoins soient définis par ce que la technologie offre le plus facilement. Le risque de réduire la santé à ce qui peut être optimisé par la technologie est réel, comme le démontrent de nombreuses entreprises technologiques dans les domaines de la santé, de la biotechnologie et du fitness. Mais il est également possible de mettre la technologie au service d’une vision plus complète et moins réductrice – s’intéresser à la physiologie, à l’action et à la véritable connexion humaine – comme le suggère Unbound et, espérons-le, comme le poursuivent de nombreux autres.