L’intelligence artificielle : le super assistant de la médecine

Nous sommes de plus en plus nombreux à utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour tout et n’importe quoi. Selon une étude du cabinet Resoneo, qui a analysé les requêtes sur ChatGPT, on apprend que près de la moitié (48,3 %) sont des questions factuelles. Cela devient un réflexe, comme nous le faisions auparavant avec Google. Simple et rapide.

Mais, la vraie révolution de l’IA se cache ailleurs. Et, en particulier dans le domaine de la santé et de la médecine. L’apport le plus visible de l’IA se situe dans l’imagerie médicale. Aujourd’hui, des algorithmes de « deep learning » (apprentissage profond) analysent des milliers de scanners, d’IRM ou de biopsies avec une acuité dépassant parfois l’œil humain.

Le meilleur spécialiste peut passer à côté d’un détail parce qu’il est fatigué ou moins concentré. L’IA n’est jamais fatiguée, même à 3 heures du matin !

L’IA excelle aussi dans l’analyse des signaux faibles. En surveillant en temps réel les constantes vitales des patients hospitalisés, elle peut prédire un arrêt cardiaque ou un choc septique plusieurs heures avant qu’il ne survienne, offrant aux soignants une fenêtre d’intervention salvatrice.

La découverte de médicaments profite aussi de l’IA. Traditionnellement, le développement d’un nouveau médicament est un parcours du combattant : 10 à 15 ans de recherche et un coût moyen de 2 milliards d’euros, avec un taux d’échec avoisinant les 90 % lors des essais cliniques.

L’IA change radicalement la donne en intervenant à trois niveaux clés. Grâce à des outils comme AlphaFold (Google DeepMind), l’IA a réussi à prédire la structure de presque toutes les protéines connues. Cette cartographie permet aux chercheurs de comprendre immédiatement où et comment un médicament pourrait se fixer.

Au lieu de tester des milliers de molécules existantes par hasard, l’IA utilise la conception générative. On indique à l’algorithme les propriétés souhaitées (toxicité faible, haute solubilité, efficacité ciblée), et celui-ci « invente » des structures chimiques inédites.

La vigilance du médecin

L’IA permet de créer des jumeaux numériques de patients. En simulant la réaction d’un organisme virtuel au traitement, les chercheurs peuvent prédire les effets secondaires et affiner les dosages avant même d’administrer la substance à un humain, réduisant ainsi les risques et les coûts.

Et l’IA permet de passer plus rapidement aux essais sur des personnes. Des entreprises, comme Insilico Medicine, ont déjà fait passer des molécules conçues par IA en phase d’essais humains en un temps record (moins de 18 mois).

Début janvier 2026, cette biotech américaine a annoncé l’administration de la première dose au premier patient dans le cadre d’un essai clinique pour traiter les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin.

La révolution de l’intelligence artificielle soulève également des préoccupations concernant la protection des données et la fiabilité des réponses. Comment garantir que ces informations ultra-sensibles ne soient pas détournées ni piratées ? Les données de santé intéressent de plus en plus les cybercriminels, car elles présentent une valeur importante sur le dark web.

En septembre dernier, Inovie Labosud a été victime d’une cyberattaque. Parmi les données compromises, on trouve des informations personnelles, des coordonnées et certaines données médicales issues des analyses réalisées dans les laboratoires du Sud de la France.

Les questions éthiques entourant les données de santé sont complexes. À qui appartiennent vos données de santé ? À vous, à l’hôpital qui les a collectées, ou à l’entreprise de technologie qui les analyse ?

De plus, l’IA pose le défi de la « boîte noire ». Si un algorithme pose un diagnostic, le médecin doit être capable d’en comprendre le raisonnement pour le valider. L’IA ne doit pas supplanter le praticien. C’est à lui d’être vigilant…