Navigation – Plan du site

AccueilLireLes comptes rendus2025Olivier Cousin et Andy Smith, IA ...

Olivier Cousin et Andy Smith, IA et santé, l’âge des possibles

Estelle Vallier
IA et santé
Olivier Cousin, Andy Smith, IA et santé. L'âge des possibles, Paris, Les Presses de Sciences Po, coll. « Académique », 2025, 264 p., ISBN : 9782724644357.
Haut de page

Texte intégral

1« Travailler sur un objet qui n’existe pas » tel est le paradoxe par lequel Olivier Cousin et Andy Smith débutent leur ouvrage consacré à l’intelligence artificielle (IA) en santé. Ce paradoxe exprime la position singulière de l’objet étudié : omniprésente dans les discours, les publications médicales et les investissements, l’IA resterait pourtant aux marges des pratiques médicales routinières. Les auteurs pensaient pouvoir analyser un dispositif stabilisé et opérationnel dans les services hospitaliers, or il semblerait que l’IA « existe sans avoir de réelle existence » (p. 7). Si les projets d’IA en santé ont, pour la plupart, dépassé le stade des laboratoires de recherche, ils n’ont, en revanche, pas encore franchi pleinement la porte des établissements de santé. Cet écart entre promesses et usages constitue le point de départ de l’enquête : pourquoi l’IA reste-t-elle au seuil de la médecine ?

  • 1 Victor Nee, « The New Institutionnalisms in Economics and Sociology, dans Neil J. Smelser et Richar (...)

2S’appuyant sur les travaux néo-institutionnalistes, notamment ceux de Victor Nee qui analysent le rôle déterminant des institutions dans le fonctionnement économique de nos sociétés1, les auteurs avancent deux hypothèses structurantes pour étudier la rencontre entre la technologie et le monde médical. D’une part, la médecine est appréhendée comme un ordre institué, fait de règles, de traditions et de croyances, auquel les acteur·ices se réfèrent fortement. D’autre part, toute tentative d’introduction de l’IA se heurte à cet ordre institué et nécessite donc un travail politique de la part des porteur·euses de projets d’IA – start-ups, chercheur·es, médecins - visant soit à transformer cet ordre, soit à s’y conformer. Si l’IA reste aux portes de la médecine, c’est que, pour les auteurs, ce travail de cadrage et d’ajustement aux normes du secteur de la santé n’est pas encore abouti voire à certains endroits, pas encore engagé.

3L’ouvrage s’appuie sur une enquête qualitative débutée en 2020, composée d’une soixantaine d’entretiens menés en France et au Québec, auprès d’acteur·ices issu·es de trois mondes : les start-ups, le secteur académique et celui de la santé (professionel·les de santé, administration hospitalière, instances de régulation). Les auteurs ne prétendent pas à l’analyse comparative mais observent des dynamiques similaires dans les deux contextes nationaux.

4Cousin et Smith engagent leur propos en déconstruisant d’emblée la promesse selon laquelle l’IA introduirait une rupture radicale dans le monde médical. Loin de s’y opposer, elle s’inscrit dans une continuité longue d’outils emblématiques du progrès médical destinés à dépasser les compétences humaines, du stéthoscope à l’IRM. Les auteurs mettent toutefois en avant que l’originalité de l’IA tient à deux promesses spécifiques : la puissance des machines et leur capacité à traiter un très grand nombre de données ; et leur pouvoir de prédiction afin d’éclairer le devenir des patient·es. Néanmoins, ces promesses ravivent aussi des craintes liées au progrès médical : la médicalisation à outrance qui fait de chaque individu un malade qui s’ignore (Foucault, Illich) ou encore les critiques sur les enjeux épistémiques sur le fonctionnement de l’IA comme « boite noire » dans laquelle les algorithmes construisent leurs propres règles.

5Les auteurs montrent ainsi que l’IA repose moins sur des preuves robustes de son efficacité que sur l’ampleur des attentes qu’elle cristallise dans la plupart des spécialités médicales. La grande majorité des projets d’IA en santé demeure ainsi à un stade expérimental – 95 % d’entre eux d’après Cousin et Smith (p. 62) – malgré des financements importants, à l’instar en France d’un plan de l’État de 1,8 milliard d’euros sur quatre ans. Pour les auteurs, ces investissements s’expliquent par la force des promesses : plus elles sont grandes, plus elles nécessitent des ressources et exercent un pouvoir d’attraction. Ainsi, les usages envisagés de l’IA se déploient tout au long de la chaîne de soin : de l’IA de reconstruction, principalement dans le domaine de l’imagerie - en amont de la pratique - à l’IA de détection (fractures, lésions sur les mammographies) qui s’agrège au cœur de la pratique médicale et qui s’avère la plus prometteuse par son aide au diagnostic malgré la fragilité des preuves de son bénéfice clinique.

6La question des données de santé qui alimentent les outils d’IA constitue un nœud central de l’ouvrage. Toutes les innovations portées par l’IA se faisant au nom des patient·es, la technologie s’appuie donc sur leurs traces numériques (comptes rendus, radios, échographies, analyses de sang, etc.) qui relèvent de données personnelles et sensibles dont l’accès est encadré en France (Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL ; Règlement Général de Protection des données, RGPD) comme au Québec (Commissariat à la vie privée, qui est l’équivalent de la CNIL). Alors que les porteur·es de projets d’IA - issu·es du monde médical comme des start-ups - dénoncent régulièrement ces lourdeurs administratives et juridiques, les auteurs proposent une lecture différente et affirment que le droit ne constitue pas un obstacle majeur. Ce sont plutôt la fragmentation des systèmes d’informations et leur hétérogénéité qui freinent le développement des projets. Cette analyse permet de déplacer le regard, des contraintes juridiques vers les conditions organisationnelles concrètes de la production et de la circulation des données.

7Ainsi, c’est dans l’examen des institutions médicales que se situe le cœur de la démonstration des auteurs. L’IA se heurte d’abord à la médecine comme profession organisée. Celle-ci repose largement sur la médecine fondée sur les preuves (evidence-based medicine) qui constitue le cadre de référence pour évaluer les pratiques médicales. Ce modèle s’appuie sur des essais cliniques contrôlés et sur trois principes centraux : la qualité, la sécurité et l’efficacité des soins. Or, l’IA s’inscrit difficilement dans ce cadre car elle repose sur un apprentissage permanent. Les algorithmes évoluent au fil du temps, ce qui les rend trop instables pour être évalués selon les critères classiques. Pour les auteurs, l’image de la « boite noire » illustre bien ce décalage : le fonctionnement interne des algorithmes est souvent peu transparent, alors que le monde médical valorise la compréhension et la traçabilité des décisions.

8L’organisation hospitalière, et sa myriade d’unités, constitue un second frein majeur au déploiement de l’IA, d’après les auteurs. Dans un des CHU enquêtés, on compte 110 services médicaux répartis sur plusieurs sites (p. 170). Ainsi, les algorithmes devraient pouvoir s’intégrer dans un système hospitalier hétérogène et éclaté, ce qui perturbe concrètement leur déploiement. Leur intégration supposerait notamment une bonne interopérabilité des applications afin de ne pas entraver le travail et les routines des médecins ou des gestionnaires, déjà confrontés à la coexistence de nombreux logiciels. L’IA se heurte également à la diversité de systèmes informatiques propres à chaque hôpital et à leur un inégal déploiement. On apprend qu’en 2021, seulement 68 % des CHU déclarent avoir achevé l’informatisation du dossier médical (p. 181).

9Enfin, l’accès au marché des applications d’IA en santé apparait comme une épreuve décisive. Pour être reconnues comme dispositifs médicaux, les applications doivent passer par deux instruments de régulation : obtenir le marquage CE (Conformité Européenne) et entrer dans les nomenclatures de remboursement du système de santé français. Or, les modalités de certification s’inspirent de la réglementation des médicaments basés sur les essais cliniques. L’obtention du marquage CE se révèle être un « parcours du combattant » (p. 216) car il n’est pas adapté au fonctionnement évolutif des algorithmes qui s’enrichissent des données traitées. Les porteur·es de projet font également face au « mur du remboursement » (p. 232). Pour être remboursable, l’IA doit devenir un acte identifiable en tant que tel comme l’est, parmi d’autres, une prise de sang. Or, il n’existe pas à ce jour de code de remboursement, ce qui traduit, d’après Cousin et Smith, une absence de travail politique de la part des sociétés savantes, des médecins et des industriels pour faire reconnaitre et advenir ce remboursement.

10En conclusion, les auteurs soutiennent que l’IA en santé reste à « l’âge des possibles » face à un monde fortement institutionnalisé. On ressort donc de la lecture de cet ouvrage avec une thèse claire et bien étayée, accessible à un public non averti des enjeux technologiques et des mondes de la médecine. On peut toutefois en prolonger la discussion : si les usages restent largement expérimentaux, les projets d’IA trouvent bien leur place à l’hôpital, notamment à l’articulation entre recherche, soin et industrie. Une analyse de ces configurations hybrides – des relations entre médecins, chercheur·es et représentant·es de start-ups – permettrait sans doute d’affiner la compréhension des dynamiques à l’œuvre et d’éclairer peut-être un élément qui appelle à être approfondi : l’apparente absence de travail politique visant l’obtention des certifications européennes et des codes de remboursement, alors même que les porteur·es de projet auraient tout intérêt à s’y engager. Ces questionnements et invitations à aller plus loin témoignent moins des limites de l’ouvrage que de sa capacité à stimuler la réflexion sociologique sur les transformations contemporaines de la médecine.

Haut de page

Notes

1 Victor Nee, « The New Institutionnalisms in Economics and Sociology, dans Neil J. Smelser et Richard Swedberg (eds.), The Handbook of Economic Sociology, Princeton, Princeton University Press, 2005, p. 49-74

Haut de page

Pour citer cet article

Référence électronique

Estelle Vallier, « Olivier Cousin et Andy Smith, IA et santé, l’âge des possibles », Lectures [En ligne], Les comptes rendus, mis en ligne le 18 décembre 2025, consulté le 10 février 2026. URL : http://journals.openedition.org/lectures/69302 ; DOI : https://doi.org/10.4000/15dl7

Haut de page

Rédacteur

Estelle Vallier

Sociologue, chercheuse en post-doctorat (Inserm, Cermes3)

Haut de page

Droits d’auteur

CC-BY-NC-ND-4.0

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY-NC-ND 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont susceptibles d’être soumis à des autorisations d’usage spécifiques.

Haut de page
Rechercher dans OpenEdition Search

Vous allez être redirigé vers OpenEdition Search