L’IA envahit les hôpitaux, mais personne ne vérifie si ça marche vraiment

En 2024, 65 % des hôpitaux français ont adopté des outils d’intelligence artificielle, selon la Fédération hospitalière de France. Le chiffre est impressionnant sur le papier. Dans les faits, il cache une réalité moins glorieuse : ces programmes servent surtout à remplir des cases, pas à sauver des vies.

Prenez l’exemple du CHU de Lille. Là-bas, un algorithme analyse les scanners pour détecter des tumeurs au cerveau. En théorie, c’est une avancée. En pratique, les radiologues passent plus de temps à justifier les erreurs de la machine qu’à soigner. « On nous demande de valider des diagnostics générés par l’IA, mais personne ne nous explique pourquoi elle se trompe », confie un interne, sous couvert d’anonymat. Résultat : les médecins gaspillent leur temps à corriger des bêtises évitables.

Pourquoi cette course en avant ?

La réponse est simple : l’argent. Les subventions européennes et les appels à projets nationaux financent massivement ces outils, même inutiles. À Paris, l’AP-HP a dépensé 12 millions d’euros en 2023 pour des logiciels d’IA censés « optimiser les flux de patients ». Traduction : trier les dossiers plus vite. Pas soigner mieux.

Les promoteurs de l’IA médicale vendent du rêve : « Moins d’erreurs, plus d’efficacité ». Sauf que les études indépendantes, comme celle de l’Inserm publiée en 2022, montrent que les algorithmes se plantent autant que les humains, parfois même plus. Et personne ne sanctionne ces échecs. Pourquoi ? Parce que les hôpitaux ont intérêt à afficher des chiffres flatteurs, pas à avouer leurs ratages.

L’IA remplace-t-elle les médecins, ou les aide-t-elle vraiment ?

À l’hôpital Cochin, un logiciel analyse les dossiers des patients en réanimation pour « prédire les risques de décès ». En réalité, il surcharge les infirmières de rapports inutiles. « On a trois écrans devant nous : un pour le patient, un pour l’IA, et un pour les consignes administratives », raconte une cadre de santé. « Qui a le temps de soigner quand on passe son temps à alimenter des bases de données ? »

Le pire ? Ces outils sont souvent testés sur des données biaisées. Par exemple, un algorithme utilisé à Bordeaux pour détecter des complications post-opératoires avait été entraîné sur des patients majoritairement blancs et masculins. Résultat : il sous-estimait les risques pour les femmes et les personnes issues de l’immigration. « On découvre les bugs après coup, quand il est trop tard », soupire un chef de service.

Pourtant, les directions hospitalières continuent de signer des contrats avec des start-up comme DeepMind Health (filiale de Google) ou Doctolib, sans jamais évaluer l’impact réel sur les soins. À quoi bon ? Les ministères ferment les yeux, les agences de notation applaudissent, et les patients, eux, ne savent même pas qu’ils sont des cobayes.

Ce que les hôpitaux ne veulent pas que vous sachiez

Derrière les communiqués optimistes, il y a une vérité : l’IA en milieu hospitalier, c’est avant tout un outil de gestion.

Prenez les dossiers médicaux électroniques. Depuis 2020, tous les hôpitaux français utilisent des logiciels d’IA pour « faciliter le partage d’informations ». En clair : éviter les erreurs de transcription. Sauf que ces systèmes coûtent cher, plantent régulièrement, et personne n’a jamais mesuré si ça réduisait les erreurs. Pourtant, les budgets sont votés sans discussion.

Et puis, il y a le problème de la responsabilité. Si un algorithme se trompe et qu’un patient meurt, qui est coupable ? Le médecin qui a suivi la recommandation de la machine ? Le développeur ? L’hôpital qui a acheté le logiciel ? Personne ne veut porter ce risque. Alors on fait semblant de croire que tout va bien.

Le vrai scandale, c’est qu’on n’a même pas les données pour savoir si ça marche.

En 2023, la Haute Autorité de Santé (HAS) a lancé un audit sur l’usage de l’IA dans 20 hôpitaux. Résultat ? Seulement 3 établissements pouvaient prouver que leurs outils amélioraient concrètement les soins. Les autres ? « En cours d’évaluation ». Traduction : « On ne sait pas, mais on continue. »

Pourtant, les investissements explosent. Entre 2020 et 2024, les dépenses en IA médicale ont été multipliées par 4,5 dans le secteur public. Les laboratoires pharmaceutiques et les assureurs poussent aussi à l’adoption de ces outils, pas pour soigner, mais pour réduire les coûts.

La vraie question : et si l’IA aggravait les inégalités ?

L’IA médicale promet un avenir plus juste. En réalité, elle risque d’aggraver les déserts médicaux.

Comment ? Parce que les algorithmes ont besoin de données. Plus un hôpital en a, plus il est « performant » aux yeux des tutelles. Résultat : les petits établissements, ceux des zones rurales, n’ont pas les moyens d’investir. Ils restent à la traîne, et leurs patients aussi.

À l’hôpital de Mont-de-Marsan, par exemple, les médecins utilisent toujours des outils manuels. « On n’a pas les moyens d’acheter des logiciels à 50 000 euros par an », explique le directeur. « Du coup, on est considérés comme des hôpitaux de seconde zone. »

Et puis, il y a le problème de la formation. Les médecins ne sont pas préparés à travailler avec l’IA. À la fac de médecine de Toulouse, seulement 10 % des étudiants reçoivent une formation même basique sur ces outils. « On nous apprend à poser un diagnostic, pas à décrypter une sortie d’algorithme », regrette une interne.

Pourtant, les hôpitaux continuent de signer des partenariats avec des entreprises comme IBM Watson Health ou Siemens Healthineers, sans se soucier des compétences des soignants. « On nous vend des miracles, mais on ne nous donne pas les clés pour les utiliser », résume un chef de clinique.

Alors, l’IA sauve-t-elle des vies, ou c’est du vent ?

Non, ce n’est pas du vent. Mais c’est du vent payé très cher.

Les outils d’IA en milieu hospitalier servent d’abord à justifier des budgets, à faire croire qu’on innove, et à désengager la responsabilité des médecins. Ils ne sauvent pas plus de vies qu’un stéthoscope mal utilisé.

Pourtant, personne n’ose le dire. Parce que remettre en cause l’IA, c’est remettre en cause des milliards d’euros d’investissements. Et des carrières.

Alors oui, 65 % des hôpitaux français utilisent l’intelligence artificielle. Mais ce qu’ils ne vous diront jamais, c’est que personne ne sait vraiment si ça change quoi que ce soit.

Et c’est ça, le vrai problème.