L’intelligence artificielle générative : soutien ou obstacle à la réflexion clinique chez les internes de médecine générale?

Depuis plusieurs années, l’intelligence artificielle (IA) connaît un développement rapide et une intégration croissante dans de nombreux secteurs d’activité. Cette diffusion touche aussi bien la sphère privée que professionnelle, portée par des outils devenus facilement accessibles, rapides d’utilisation et, pour de nombreux utilisateurs, intégrés aux pratiques quotidiennes. Si cette démocratisation offre de nouvelles perspectives, elle soulève également des interrogations quant à son impact dans différents domaines, notamment en médecine, où ses effets restent encore insuffisamment évalués.
La médecine générale repose sur un raisonnement clinique complexe mobilisant à la fois des processus analytiques et intuitifs.
Le raisonnement analytique correspond à une démarche consciente et systématique de résolution de problèmes, fondée sur l’analyse des données cliniques et l’élaboration d’hypothèses diagnostiques. À l’inverse, le raisonnement intuitif, également qualifié d’analogique, repose sur la reconnaissance rapide de situations déjà rencontrées et participe à ce qui est communément désigné sous le terme de « ressenti clinique ».
L’intelligence artificielle regroupe différentes technologies dont les applications varient selon les objectifs recherchés, nous pouvons citer ;
L’IA prédictive, par exemple, analyse des données passées afin d’anticiper une évolution future et trouve des applications dans des domaines tels que la finance ou la logistique.
L’IA conversationnelle permet quant à elle des échanges entre un utilisateur et un système informatique, notamment dans le cadre d’un support client.
L’IA visuelle est utilisée pour l’analyse et l’interprétation d’images, avec des applications allant de la sécurité à la reconnaissance faciale.
Dans le cadre de notre thèse, nous nous intéresserons principalement à l’intelligence artificielle générative. Ce type d’IA est capable de produire de nouveaux contenus, qu’il s’agisse de texte, d’images, de vidéos ou de fichiers audio, à partir de vastes ensembles de données ayant servi à son apprentissage. Ces outils sont désormais en mesure de synthétiser des informations médicales, de proposer des diagnostics différentiels, d’assister la rédaction de documents médicaux ou encore de répondre à des questions cliniques.
L’internat de médecine générale, à travers les stages et les travaux universitaires, contribue au développement progressif de ces deux modes de raisonnement. Le raisonnement intuitif se construit notamment au contact répété de situations cliniques rencontrées en pratique, tandis que le raisonnement analytique est renforcé par les travaux réflexifs, notamment les traces d’apprentissage et les récits de situations complexes authentiques (RSCA). L’objectif de cette formation est de permettre l’articulation de ces deux modes de pensée afin de développer un raisonnement clinique flexible et adapté à la prise en charge de situations complexes dans leurs dimensions biologiques, psychologiques et sociales.

Dans ce contexte, l’exposition croissante des internes aux outils d’intelligence artificielle générative soulève plusieurs interrogations quant à leur influence sur l’acquisition des compétences cliniques. Si ces outils peuvent constituer un support à l’apprentissage et à la réflexion diagnostique, ils pourraient également modifier les modalités de construction du raisonnement clinique, notamment la capacité à développer une intuition clinique fondée sur l’expérience.
À ce jour, peu de données sont disponibles concernant l’impact perçu de l’intelligence artificielle générative sur les mécanismes cognitifs impliqués dans le raisonnement clinique des internes de médecine générale. Comprendre les usages de ces outils, les représentations qu’en ont les internes ainsi que la perception de leur influence apparaît nécessaire afin de comprendre l’impact de l’utilisation de l’IA sur le raisonnement analogique ou analytique des internes de médecine générale.

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Quel est l'impact de l'utilisation des outils d'intelligence artificielle générative sur le raisonnement clinique des internes de médecine générale ?