L'intelligence artificielle ne signifie pas la fin du médecin.

Personne n'avait prédit que l'intelligence artificielle (IA) surpasserait d'abord les médecins en matière d'empathie – peut-être en précision diagnostique ; en interprétation d'images, assurément.

L'empathie était censée être le dernier rempart du clinicien ; or, les réponses des chatbots obtiennent désormais de meilleurs scores que celles des médecins, toutes spécialités confondues, lors d'évaluations textuelles réalisées à l'aveugle. 

Un discours public plus virulent s'est emparé de ce constat, affirmant que les facultés de médecine deviendront bientôt inutiles et le médecin un anachronisme coûteux dans un système qui n'en a plus besoin.

Il ne s'agit pas de conclusions cliniques, mais d'extrapolations commerciales amplifiées par des intérêts qui tirent profit de la présentation de la médecine comme remplaçable. La génération qui hésite à embrasser une carrière médicale pourrait bien y croire.

Ces deux affirmations – selon lesquelles l'IA serait devenue compatissante et les médecins obsolètes – reposent sur les mêmes constats, mais elles sont toutes deux erronées.

L'algorithme n'est pas devenu compatissant ; en revanche, la profession médicale s'est tellement éloignée du chevet du patient qu'un modèle de langage établi sur l'IA (entraîné sur des schémas et des probabilités) peut désormais surpasser les médecins sur cette même qualité que la médecine supposait proprement humaine. 

Il y a un grave problème en médecine.

Le problème n'est pas apparu parce que l'IA a franchi un seuil humain définitif. Le travail clinique a été réorganisé autour de tâches qui éloignent les cliniciens des soins directs aux patients, mais aucune politique unique n'a retiré le médecin du chevet du patient.

La transformation s'est opérée progressivement, par le biais de la documentation, des indicateurs de performance, des autorisations préalables, de la facturation et du travail administratif  mais ces étapes s'accumulent. Le travail administratif s'est alourdi réglementation après réglementation et clic après clic, jusqu'à ce que la profession médicale ne se rende plus compte de ce qu'elle avait perdu. Pendant plus de quatre décennies, la pratique médicale a submergé les médecins sous ce nouveau processus, avec une attention accrue portée aux soins indirects aux patients. En médecine ambulatoire, les médecins consacrent 49 % de leur journée de travail au dossier médical électronique et aux tâches administratives, et seulement 27 % au contact clinique ^direct.²

Illustration de la façon dont l'intelligence artificielle peut aider les cliniciens dans les soins aux patients.

 

 

 

 

Quatre décennies d'accumulation administrative, de documentation dans les dossiers médicaux électroniques (DME), de facturation et de codage médical, d'autorisation préalable, d'indicateurs de performance et de gestion des courriels ont enfoui la consultation du patient sous un amas de tâches. Ainsi, le médecin s'est éloigné de son chevet. L'intelligence artificielle (IA) ne remplace pas le médecin, mais elle simplifie ces processus, rétablissant une présence directe auprès du patient (à droite).

 

Ce retour crée un cercle vertueux : le médecin présent peut superviser, évaluer et intégrer les processus cliniques augmentés par l'IA, des fonctions impossibles à réaliser à distance. Le maintien de la productivité ne passe pas par une accélération du travail du médecin, mais par une redistribution des tâches qui n'ont jamais eu leur place au chevet du patient.

Cette même structure de charges administratives empiète également sur le temps des infirmières, des pharmaciens, des thérapeutes et autres professionnels dont le travail dépend de leur présence auprès des patients. L'épuisement professionnel en est une conséquence. Selon une enquête nationale, le taux d'épuisement ^{professionnel} des médecins est resté élevé de 2011 à 2023, atteignant un pic de 62,8 % pendant la pandémie de COVID-19 avant de redescendre à 45,2 % en 2023 (un retour à la normale, mais sans résolution du problème). La surcharge administrative n'est pas la seule cause, mais elle est parmi les plus faciles à corriger et c'est celle que l'IA aborde le plus directement.

La blessure la plus profonde est d'ordre vocationnel. La médecine administrative a dépouillé les médecins de leur autonomie, réduit la compétence à une simple conformité et interposé un écran entre le clinicien et le patient, rompant ainsi le lien humain qui faisait de la pratique médicale une vocation. Il n'en a pas résulté une simple inefficacité ^, mais la disparition progressive des conditions nécessaires à l'exercice de la médecine. C'est dans ce contexte que les travaux sur l'empathie doivent être interprétés.

Dans une méta-analyse portant sur 13 études regroupées (différence moyenne standardisée regroupée : 0,87 [IC à 95 % : 0,54-1,20], p < 0,001 en faveur des chatbots), les chatbots d’IA ont obtenu des scores d’empathie nettement supérieurs à ceux des ^médecins . Cependant  , les études incluses étaient hétérogènes, un biais de publication ne pouvait être exclu et toutes les comparaisons étaient basées sur des échanges textuels et non sur des interactions au chevet du patient. Aucun chatbot d’IA n’a examiné un patient, interprété ses expressions faciales ni mis en œuvre un plan de soins en tenant compte de l’incertitude du patient. Les scores d’empathie les plus élevés ont été observés lorsque le texte généré par l’IA était attribué à un médecin dans une étude expérimentale. Les participants souhaitaient croire que leur médecin avait écrit un message empreint de bienveillance et que l’algorithme avait répondu à leurs attentes, ce qui n’était pas le cas ^.

On prédit généralement que l'IA achèvera le travail amorcé par la médecine administrative et remplacera entièrement le médecin, mais cette vision est erronée. L'IA ne peut pas remplacer le médecin, mais elle peut alléger la charge de travail qu'elle a prise sur son temps clinique, ce que nous appelons l'« excavation » ( Figure ). La documentation, le codage, le triage et la reconnaissance de formes sont essentiels, mais substituables. L'examen physique, la présence rassurante et la disponibilité à écouter les patients et leurs craintes sont irremplaçables et non délégables.

Le travail d'excavation essentiel n'a pas été vain, car il a permis de réduire les erreurs et de bâtir l'infrastructure de données dont dépend la recherche clinique moderne. Cependant, ces tâches ont continué d'être confiées à des humains bien après que l'IA ait pu les assister ou les prendre en charge. Lorsque les systèmes de santé se contentent de transférer le travail à une équipe plus importante, la charge administrative passe simplement d'un clinicien à un autre. L'IA est le premier outil capable d'absorber une grande partie de cette charge administrative au lieu de simplement la redistribuer, libérant ainsi chaque clinicien pour les tâches pour lesquelles il a été formé. Il ne s'agit pas d'une utopie. Les grands modèles de langage atteignent déjà, voire surpassent, les médecins résidents en matière de précision diagnostique sous pression temporelle, situation dans laquelle le raisonnement humain se dégrade précisément. Un médecin dont les ressources cognitives sont mobilisées par la documentation est moins disponible pour ^faire face aux imprévus dans la prise en charge des patients. L'IA ne remplace pas le jugement médical, elle le préserve.

Le médecin au chevet du patient doit demeurer responsable de la gouvernance du système d'IA désormais opérationnel, en collaboration avec le reste de l'équipe clinique. Un médecin absent ne peut auditer un algorithme, contrairement à un médecin présent. Le risque ne réside pas dans l'IA en elle-même, mais dans son intégration sans gouvernance clinique ni réorganisation du travail. L'IA crée un dilemme. Un chemin ramène au chevet du patient, l'autre s'en éloigne (par exemple, une documentation plus rapide et un débit supérieur, le même clinicien absent devenant alors plus efficace dans son absence). La technologie ne choisit pas, mais la profession, si.    

L'IA déployée pour optimiser le débit plutôt que pour favoriser la présence médicale génère de nouveaux résumés à examiner, une surcharge de travail supplémentaire et une bureaucratie accrue, éloignant ainsi les cliniciens des soins directs aux patients. Il ne s'agit pas de meilleurs soins, mais d'une interaction patient-médecin plus rapide, plus superficielle et moins responsabilisante. Le choix devrait revenir aux cliniciens, aux formateurs et aux systèmes de santé ; pourtant, trop souvent, il est pris sans eux. Pour les cliniciens, la saisie automatisée des données pourrait se résumer à une simple accélération du volume. Pour les formateurs, la formation médicale pourrait évoluer vers ce qu'aucun modèle d'IA ne peut faire : encourager l'observation attentive, l'examen clinique, la tolérance à l'incertitude et une écoute active qui dépasse la simple préoccupation du patient pour s'intéresser à sa vie sous-jacente. Pour les systèmes de santé, le levier n'est pas la technologie, mais ce que l'organisation choisit de valoriser. Parmi plus de 20 000 cliniciens interrogés, le sentiment d'être valorisé par son organisation était le facteur le plus efficace pour prévenir l'épuisement professionnel, réduisant les risques de 78 %. ^Lorsque les seuls indicateurs sont le volume et les revenus, les cliniciens reçoivent le message que leur présence n'a aucune importance. Le temps passé avec les patients, la continuité des relations et le sentiment d'être écouté doivent être pris en compte dans tout ce qui est considéré comme un travail productif.

L'IA n'humanise pas la médecine, mais elle peut lever l'un des prétextes les plus tenaces pour ne pas le faire. Chaque tâche administrative prise en charge par l'algorithme représente du temps que la profession peut récupérer pour le travail clinique qui a fait de la médecine une vocation. Le chevet du patient a toujours été le fondement, mais en construisant tout par-dessus, nous avons tout simplement oublié que nous nous appuyions dessus. L'IA ne signifie pas la fin du médecin ; elle signifie le retour de toutes les raisons d'exercer ce métier.

Auteur correspondant : Canio Martinelli, MD, MSc, Temple University Sbarro Institute for Cancer Research and Molecular Medicine, 1900 N 12th St, Philadelphia, PA 19122 ( Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser. ).

Publié en ligne : 29 avril 2026. doi : 10.1001/jama.2026.4356

Déclaration de conflits d'intérêts : aucun conflit d'intérêts n'a été signalé.

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