Intelligence artificielle et santé, vers une médecine française augmentée ?

L’intelligence artificielle s’est considérablement démocratisée ces dernières années, notamment avec la mise à disposition du grand public de technologies innovantes comme l’IA générative. La course que se livrent les sociétés de la big tech américaine, et dans une moindre mesure chinoise et européenne, dans la production de modèles de langage aux versions successives sans cesse plus performantes illustre cette ébullition technologique. Cependant, si les technosolutionnistes les plus téméraires imaginent d’ici 5 à 10 ans l’émergence d’un praticien augmenté doté d’un cerveau de silicium, rendant obsolète son équivalent humain*, d’autres penchent pour une approche plus raisonnée et réaliste*.

État des lieux :

- La question de l’accès à la donnée de santé :

L’accès à une donnée numérique structurée et de qualité est un corollaire indispensable à toute technologie basée sur l’intelligence artificielle. La numérisation croissante des échanges et de la pratique médicale rend, en théorie, la médecine accessible aux solutions innovantes. Des initiatives publiques existent en France pour optimiser cet accès à la donnée et en assurer un usage sécurisé. La Plateforme des Données de Santé (PDS), ou Health Data Hub, en est un exemple. La plate-forme est destinée à favoriser l’accès aux données de santé à des fins de recherche et de valorisation*. Son fonctionnement et ses pratiques sont strictement encadrées*. Les données de santé étant par essence particulièrement sensibles au regard des informations qu’elles contiennent*, de nombreuses questions sur la sécurité de l’hébergement et de leur accès, ainsi que sur l’éthique et les finalités concrètes de leur usage se posent en pratique.

- Les usages concrets :

Dans son acception la plus répandue, une IA est entraînée et déployée dans le but de répliquer la pensée humaine et aboutir à la résolution d’un problème. Appliqué à notre cas d’espèce, il peut s’agir notamment de reproduire le cheminement cognitif du médecin permettant d’arriver au diagnostic. Un marché porteur qui attire et permet le développement autour d’un écosystème national d’entreprises innovantes. C’est le cas de SkinMed*, une start-up française dont l’objectif est d’optimiser l’analyse de lésion cancéreuse via le recours à l’IA comme aide à la décision du praticien. Thérapixel, une autre société, propose logiciel « Mammoscreen*», qui, via le recours au deep learning va assister le praticien dans l’analyse de tumeurs cancéreuses et le dépistage de cancers du sein. De nombreuses spécialités ayant un lien avec l’imagerie médicale, comme la dermatologie, l’oncologie ou la cardiologie sont concernées par l’arrivée de technologies innovantes entraînées à partir d’une masse importante de données de qualité. Il serait trop long de lister l’ensemble des licornes françaises participant à l’automatisation de tout ou partie de la décision médicale, mais le lecteur avisé pourra trouver davantage d’informations sur l’annuaire dédié Licorne Sociéty*.

- IA et Santé nationale, quels enjeux ?

Il est difficile d’estimer à l’avance si l’IA remplacera le médecin. Dans un contexte de numérisation continue des choses du monde, et a fortiori des données médicales et de la connaissance en la matière, il n’est pas interdit de réfléchir sur la capacité future des modèles à égaler ou surpasser selon les cas, les praticiens. Néanmoins, la question reste sujette à débat. Le praticien n’est pas seulement là pour fournir un diagnostic à un patient, mais assurer également un accompagnement, une écoute, et fournir à celui qui en a besoin son humanité*. Jusqu’à présent, la complexité d’une attitude empreinte d’empathie ou de bienveillance ne saurait être reproduite au sein d’un modèle algorithmique. Le choix opéré par les entreprises spécialisées semble in fine davantage s’axer sur la fourniture d’une aide à la décision, d’un outil ou d’un robot au praticien l’aidant dans l’exercice de son métier, sans pour autant prétendre, en l’état actuel de la technologie, à une autonomisation totale du diagnostic. La question de savoir si, sur 100 dossiers, une IA entraînée émettra un diagnostic plus performant que celui d’un médecin humain reste pour le moment un cas d’étude, entre annonces grandiloquentes et réalité tangible. Cette médecine assistée pose par ailleurs des enjeux considérables, notamment en matière d’éthique médicale, de responsabilité et de souveraineté. En définitive, s’orienter vers davantage de complémentarité entre le médecin et l’IA que vers une opposition des deux semble être une voie plus raisonnable, la santé n’étant pas qu’une affaire de technologie.

Jean-François Scotto (Octobre 2025)

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Sources* :

• Laurent Alexandre, La guerre des intelligences, 2017

• On opposera ici l’IA « faible », soit un outil à disposition de l’humain, de l’IA « forte », soit une entité autonome.

• Plateforme des données de santé : missions et enjeux, www.cnil.fr

• Art. L 1462-1 du Code de la Santé Publique

• À travers le RGPD, l’Union Européenne s’est doté d’un instrument unique au monde en matière de protection des données. Le règlement a été transposé en droit français à travers la loi 2018-493 du 20 juin 2018.

• Skinmed, la start-up française qui facilite la détection des cancers de la peau et qui va briller à Vivatech, France inter, 12 juin 2025.

• MammoScreen, l’intelligence artificielle qui détecte les cancers du sein, BPI france, octobre 2022.

• L'annuaire des startups - Licorne Society

• Il convient de préciser que les systèmes d’IA applicable au domaine de la santé sont multiples et permettent de fournir des solutions qui ne concernent pas que la partie diagnostique, mais également d’autres aspects comme la prévention ou la chirurgie robotique. Dans chaque situation, l’expérience métier du médecin semble incontournable.