L’intelligence artificielle s’impose peu à peu dans les hôpitaux, soulevant une question centrale : les médecins pourraient-ils, à terme, être remplacés par des algorithmes ? Selon Franceinfo – Santé, cette crainte, déjà formulée sur les réseaux sociaux – « Les médecins seront bientôt remplacés par l’IA », « Médecin, c’est comme comptable. Le chômage, c’est pour bientôt » –, anime les débats au sein du corps médical et parmi les patients.

Ce qu'il faut retenir

  • L’IA est déjà utilisée à l’Institut Curie pour diagnostiquer l’origine de certains cancers, avec un taux de succès de 70 %.
  • En radiologie, l’IA permet de détecter jusqu’à 29 % de cancers du sein en plus sur des mammographies, mais son utilisation reste supervisée par des humains.
  • Certaines spécialités, comme les soins primaires ou la prévention, sont moins exposées au risque de remplacement par l’IA, en raison de la nécessité d’un lien humain avec le patient.
  • Les erreurs de l’IA, bien que rares, existent et les jeunes radiologues sont plus susceptibles de les valider sans vérification.
  • Pour l’instant, l’IA agit surtout comme un outil d’assistance aux médecins, sans pour autant pouvoir les supplanter entièrement.

L’IA au chevet des patients : une aide précieuse, mais pas encore autonome

À l’Institut Curie, à Paris, l’intelligence artificielle est déjà intégrée dans le processus de diagnostic. Le docteur Sarah Watson, oncologue médicale et cheffe du département des essais cliniques précoces, utilise depuis trois ans un algorithme capable d’identifier l’origine de métastases cérébrales avec un taux de succès de 70 %. « Ce qu’on voit, c’est que la machine est capable de nous dire que des métastases cérébrales viennent d’un cancer du sein ou d’un cancer du rein », explique-t-elle. Pour autant, elle insiste sur une limite majeure : « Cet outil-là ne remplacera jamais un oncologue pour la prise en charge d’un cancer de primitif inconnu, car il faut qu’on puisse confronter les données à autre chose et être d’accord sur le diagnostic. »

L’IA, dans ce contexte, se positionne donc comme un renfort pour les médecins. Elle permet d’analyser des données complexes et volumineuses, impossibles à traiter manuellement. « Cet outil-là vient clairement nous aider dans ce qu’on est capable de faire en termes de diagnostic, de précision et donc d’accès à des traitements personnalisés », précise Sarah Watson. Bref, si l’IA est déjà un allié précieux, l’autonomie totale des algorithmes en oncologie n’est pas pour demain.

Radiologie : l’IA détecte mieux, mais l’œil humain reste indispensable

Le service de radiologie de l’Institut Curie illustre une autre facette de l’intégration de l’IA : sa capacité à repérer des anomalies invisibles à l’œil nu. Sur des mammographies, les algorithmes peuvent détecter des lésions précoces, augmentant le taux de détection des cancers du sein de 29 %. Pourtant, même dans ce domaine, l’intervention humaine reste cruciale. Le docteur Caroline Malhaire, radiologue et chercheuse associée à l’Institut Curie, souligne un risque réel : « Des études de lecture montrent que les jeunes générations, ou les moins experts, sont plus à risque d’accepter une conclusion erronée de l’intelligence artificielle. »

Ce phénomène, appelé désapprentissage ou dépendance à l’outil, pourrait affaiblir les compétences des radiologues à long terme. « L’IA peut commettre des erreurs, et il est essentiel que les médecins conservent leur capacité à les identifier », ajoute Caroline Malhaire. Ainsi, même si les algorithmes améliorent significativement les performances, ils ne se substituent pas – du moins pas encore – aux professionnels de santé.

Certaines spécialités médicales à l’abri du remplacement par l’IA

Si certaines branches de la médecine, comme l’oncologie ou la radiologie, voient l’IA gagner du terrain, d’autres devraient rester relativement préservées. Selon David Dranove, docteur en économie, professeur de gestion de l’industrie de la santé à l’Université Northwestern et membre de l’Académie nationale de médecine, les domaines où l’interaction humaine prime sont les moins exposés. « Les spécialités où le risque pour le médecin sera le plus faible sont celles où l’interaction humaine reste importante : les soins primaires, la prévention, voire des spécialités comme la cardiologie ou l’urologie, où l’on pose un diagnostic et où on accompagne le patient tout au long de son parcours de soins », explique-t-il.

Cette analyse rejoint un constat plus large : si l’IA excelle dans l’analyse de données ou la détection d’anomalies, elle peine à reproduire l’empathie, la relation de confiance et la nuance clinique propres à la médecine humaine. Autant dire que les médecins généralistes ou les spécialistes en prévention, dont le rôle va bien au-delà du simple diagnostic, ont encore de beaux jours devant eux.

Et maintenant ?

Les prochaines années devraient voir une intégration accrue de l’IA dans les hôpitaux, notamment pour les tâches les plus répétitives ou les plus complexes en termes de données. Cependant, les spécialistes s’accordent sur un point : l’autonomie totale des algorithmes en médecine reste une hypothèse lointaine. Les prochaines études, comme celles menées par l’Institut Curie ou publiées dans The Lancet Digital Health en 2025, devraient affiner notre compréhension des limites et des potentiels de ces technologies. Pour l’heure, l’IA est un outil d’assistance, et non un remplaçant. La question de savoir si les patients accepteraient d’être soignés uniquement par une intelligence artificielle reste, elle, largement ouverte.

D’ici là, les débats sur l’éthique, la formation des professionnels et l’évolution des pratiques médicales devraient s’intensifier. Une chose est sûre : l’IA n’a pas vocation à remplacer les médecins, mais à les accompagner dans leur mission quotidienne.

Non. Selon les experts interrogés par Franceinfo – Santé, l’IA est utilisée comme un outil d’aide au diagnostic, mais elle ne peut pas remplacer entièrement le jugement d’un médecin. Par exemple, à l’Institut Curie, l’algorithme identifie l’origine de métastases avec un taux de succès de 70 %, mais le diagnostic final et la prise en charge du patient restent du ressort des oncologues.

Plusieurs risques ont été identifiés. Le premier concerne la dépendance des médecins aux algorithmes, notamment chez les jeunes radiologues, qui pourraient valider des conclusions erronées de l’IA sans vérification. Un autre risque est celui des erreurs algorithmiques, bien que rares. Enfin, l’IA pourrait accentuer les inégalités d’accès aux soins si son utilisation se généralise sans accompagnement adapté.