L'Organisation mondiale de la Santé (OMS) distingue les systèmes d'IA étroite (narrow AI), conçus pour des tâches spécifiques comme l'analyse d'images médicales ou la transcription vocale, de l'IA générale (AGI) — un concept théorique non encore atteint en pratique clinique.
Nuance clinique
Les LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) sont parfois présentés comme une forme d’IA «générale» parce qu’ils semblent capables de tout répondre. En réalité, ils restent des systèmes statistiques — ils prédisent du texte plausible, ils ne comprennent pas au sens clinique du terme. Cette distinction technique a des implications pratiques : un LLM peut «halluciner» (inventer une information plausible mais fausse) sans signal d’alerte apparent. La vigilance critique reste indispensable.
Points pratiques
- IA faible aujourd’hui en santé : scribes IA, détection d’images médicales (radiologie, dermatologie), aide à la prescription, analyse de risque, prédiction de complications dans des contextes très définis.
- Ce que les LLM font bien : reformulation, résumé, génération de brouillons, recherche d’information informelle, communication patient.
- Ce que les LLM font mal : raisonnement clinique complexe, mise à jour en temps réel, spécificité aux lignes directrices québécoises, fiabilité sur des questions rares ou très spécifiques.
- Signal d’alarme : tout fournisseur qui parle d’une IA «qui comprend» ou «qui raisonne comme un médecin» sur-vend le produit.