Santé : quand l’IA des agents conversationnels dérape dans les diagnostics, révèle une nouvelle étude

Les agents conversationnels se sont imposés comme une porte d’entrée rapide vers des conseils de santé, surtout quand un rendez-vous médical tarde ou qu’un symptôme inquiète. ChatGPT, Le Chat ou Perplexity répondent en quelques secondes, et cette immédiateté change les habitudes. Pourtant, une nouvelle alerte ressort d’une étude menée au Royaume-Uni, publiée début février dans Nature Medicine : face à des cas simulés, ces outils ne produisent un diagnostic médical solide que dans une minorité de situations.

Le résultat frappe par sa simplicité : sur un protocole de jeu de rôle avec 1 300 personnes, environ un tiers seulement des scénarios ont abouti à une réponse considérée fiable. Le plus intéressant se niche dans l’explication. L’intelligence artificielle n’échoue pas uniquement à cause de lacunes “médicales”, mais aussi à cause de la conversation elle-même. Une description imprécise, une chronologie floue, ou une question trop directive suffit parfois à faire dévier l’échange. Or, en santé, un léger décalage peut déclencher de vraies erreurs de diagnostic. La suite consiste donc à comprendre comment ces dérives naissent, et surtout comment les limiter sans renoncer à la technologie médicale.

Santé et agents conversationnels : ce que révèle l’étude scientifique sur les diagnostics médicaux

L’étude britannique s’appuie sur une idée simple : observer la performance d’agents conversationnels dans un contexte proche du réel, mais sans danger. Les chercheurs ont recruté 1 300 participants et ont mis en place un jeu de rôle où des “patients” fictifs décrivent des symptômes fictifs. Ensuite, plusieurs agents conversationnels sont interrogés, comme cela se ferait à la maison, sur un téléphone ou un PC.

Le constat central tient en une phrase : la fiabilité du diagnostic n’est pas garantie. Dans cette simulation, un tiers des échanges aboutissent à une proposition jugée crédible. Cependant, deux tiers des cas restent problématiques, soit par une hypothèse erronée, soit par un niveau d’incertitude mal cadré, soit par une recommandation peu adaptée. Et en pratique, un conseil vague peut être aussi dangereux qu’un mauvais conseil, car il retarde une décision.

Un point ressort nettement : la dérive vient souvent du dialogue. En effet, les participants décrivent parfois mal une douleur, confondent la durée d’un symptôme, ou omettent un facteur clé comme un traitement en cours. Par ailleurs, certains “patients” orientent l’échange en cherchant une validation, par exemple : “Ce n’est pas grave, n’est-ce pas ?” Dans ce cas, l’outil peut suivre la direction suggérée au lieu de reconstruire une hypothèse neutre. Cette mécanique explique pourquoi l’interaction humain–intelligence artificielle devient un maillon critique.

Pour illustrer, un scénario typique ressemble à ceci : une gêne thoracique intermittente, associée à une fatigue récente, est décrite comme “un point au cœur quand on stresse”. Si la discussion bascule trop vite vers l’anxiété, la recommandation peut minimiser un risque cardiovasculaire. À l’inverse, si un symptôme bénin est présenté avec des termes alarmants, la réponse peut dramatiser, et donc créer de l’angoisse inutile. Dans les deux cas, l’IA ne “voit” ni le patient, ni les constantes, ni l’examen clinique.

Ce résultat recoupe les recommandations formulées ces dernières années par des autorités de santé, dont la Haute Autorité de santé qui rappelait en 2025 la nécessité de vigilance face à l’IA générative. Le message n’est pas de bannir ces outils. En revanche, la qualité des soins dépend du cadre : qui utilise l’outil, pour quoi faire, et avec quel filet de sécurité. L’idée suivante s’impose alors : comprendre les mécanismes précis des risques pour mieux les contenir.

Erreurs de diagnostic : comment l’intelligence artificielle se laisse piéger par la conversation

Les erreurs de diagnostic issues d’un agent conversationnel naissent rarement d’une seule cause. Au contraire, elles apparaissent souvent quand plusieurs biais se combinent. D’abord, la conversation oblige l’utilisateur à “encoder” ses sensations en mots. Or, la douleur, la fatigue ou l’essoufflement ne se décrivent pas toujours facilement. Ensuite, l’IA “décode” ces mots via des modèles statistiques. Résultat : une nuance perdue au départ peut s’amplifier à l’arrivée.

Une première source de dérapage concerne la chronologie. Beaucoup de diagnostics médicaux reposent sur l’ordre des événements : début brutal ou progressif, aggravation, facteurs déclenchants. Pourtant, un utilisateur écrit souvent en vrac, surtout s’il est anxieux. Par conséquent, l’agent conversationnel peut conclure trop vite. À titre d’exemple, “maux de tête depuis trois jours” n’a pas le même sens que “maux de tête qui ont empiré brutalement aujourd’hui”, même si les mots se ressemblent.

Une seconde faille tient à la suggestion implicite. Si quelqu’un demande : “Est-ce une grippe ?”, l’échange se focalise parfois sur cette piste. Pourtant, une consultation humaine commence souvent par éliminer les urgences. Un médecin questionne la fièvre, la saturation, la raideur de nuque, les antécédents. À l’inverse, l’IA peut répondre dans le cadre proposé, car le format question–réponse pousse à satisfaire la demande. Cette dynamique rend l’éthique de l’IA concrète : faut-il contredire fermement l’utilisateur, au risque de l’irriter, ou le suivre, au risque de se tromper ?

Un troisième facteur, plus technique, concerne l’absence de capteurs. L’IA n’a pas accès à une tension artérielle, une auscultation, une palpation, ou une observation de la peau. Même avec une photo, un triage médical reste délicat. Dès lors, certaines réponses devraient systématiquement basculer vers un message de prudence, avec des signaux d’alarme clairs. Toutefois, trop de prudence fatigue l’utilisateur, tandis que trop peu augmente les risques. L’équilibre est difficile.

Pour rendre cela tangible, imaginons une mini-étude de cas : une personne décrit des fourmillements dans la main, survenus après une nuit sur le canapé. Un agent conversationnel peut évoquer une compression nerveuse bénigne, ce qui semble plausible. Pourtant, si la même personne ajoute ensuite “difficulté à parler pendant dix minutes hier”, l’enjeu change. Si l’utilisateur oublie cette information, ou la mentionne tard, l’IA peut rester sur la première hypothèse. La leçon est simple : une conversation est séquentielle, mais la santé est systémique.

Ces pièges ne condamnent pas la technologie. En revanche, ils imposent une règle : l’IA doit être conçue pour questionner, recadrer et hiérarchiser. La prochaine étape consiste donc à regarder le matériel, les plateformes et les produits, car l’expérience utilisateur joue un rôle majeur dans la dérive ou la robustesse.

Pour visualiser les pratiques courantes et les débats actuels, des démonstrations et retours d’expérience sont disponibles dans des formats vidéo, souvent plus parlants que des fiches techniques.

Technologie médicale et produits : comparatif des usages réels de ChatGPT, Le Chat et Perplexity en santé

Dans l’écosystème grand public, trois familles d’outils reviennent souvent : les assistants généralistes, les moteurs “réponse” connectés au web, et les services spécialisés santé. ChatGPT, Le Chat et Perplexity appartiennent aux deux premières catégories, même si leurs modes de réponse diffèrent. Or, ces différences comptent, car elles influencent la manière dont un utilisateur formule sa demande, puis interprète la sortie.

Un assistant généraliste est souvent fort pour reformuler, structurer et expliquer. Par conséquent, il peut aider à clarifier une liste de symptômes, ou à préparer des questions pour un médecin. En revanche, il peut aussi produire une réponse très convaincante, même quand la base est fragile. C’est un risque classique : le style persuasif donne une impression de certitude. À l’opposé, un outil centré sur les sources met en avant des liens. Cependant, l’utilisateur peut confondre “source visible” et “diagnostic exact”, alors qu’il s’agit parfois d’articles génériques.

Dans une logique hardware et expérience terrain, l’usage réel dépend aussi du support : smartphone, PC, enceinte connectée. Sur mobile, la saisie courte favorise les descriptions incomplètes. Sur PC, un pavé de texte arrive plus souvent, donc l’IA dispose d’un meilleur contexte. De même, la dictée vocale accélère l’échange, mais elle introduit des erreurs de transcription. Ainsi, un “pas de fièvre” peut devenir “peu de fièvre”, et l’orientation clinique change immédiatement.

Certains fabricants travaillent aussi sur des intégrations plus “santé” : connexion à une montre, import de données de sommeil, fréquence cardiaque, activité. Là, la technologie médicale devient plus intéressante, car elle enrichit le contexte. Pourtant, un capteur n’est pas un examen. Une montre peut détecter une tendance, pas une cause. Donc, si l’IA s’appuie trop sur ces métriques, elle peut créer un faux sentiment de précision.

Pour évaluer un agent conversationnel en santé, quelques critères pratiques aident à trier le sérieux du gadget :

• 🧭 Capacité de triage : l’outil sait-il repérer des signaux d’alarme et recommander une consultation ?
• 🧾 Traçabilité : fournit-il des sources, et surtout explique-t-il leurs limites ?
• 🧩 Questions de clarification : cherche-t-il des informations manquantes au lieu de conclure vite ?
• 🔐 Protection des données : indique-t-il clairement ce qui est stocké et comment c’est utilisé ?
• 🧪 Évaluation externe : existe-t-il des audits, benchmarks ou publications indépendantes ?

Un exemple concret d’usage “sain” consiste à utiliser l’agent pour préparer une consultation. Il peut aider à écrire une chronologie, lister les traitements, et formuler trois questions prioritaires. À l’inverse, un usage risqué apparaît quand l’outil sert à trancher seul entre “urgence” et “attendre”, sans garde-fous. La frontière n’est pas morale, elle est opérationnelle : ce qui compte, c’est l’impact sur la qualité des soins.

Cette comparaison mène logiquement au cœur du problème : même avec un bon produit, la gouvernance compte. Il faut donc aborder les règles, les responsabilités et l’éthique de l’IA appliquée à la santé, car c’est là que les choix de design deviennent des choix de société.

Les débats récents sur la régulation et les pratiques cliniques sont souvent mieux compris via des analyses d’experts, notamment sur la validation des modèles et la responsabilité en cas d’erreur.

Risques, qualité des soins et éthique de l’IA : le cadre concret pour éviter les dérives

Quand un agent conversationnel intervient en santé, la question n’est pas seulement “est-il bon ?”. Il faut aussi demander : “dans quelles conditions reste-t-il sûr ?” Les risques se répartissent en trois catégories : risque clinique, risque informationnel et risque organisationnel. Et chacun peut dégrader la qualité des soins de façon différente.

Le risque clinique est le plus visible. Il apparaît quand une recommandation minimise une urgence, ou au contraire quand elle alarme sans raison. Dans les deux cas, l’utilisateur peut perdre du temps. Or, en médecine, le temps est parfois un facteur déterminant. Le risque informationnel, lui, concerne la compréhension. Une explication trop technique perd le lecteur, tandis qu’une simplification excessive masque l’incertitude. Enfin, le risque organisationnel touche les structures de soins : appels inutiles, consultations saturées, ou à l’inverse renoncement aux soins.

L’éthique de l’IA oblige donc à concevoir des garde-fous mesurables. Par exemple, un agent conversationnel devrait afficher des recommandations de triage clairement hiérarchisées, avec des symptômes “drapeaux rouges” listés sans ambiguïté. Cependant, l’affichage ne suffit pas. Il faut aussi tester ces messages en conditions réelles, car un avertissement peut être ignoré s’il ressemble à une clause standard.

Dans les hôpitaux et cabinets, l’usage change encore. Un professionnel peut s’appuyer sur l’IA générative pour rédiger un compte rendu, synthétiser des antécédents, ou préparer une lettre d’adressage. Là, le bénéfice est plausible, car le clinicien garde la main. Toutefois, une vigilance reste nécessaire, comme l’ont rappelé des recommandations françaises récentes : une hallucination ou une confusion médicamenteuse dans un document clinique n’est pas un simple “bug”, c’est un danger potentiel.

Un fil conducteur aide à concrétiser : le cas d’une PME fictive, “MedPrompt”, qui déploie un assistant pour ses employés. Sur le papier, le service réduit l’anxiété et oriente vers les bons parcours. Pourtant, après quelques semaines, les RH observent des effets inattendus : augmentation des demandes d’arrêt de travail après des réponses alarmistes, et hausse des consultations pour des symptômes bénins. L’entreprise corrige alors le tir : messages plus nuancés, triage plus clair, et surtout renvoi systématique vers le médecin traitant en cas de doute. Cette itération montre un point clé : l’IA en santé doit être pilotée comme un produit critique, pas comme un gadget.

Pour renforcer la sécurité, plusieurs mesures deviennent centrales :

• 🧑‍⚕️ Supervision humaine dans les usages professionnels, avec validation explicite des contenus.
• 🧰 Protocoles de test basés sur des cas cliniques variés, incluant des situations ambiguës.
• 📏 Mesures de performance orientées sécurité (taux de triage correct), pas seulement satisfaction utilisateur.
• 🔒 Gouvernance des données : minimisation, consentement, et transparence sur l’hébergement.
• ⚖️ Responsabilité : clarification de qui répond en cas de dommage lié à une recommandation.

Ces leviers préparent le terrain pour la dernière question pratique : comment utiliser ces outils au quotidien, côté patient comme côté soignant, sans tomber dans la dépendance ni l’illusion de certitude ? Les bonnes pratiques d’usage deviennent alors le vrai “mode d’emploi” de la santé numérique.

Bonnes pratiques : utiliser les agents conversationnels sans compromettre les diagnostics médicaux

Les agents conversationnels peuvent rendre service, à condition d’être utilisés comme un outil d’orientation, pas comme un oracle. La première bonne pratique consiste à cadrer l’objectif : obtenir des pistes, clarifier des termes, préparer une consultation, ou comprendre une ordonnance. En revanche, demander un diagnostic définitif à partir de trois lignes reste une stratégie fragile. Cette nuance réduit déjà une grande partie des risques.

Ensuite, la qualité de la requête compte autant que la puissance du modèle. Une description utile suit une logique : âge approximatif, contexte, début des symptômes, intensité, éléments aggravants, traitements, antécédents, et signes associés. Par exemple, “douleur abdominale à droite depuis 6 heures, nausées, pas de selles depuis hier, fièvre 38,2” est plus exploitable que “j’ai mal au ventre”. Pourtant, même un bon texte ne remplace pas un examen. Il sert surtout à guider les questions suivantes.

Une autre règle, souvent oubliée, consiste à vérifier la cohérence interne de la réponse. Si l’IA propose une hypothèse, elle devrait aussi lister ce qui la contredit, et indiquer les symptômes qui justifient une consultation rapide. Quand ce contrepoids manque, la réponse devient dangereusement univoque. De la même manière, si l’outil conseille un médicament, il faut exiger des précisions sur les contre-indications et interactions. En santé, un détail fait la différence.

Dans le monde hardware, certains utilisateurs poussent plus loin : ils croisent les réponses avec des capteurs domestiques, comme un thermomètre connecté ou une montre. Cela peut aider à objectiver une tendance, notamment sur la fièvre ou la fréquence cardiaque. Cependant, il est préférable de ne pas “forcer” l’IA à conclure à partir de données isolées. Une montre peut signaler un changement, pas établir une cause. Là encore, le bon usage est de préparer un échange avec un professionnel.

Pour les soignants, les bonnes pratiques ressemblent à des règles de sécurité informatique : vérifier, tracer, et limiter les privilèges. Un assistant peut accélérer une synthèse, mais il ne doit pas inventer un antécédent. Il peut proposer une structure de compte rendu, mais il ne doit pas décider d’un dosage. En parallèle, la formation devient essentielle : savoir détecter une réponse “trop parfaite” fait partie des nouvelles compétences numériques.

Enfin, une astuce simple réduit les dérives : demander à l’outil de reformuler la situation en points, puis de poser des questions manquantes avant toute hypothèse. Ce renversement transforme l’agent conversationnel en aide au raisonnement, plutôt qu’en machine à verdict. Et c’est précisément ce positionnement qui protège la qualité des soins tout en tirant parti de l’intelligence artificielle.

Pourquoi les agents conversationnels se trompent-ils en santé alors qu’ils semblent très convaincants ?

Parce qu’une réponse peut être bien rédigée sans être cliniquement correcte. De plus, l’IA dépend des informations fournies : si les symptômes sont incomplets ou orientés, le raisonnement dévie. Enfin, sans examen clinique ni mesures fiables, certains diagnostics médicaux restent hors de portée d’un simple échange texte.

Comment réduire le risque d’erreurs de diagnostic en utilisant un agent conversationnel ?

Il faut décrire les symptômes avec une chronologie claire, préciser les traitements et antécédents, puis demander à l’outil de poser des questions manquantes avant de proposer des hypothèses. Ensuite, il est conseillé de vérifier les signaux d’alarme et de consulter un professionnel en cas de doute, afin de limiter les risques.

Ces outils ont-ils malgré tout un intérêt pour la qualité des soins ?

Oui, s’ils servent à préparer une consultation, à mieux comprendre un compte rendu, ou à structurer une liste de questions. Dans ce cadre, l’intelligence artificielle agit comme un support. En revanche, la qualité des soins baisse si l’outil remplace la relation médicale ou retarde une prise en charge nécessaire.

Quelles sont les priorités d’éthique de l’IA pour les agents conversationnels en technologie médicale ?

Les priorités incluent la transparence sur les limites, la protection des données, le triage vers les urgences quand il le faut, et des tests indépendants basés sur des cas variés. Il faut aussi clarifier la responsabilité en cas de dommage, car la santé exige un niveau d’exigence plus élevé que la plupart des usages grand public.