[Vidéo] Pr Boris Hansel : « Apprenons de l'IA aussi pour améliorer notre relationnel avec les patients »

TRANSCRIPTION*

La Dr Charlotte Garret, experte IA en santé chez VIDAL, reçoit le Pr Boris Hansel, endocrinologue et nutritionniste (AP-HP), pour un tour d'horizon de l'intelligence artificielle en médecine : formation des étudiants, bon usage des LLM, recherche, soin et accompagnement des patients.

VIDAL. Comment l'IA s'introduit-elle dans les études médicales ? Quels changements dans la pratique ?

Pr Boris Hansel. On peut se poser la même question que lorsqu'on a vu apparaître Internet. C'était aussi une révolution. Il y a eu un avant et un après, comme aujourd'hui avec l'IA.

La bascule Internet

On a vécu une période où on allait à la bibliothèque, on faisait des recherches dans des livres et des journaux. Puis, quand Internet est arrivé, tout est devenu accessible. Certains se sont dit : « On ne va plus toucher le papier, on ne va plus faire de recherches, on a l'accès facile à l'information. »

Aujourd'hui, plus personne ne va à la bibliothèque faire ses recherches ou demander un article précis situé à tel étage. Je ne crois pas qu'on puisse considérer que la qualité du travail s'est détériorée. La recherche ne s'est jamais aussi bien portée, en termes de productivité. Tout le monde aujourd'hui a accès à l'information, peut travailler, publier. C'est extraordinaire !

C'est la même chose pour l'apprentissage. Aujourd'hui, on a énormément de ressources sur Internet pour les étudiants et on a appris à les utiliser, comme on a appris à leur enseigner à s'en servir.

Avec l'IA

L'IA existe depuis longtemps, mais elle est devenue brutalement accessible au grand public, d'abord avec ChatGPT en 2023-2024. Avec la même réaction : « Cela va nous rendre bêtes, on va moins réfléchir, l'IA nous fournit de l'information sans qu'on ait à travailler. » Pourtant, de la même manière qu'Internet ne nous a pas rendus plus bêtes, l'IA ne va pas nous rendre plus bêtes. En tout cas, c'est ma vision des choses.

Si on l'utilise mal, cela pose problème, mais c'est l'usage le problème, ce n'est pas l'outil en lui-même. Cela a déjà changé la manière d'apprendre, cela va encore la changer, et je pense qu'il faut accompagner les étudiants en médecine dans cette démarche. Ce qui est vrai aussi, c'est qu'on apprend en même temps qu'eux.

Les médecins vont avoir autant besoin que les étudiants d'être accompagnés et formés sur l'IA.

Les étudiants et les professionnels utilisent l'IA, et le grand public aussi. On ne peut pas leur dire : « Vous ne devez pas utiliser l'IA quand vous avez des questions médicales. » Cela n'a pas de sens. C'est comme dire : « Vous ne devez pas utiliser Internet. » Ils le font déjà. C'est une nouvelle technologie, on ne va pas empêcher les gens de l'utiliser.

Le but du jeu, pour nous tous, c'est d'apprendre à utiliser ces outils et de les faire évoluer pour qu'ils soient le plus utiles et efficaces possible, que ce soit pour les patients, les professionnels ou les étudiants.

Quels conseils pour bien utiliser les LLM (ChatGPT, Claude, Gemini...) ?

Il y a eu d'énormes progrès ces trois dernières années. Quand vous faisiez des recherches il y a deux ans, les références scientifiques données par l'IA étaient toutes fausses. Vous posiez une question sur le cholestérol et elle vous sortait un article d'astrophysique. Si vous le lui faisiez remarquer, elle vous disait : « Oui, je me suis trompée, je vais te donner la bonne référence », et elle vous sortait un article de botanique !

Aujourd'hui, il y a des outils de plus en plus fiables. Même si ce n'est pas encore parfait, que ce soit dans la recherche bibliographique ou dans les conseils.

Donc pour moi, le message aujourd'hui est très simple : on utilise l'IA et on vérifie derrière, à l'ancienne. On gagne du temps grâce à l'IA, mais on vérifie que les éléments fournis correspondent à ce qu'on aurait trouvé. C'est ainsi que je procède dans mon travail.

Globalement, je pense qu'on commet moins d'erreurs ainsi que lorsqu'on fait des recherches uniquement à l'ancienne. Il faut aussi démystifier cela : on commet des erreurs à l'ancienne ! On s'imagine toujours qu'avant, on ne se trompait pas. C'est faux, vous pouviez passer à côté de publications importantes en faisant votre bibliographie. Vous pouviez tomber sur un article orienté parce qu'il y avait un lobby derrière ou parce que les chercheurs avaient un parti pris.

Comment bien rédiger des prompts et poser les bonnes questions à l'IA ? Ce sont des consignes prioritaires, car la qualité des réponses en dépend.

C'est difficile de répondre parce que cela évolue très vite, et ce qu'on dit aujourd'hui ne sera pas forcément valable demain.

Pas de méthodes universelles

Aujourd'hui, j'ai tendance à privilégier l'expérimentation plutôt que de donner des règles figées. Je recommande de poser la question de plusieurs manières différentes, de façon naturelle, et d'observer si les réponses varient.

Tout comme sur PubMed où l'on essayait plusieurs mots-clés parce qu'il n'y avait pas de méthode universelle, on ne peut pas donner aujourd'hui de méthode universelle pour l'IA. Beaucoup d'experts autoproclamés affirment qu'il faut faire ceci ou cela, mais je crois qu'on manque encore de données pour établir une méthode qui fonctionne à tous les coups.

Croiser les IA entre elles

De manière pragmatique, il faut poser la question sous plusieurs angles et, éventuellement, à des IA différentes. Cela implique d'avoir accès à plusieurs outils et d'y consacrer un peu de temps. Il ne faut pas croire qu'on aura la réponse idéale en un clin d'œil.

Ce que je recommande, c'est d'effectuer plusieurs requêtes, de croiser les réponses, et de garder en tête que certaines IA sont spécialisées. En recherche bibliographique par exemple, certains outils sont plus performants que d'autres. Avec cette méthode comparative, on fait bien mieux qu'avec un simple PubMed et on minimise les erreurs.

Ce que je fais de plus en plus, c'est de soumettre la réponse d'une IA à une autre en lui demandant ce qu'elle en pense ou comment elle l'analyse. Cela donne des résultats optimaux.

Comment réagir devant l'anthropomorphisme ou la personnification de l'IA ?

Vous avez raison. L'IA ne « pense » pas en soi.

Je vais vous dire une chose qui va peut-être en surprendre ou en faire bondir certains, mais la vie quotidienne fonctionne de la même manière. Il y a beaucoup d'hypocrisie dans les relations humaines ; chacun réagit avec son tempérament et son vécu.

Quand vous allez chez un commerçant, son rôle est de vous vendre un produit. Dans ce qu'il présente, il y a du vrai, mais c'est enrobé. Il y a des métiers où l'on doit séduire, convaincre ou faire plaisir. Inversement, certaines personnes s'emportent pour rien ou sont impulsives.

L'IA m'apprend à prendre du recul. Je me dis : « Si l'IA adopte ces biais, dans la vie aussi, des gens vont me flatter parce qu'ils ont des intérêts. » L'IA m'a aidé à gérer différemment les relations humaines.

Et avec vos patients aussi ?

Avec mes patients aussi. Les patients sont des humains. Je ne remets pas en question l'honnêteté des gens, mais chacun a sa façon de communiquer – parfois pour flatter, parfois pour influencer ou pour faire réagir. Il faut en tirer des enseignements.

Pour en revenir à l'IA, tout comme il ne faut pas se laisser charmer ou agacer par des réactions humaines, il ne faut pas se laisser envoûter ou énerver par les réponses d'une IA. Il faut apprendre à la comprendre plutôt que de paniquer en disant que cela va détruire notre sens critique. Je ne partage pas cet avis catastrophiste.

Il faut l'utiliser comme un outil pas plus intelligent, mais beaucoup plus rapide. On gagne un temps précieux par rapport à l'époque où l'on cherchait tout à la main.

Les tâches administratives représentent près de 30 % du temps médical. L'IA change la donne, y compris pour la rédaction des comptes rendus de consultation ou d'hospitalisation. C'est un gain de qualité et de sécurité.

L'automatisation des tâches administratives est phénoménale ! Dans mon travail d'enseignant, je dois délivrer des attestations de présence pour les DU que je coordonne. Désormais, je génère 300 attestations en un quart d'heure, alors que certains continuent de les faire à la main !

Moteur puissant pour la recherche et aide chirurgicale

Au-delà des LLM généralistes, l'IA s'insère dans nos outils métiers. La médecine est révolutionnée par l'IA en recherche clinique ou en radiologie où des progrès majeurs ont été accomplis.

D'abord, cela permet d'avancer beaucoup plus vite dans la découverte de nouveaux traitements. Des publications récentes montrent une capacité révolutionnaire à identifier des molécules efficaces pour des pathologies ciblées. L'IA ne se limite pas au grand public, c'est aussi un moteur puissant pour la recherche.

Dans le soin, l'IA offre des aides au traitement, notamment chirurgical. Je travaille, par exemple, avec le Pr Nataf qui développe des outils en réalité mixte pour enseigner la chirurgie, opérer à distance ou bénéficier d'aides opératoires guidées par l'IA.

Ce sont des outils extraordinaires et il est impossible de prédire ce que sera la médecine dans cinq ou vingt ans. Soyons humbles : personne n'avait vu venir la déferlante d'Internet ou l'arrivée brutale des IA génératives. Certains prétendent qu'il faut arrêter de former des médecins ; je n'en sais rien, mais ce qui est sûr, c'est que la médecine dans cinq ans ne sera plus celle d'aujourd'hui.

L'écueil de la pollution informationnelle

Sur un plan plus concret en nutrition et dans les maladies chroniques, nous avons un défi majeur : les patients ont besoin d'un suivi permanent. Ils sont confrontés quotidiennement à une multitude d'informations et de conseils contradictoires, suralimentés par les réseaux sociaux et des articles générés automatiquement par IA.

C'est ce que j'appelle une « pollution informationnelle ». N'importe qui peut désormais se faire passer pour un expert en nutrition et produire du contenu d'allure scientifique.

Face à cette pollution, comment réagissons-nous ? En consultation traditionnelle (pour l'obésité, le diabète, etc.), nous voyons nos patients tous les trois mois, six mois ou tous les ans. Même avec un parcours multidisciplinaire, cela reste très ponctuel. Entre deux rendez-vous, le patient est livré à lui-même et subit cette désinformation.

Il faut créer un lien continu entre les patients et des sources médicales fiables.

« Mon quotidien », un outil pour le suivi des patients en nutrition

C'est pour cela que nous avons développé un outil d'accompagnement qui s'appuie en partie sur l'IA, baptisé « Mon quotidien ». Cet outil a été évalué dans le cadre d'un essai clinique randomisé financé par le Programme de recherche clinique hospitalière (PHRC).

Nous avons démontré l'intérêt d'un tel programme pour aider les patients en situation d'obésité : il favorise la perte de poids, améliore la relation à la nourriture et au corps, et optimise la qualité de l'alimentation et de l'activité physique.

L'IA permet de concevoir ces outils plus facilement et de gérer de larges cohortes de patients, sous contrôle humain évidemment. On ne peut plus se contenter de quelques ateliers d'éducation thérapeutique isolés à l'hôpital pour apprendre à lire une étiquette. Le suivi doit être quotidien.

Nous allons d'ailleurs étendre ce modèle à l'observance thérapeutique et à la gestion des effets secondaires des médicaments, afin de « remédicaliser » le suivi et d'éviter que les réseaux sociaux ne comblent ce vide.

Quelle conduite tenir face à des patients qui arrivent en consultation avec un prédiagnostic établi par une IA ?

C'est humain : si nous avons un symptôme, notre premier réflexe est de nous renseigner.

Avant, les gens allaient sur les forums de discussion et c'était bien pire ! Les forums ne véhiculaient que du contenu émotionnel et des théories du complot (« J'ai pris une statine, c'est horrible, c'est Big Pharma »).

Avec l'IA, le niveau de réponse est nettement supérieur à celui des forums, mais cela reste insuffisant sans cadre médical. C'est à nous de proposer des solutions qui s'appuient sur l'IA, accessibles 24 h/24 et supervisées par des soignants.

Jusqu'ici, les étudiants préparaient l'internat avec des QCM très linéaires, non dénués de biais et éloignés du raisonnement clinique face à un patient. Comment l'IA peut-elle les accompagner ?

Dans l'apprentissage de la médecine, il y a trois piliers :

1. les connaissances : le QCM reste une méthode validée pour vérifier l'assimilation des savoirs ;
2. les compétences : la simulation est remarquable pour acquérir et évaluer des gestes et des pratiques ;
3. la relation humaine et l'empathie : paradoxalement, l'IA a aussi un rôle à jouer ici.

Des études sur les interactions médicales ont montré que, dans certains tests, les patients ont jugé l'IA plus empathique et plus à l'écoute que certains médecins ! L'idée n'est pas de remplacer le médecin par l'IA, mais d'apprendre de l'IA pour améliorer nos propres compétences relationnelles.

Dire avec certitude que l'IA va détruire le niveau des médecins est infondé. De toute façon, cette technologie est là ; il vaut mieux l'accompagner et l'intégrer plutôt que de la subir.

Quels seraient les trois messages clés à adresser aux étudiants, internes et professionnels de santé qui s'interrogent sur leur usage quotidien de l'IA ?

Je retiendrais trois points :

• dépasser la crainte initiale : « Ça va nous rendre débiles » ou « Nous allons être remplacés »… C'est une réaction humaine face au changement, mais la mutation est inévitable ;
• se former en continu : il faut s'intéresser au sujet. Nul besoin d'investir dans des formations complexes ou coûteuses : il existe d'excellentes ressources gratuites, et l'auto-apprentissage fonctionne très bien ;
• pratiquer au quotidien : on n'apprend jamais mieux qu'en faisant. Il faut tester l'outil étape par étape dans sa pratique (pour la gestion administrative du cabinet, pour créer des cas cliniques d'entraînement, etc.).

Interview : Dr Charlotte Garret

Caméra/montage : Robin Benatti

Transcription : Dam-Thi Tsuvaltsidis, secrétaire de rédaction

Remerciements : Pr Boris Hansel, endocrinologue et nutritionniste (AP-HP)

*Transcription non exhaustive