L'intelligence artificielle s'invite dans la santé des Français
Dans un contexte de crise du système de santé marqué par les délais d'attente et les difficultés d'accès aux soins, le recours à l'intelligence artificielle pour des questions médicales connaît une expansion préoccupante. De l'autodiagnostic à l'analyse des résultats d'examens, les Français sont de plus en plus nombreux à interroger les IA génératives avant même de consulter un professionnel de santé.
Des chiffres qui interpellent sur les nouvelles habitudes médicales
Selon l'enquête Flashs/Polyarthrite Andar d'avril 2025 menée par l'association de lutte contre la polyarthrite rhumatoïde et le baromètre du numérique 2026 de l'Arcep, 34% des Français ont déjà utilisé une IA générative comme ChatGPT, Claude ou Perplexity pour obtenir des réponses liées à leur santé. Parmi ces utilisateurs, 60% déclarent avoir suivi les recommandations de l'IA, et 17% ont appliqué les conseils sans jamais consulter de médecin par la suite.
La tendance est particulièrement marquée chez les jeunes générations : 85% des 18-24 ans utilisent l'IA au quotidien, dont 68% spécifiquement pour des questions de santé. Les raisons de cet engouement sont multiples :
- Absence de délai d'attente
- Réponses instantanées disponibles 24 heures sur 24
- Capacité à vulgariser des diagnostics complexes
Près de la moitié des Français (48%) estiment d'ailleurs que l'intelligence artificielle est utile pour comprendre des résultats d'analyse médicale.
Entre efficacité diagnostique et limites thérapeutiques
Thomas Lefèvre, maître de conférences à l'université Sorbonne-Paris-Nord, praticien hospitalier à l'Assistance publique hôpitaux de Paris et chercheur spécialisé dans les enjeux de l'IA en santé, apporte un éclairage nuancé sur ce phénomène. « D'après les premières analyses, l'intelligence artificielle fait de meilleurs diagnostics que les étudiants en médecine », reconnaît l'expert, avant d'ajouter immédiatement : « Le soin reste un autre problème. »
Les études révèlent une efficacité variable selon le contexte d'utilisation :
- Sur 12 cas cliniques classiques, l'IA laissée seule pose le bon diagnostic dans 95% des cas
- En situation d'interaction avec un utilisateur, cette efficacité chute dramatiquement à seulement 30%
Thomas Lefèvre, qui est également membre du comité d'éthique de la recherche de Sorbonne Université et membre élu du collège du Haut Conseil en santé publique, explique cette différence : « L'outil est excellent pour le bachotage, à la manière d'une encyclopédie médicale, mais c'est dans l'interaction humaine que son efficacité se dilue. »
Les risques cachés de l'autodiagnostic par IA
Le recours massif à l'intelligence artificielle en santé n'est pas sans danger. L'IA présente un caractère sycophante, c'est-à-dire qu'elle tend à aller dans le sens des convictions de l'utilisateur. Cette particularité peut renforcer les croyances d'un hypocondriaque ou, à l'inverse, minimiser la situation d'un patient dans le déni.
Thomas Lefèvre met en garde : « Le recours à l'IA en autodiagnostic est potentiellement dangereux s'il est suivi d'une action ou d'une inaction inappropriées. » Heureusement, la plupart des utilisateurs considèrent encore ces outils « comme une source d'information rapide, à laquelle ils ne font pas confiance aveuglément ».
Les risques ne concernent pas seulement les patients. Les professionnels de santé pourraient également être victimes de ce que l'expert appelle « les hallucinations de l'IA », phénomène déjà observé dans le domaine de la Justice où des avocats ont utilisé des articles de loi inventés par l'intelligence artificielle. En santé, des tests ont été réalisés avec une maladie fictive, et l'IA n'a détecté aucune anomalie.
La réponse institutionnelle et les enjeux de données
Face à cette situation, le gouvernement français a lancé fin 2025 une stratégie nationale « IA au service de la santé ». Cette initiative vise à encadrer les usages et à proposer, d'ici fin 2026, des outils de « compagnons numériques » certifiés pour limiter les risques liés à l'autodiagnostic sauvage.
La question du traitement des données de santé représente un autre défi majeur. Certaines mutuelles pourraient être tentées d'utiliser les informations collectées par les objets connectés et les outils d'IA pour affiner leur estimation des risques et ajuster leurs cotisations. Thomas Lefèvre tempère cependant : « Il ne faut pas être manichéen, il s'agit aussi pour les mutuelles de viabiliser leur modèle en menant un travail de prévention. »
D'autres acteurs adoptent une position plus prudente. Emmanuelle Mazet, directrice marketing, digital, communication et innovation santé chez Ociane Matmut, explique : « Notre rôle est d'accompagner nos adhérents avec des outils fiables et sécurisés. Le recul est encore trop fragile pour se dire que l'IA peut se substituer à tout, sans compter l'importance du traitement des données, aujourd'hui trop flou dans de nombreuses solutions émergentes. »
Pour cette mutuelle, l'intelligence artificielle reste « un intermédiaire, une aide au traitement de données, à l'analyse de capteurs couplés », mais la priorité demeure l'humain et la relation médicale traditionnelle.
