{"id":12615,"date":"2026-02-12T17:17:24","date_gmt":"2026-02-12T16:17:24","guid":{"rendered":"https:\/\/vieassociative.be\/actualites\/les-chatbots-ia-sont-encore-pires-pour-donner-des-conseils-medicaux-que-nous-le-pensions\/"},"modified":"2026-02-12T17:17:24","modified_gmt":"2026-02-12T16:17:24","slug":"les-chatbots-ia-sont-encore-pires-pour-donner-des-conseils-medicaux-que-nous-le-pensions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vieassociative.be\/actualites\/les-chatbots-ia-sont-encore-pires-pour-donner-des-conseils-medicaux-que-nous-le-pensions\/","title":{"rendered":"Les chatbots IA sont encore pires pour donner des conseils m\u00e9dicaux que nous le pensions"},"content":{"rendered":"

Il est tentant de penser qu\u2019un chatbot LLM peut r\u00e9pondre \u00e0 toutes les questions que vous lui posez, y compris celles concernant votre sant\u00e9. Apr\u00e8s tout, les chatbots ont \u00e9t\u00e9 form\u00e9s sur de nombreuses informations m\u00e9dicales et peuvent les r\u00e9gurgiter s\u2019ils re\u00e7oivent les bonnes instructions. Mais cela ne veut pas dire qu’ils vous donneront pr\u00e9cis<\/em> un avis m\u00e9dical, et une nouvelle \u00e9tude montre avec quelle facilit\u00e9 l’expertise suppos\u00e9e de l’IA s’effondre. Bref, ils sont encore pires que je ne le pensais.<\/p>\n

Dans l\u2019\u00e9tude, les chercheurs ont d\u2019abord interrog\u00e9 plusieurs chatbots sur des informations m\u00e9dicales. Dans ces tests soigneusement men\u00e9s, ChatGPT-4o, Llama 3 et Command R+ ont correctement diagnostiqu\u00e9 des sc\u00e9narios m\u00e9dicaux dans 94\u00a0% des cas, bien qu’ils aient \u00e9t\u00e9 en mesure de recommander le bon traitement dans 56\u00a0% des cas. <\/p>\n

Mais il ne s\u2019agissait pas d\u2019un test r\u00e9el pour l\u2019utilit\u00e9 m\u00e9dicale des chatbots.<\/p>\n

Les chercheurs ont ensuite pr\u00e9sent\u00e9 des sc\u00e9narios m\u00e9dicaux \u00e0 1 298 personnes et leur ont demand\u00e9 d’utiliser un LLM pour d\u00e9terminer ce qui pourrait se passer dans ce sc\u00e9nario, ainsi que ce qu’elles devraient faire \u00e0 ce sujet (par exemple, s’ils devaient appeler une ambulance, faire un suivi avec leur m\u00e9decin lorsque cela leur convenait ou s’occuper du probl\u00e8me par eux-m\u00eames). <\/p>\n

Les participants ont \u00e9t\u00e9 recrut\u00e9s via une plateforme en ligne qui a v\u00e9rifi\u00e9 que les sujets de recherche sont de vrais humains et non des robots eux-m\u00eames. Certains participants faisaient partie d’un groupe t\u00e9moin \u00e0 qui on avait demand\u00e9 de rechercher le sc\u00e9nario par eux-m\u00eames, et pas<\/em> en utilisant n\u2019importe quel outil d\u2019IA. En fin de compte, le groupe t\u00e9moin sans IA a fait bien mieux que le groupe utilisant le LLM pour identifier correctement les probl\u00e8mes de sant\u00e9, y compris les sc\u00e9narios de \u00ab\u00a0drapeau rouge\u00a0\u00bb les plus graves.<\/p>\n

Comment un chatbot avec des informations \u00ab correctes \u00bb peut induire les gens en erreur<\/h2>\n

Comme l\u2019\u00e9crivent les chercheurs, \u00ab les performances solides des LLM fonctionnant seuls ne suffisent pas pour obtenir de bonnes performances aupr\u00e8s des utilisateurs \u00bb. De nombreuses recherches ant\u00e9rieures ont montr\u00e9 que les r\u00e9sultats des chatbots sont sensibles \u00e0 la formulation exacte que les gens utilisent lorsqu’ils posent des questions, et que les chatbots semblent donner la priorit\u00e9 \u00e0 plaire \u00e0 un utilisateur plut\u00f4t qu’\u00e0 lui donner des informations correctes.<\/p>\n

M\u00eame si un robot LLM peut r\u00e9pondre correctement \u00e0 une question formul\u00e9e objectivement, cela ne signifie pas qu’il vous donnera de bons conseils lorsque vous en aurez besoin. C’est pourquoi il n’est pas vraiment important que ChatGPT puisse \u00ab r\u00e9ussir \u00bb un examen de licence m\u00e9dicale modifi\u00e9 : r\u00e9ussir \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 des questions \u00e0 choix multiples formul\u00e9es n’est pas la m\u00eame chose que de vous dire quand vous devez vous rendre \u00e0 l’h\u00f4pital.<\/p>\n

Les chercheurs ont analys\u00e9 les journaux de discussion pour d\u00e9terminer o\u00f9 les choses ont \u00e9chou\u00e9. Voici quelques-uns des probl\u00e8mes qu\u2019ils ont identifi\u00e9s\u00a0:<\/p>\n

    \n
  • \n

    Les utilisateurs n’ont pas toujours fourni au bot toutes les informations pertinentes<\/strong>. En tant que non-experts, les utilisateurs ne savaient certainement pas ce qu’il \u00e9tait le plus important d’inclure. Si vous avez consult\u00e9 un m\u00e9decin pour quelque chose de potentiellement grave, vous savez qu’il vous posera de nombreuses questions pour \u00eatre s\u00fbr que vous n’oubliez pas quelque chose d’important. Les robots ne font pas n\u00e9cessairement cela.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

     Les robots \u00ab ont g\u00e9n\u00e9r\u00e9 plusieurs types d\u2019informations trompeuses et incorrectes \u00bb.<\/strong> Parfois, ils ignoraient des d\u00e9tails importants pour se concentrer sur autre chose ; parfois, ils recommandaient d’appeler un num\u00e9ro d’urgence mais donnaient le mauvais num\u00e9ro (comme un num\u00e9ro d’urgence australien pour les utilisateurs britanniques).<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Les r\u00e9ponses pourraient \u00eatre radicalement diff\u00e9rentes pour des invites similaires<\/strong>. Dans un exemple, deux utilisateurs ont donn\u00e9 des messages presque identiques concernant une h\u00e9morragie sous-arachno\u00efdienne. Une r\u00e9ponse a demand\u00e9 \u00e0 l’utilisateur de rechercher des soins d’urgence\u00a0; l’autre a dit de s’allonger dans une pi\u00e8ce sombre.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Les gens variaient dans la fa\u00e7on dont ils conversaient avec le chatbot<\/strong>. Par exemple, certains posaient des questions sp\u00e9cifiques pour limiter les r\u00e9ponses du robot, mais d’autres laissaient le robot prendre les devants. L’une ou l’autre m\u00e9thode pourrait introduire un manque de fiabilit\u00e9 dans les r\u00e9sultats du LLM.<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    Les r\u00e9ponses correctes \u00e9taient souvent regroup\u00e9es avec des r\u00e9ponses incorrectes<\/strong>. En moyenne, chaque LLM a donn\u00e9 2,21 r\u00e9ponses parmi lesquelles l’utilisateur pouvait choisir. Naturellement, les gens n\u2019ont pas toujours choisi correctement parmi ces options.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Dans l’ensemble, les gens qui n’a pas<\/em> utiliser les LLM \u00e9taient 1,76 fois plus susceptibles d\u2019obtenir le bon diagnostic. (Les deux groupes \u00e9taient tout aussi susceptibles de trouver la bonne marche \u00e0 suivre, mais cela ne veut pas dire grand-chose : en moyenne, ils n’ont r\u00e9ussi qu’environ 43 % du temps.) Les chercheurs ont d\u00e9crit le groupe t\u00e9moin comme faisant \u00ab nettement mieux \u00bb dans cette t\u00e2che. Et cela peut repr\u00e9senter le meilleur des cas : les chercheurs soulignent qu\u2019ils ont fourni des exemples clairs de conditions courantes, et que les LLM auraient probablement de pires r\u00e9sultats avec des conditions rares ou des sc\u00e9narios m\u00e9dicaux plus complexes. Ils concluent : \u00ab Malgr\u00e9 les solides performances des seuls LLM, \u00e0 la fois sur les crit\u00e8res existants et sur nos sc\u00e9narios, l\u2019expertise m\u00e9dicale \u00e9tait insuffisante pour des soins efficaces aux patients. \u00bb<\/p>\n

    Les chatbots repr\u00e9sentent \u00e9galement un risque pour les m\u00e9decins<\/h2>\n

    Les patients ne savent peut-\u00eatre pas comment parler \u00e0 un LLM, ni comment contr\u00f4ler ses r\u00e9sultats, mais les m\u00e9decins s’en sortiraient s\u00fbrement mieux, n’est-ce pas\u00a0? Malheureusement, les gens du domaine m\u00e9dical sont aussi<\/em> utiliser des chatbots IA pour obtenir des informations m\u00e9dicales d\u2019une mani\u00e8re qui cr\u00e9e des risques pour les soins aux patients.<\/p>\n

    L’ECRI, une organisation \u00e0 but non lucratif sp\u00e9cialis\u00e9e dans la s\u00e9curit\u00e9 m\u00e9dicale, a plac\u00e9 l’utilisation abusive des chatbots IA au premier rang de sa liste des risques li\u00e9s aux technologies de sant\u00e9 pour 2026. Alors que la machine \u00e0 battage m\u00e9diatique de l’IA tente de vous convaincre de donner \u00e0 ChatGPT vos informations m\u00e9dicales, l’ECRI souligne \u00e0 juste titre qu’il est faux de consid\u00e9rer ces chatbots comme ayant une personnalit\u00e9 ou une cognition humaine : \u00ab Bien que ces mod\u00e8les produisent des r\u00e9ponses semblables \u00e0 celles des humains, ils le font en pr\u00e9disant le mot suivant sur la base de grands ensembles de donn\u00e9es, et non par de v\u00e9ritables compr\u00e9hension des informations. \u00bb<\/p>\n

    L\u2019ECRI rapporte que les m\u00e9decins utilisent en fait des outils d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative pour soigner leurs patients, et que des recherches ont d\u00e9j\u00e0 montr\u00e9 les graves risques encourus. L’utilisation des LLM n’am\u00e9liore pas le raisonnement clinique des m\u00e9decins. Les LLM d\u00e9velopperont en toute confiance les d\u00e9tails incorrects inclus dans les invites. Le mod\u00e8le Med-Gemini de Google, cr\u00e9\u00e9 \u00e0 des fins m\u00e9dicales, constituait une partie du corps inexistante dont le nom \u00e9tait un m\u00e9lange de deux parties du corps r\u00e9elles sans rapport ; Google a d\u00e9clar\u00e9 \u00e0 un journaliste de Verge que l’erreur \u00e9tait une \u00ab faute de frappe \u00bb. L\u2019ECRI fait valoir que \u00ab parce que les r\u00e9ponses LLM semblent souvent faire autorit\u00e9, il existe un risque que les cliniciens prennent inconsciemment en compte les suggestions g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l\u2019IA dans leurs jugements sans examen critique \u00bb.<\/p>\n

    M\u00eame dans des situations qui ne semblent pas \u00eatre des cas de vie ou de mort, consulter un chatbot peut causer des dommages. L’ECRI a demand\u00e9 \u00e0 quatre LLM de recommander des marques de gel pouvant \u00eatre utilis\u00e9es avec un certain appareil \u00e0 ultrasons sur un patient porteur d’un cath\u00e9ter \u00e0 demeure \u00e0 proximit\u00e9 de la zone \u00e0 scanner. Il est important d’utiliser un gel st\u00e9rile dans cette situation, en raison du risque d’infection. Un seul des quatre chatbots a identifi\u00e9 ce probl\u00e8me et fait des suggestions appropri\u00e9es\u00a0; les autres ont simplement recommand\u00e9 des gels \u00e9chographiques r\u00e9guliers. Dans d’autres cas, les tests de l’ECRI ont conduit des chatbots \u00e0 donner des conseils dangereux sur le placement des \u00e9lectrodes et les blouses d’isolation.<\/p>\n

    De toute \u00e9vidence, on ne peut pas faire confiance aux chatbots LLM pour assurer la s\u00e9curit\u00e9 des personnes qui recherchent des soins m\u00e9dicaux, que vous soyez la personne qui a besoin de soins, le m\u00e9decin qui la soigne ou m\u00eame le membre du personnel qui commande des fournitures. Mais les services existent d\u00e9j\u00e0, largement utilis\u00e9s et promus de mani\u00e8re agressive. (Leurs cr\u00e9ateurs se battent m\u00eame dans les publicit\u00e9s du Super Bowl.) Il n’existe aucun moyen efficace de s’assurer que ces chatbots ne sont pas impliqu\u00e9s dans vos soins, mais au moins nous pouvons nous en tenir au bon vieux Dr Google\u00a0: assurez-vous simplement de d\u00e9sactiver les r\u00e9sultats de recherche bas\u00e9s sur l’IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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