Recension : Olivier Cousin, Andy Smith, IA et santé. L’âge des possibles (2025, Presses de Sciences Po)
Olivier Cousin, Andy Smith (2025), IA et santé. L’âge des possibles, Paris, Presses de Sciences Po, 264 p.
Recension version post-print par
Laurène Assailly
laurene.assailly@ens.psl.eu
Post-doctorante à l’Institut Santé Numérique en Société Centre Maurice Halbwach-École Normale Supérieure-PSL, 48 boulevard Jourdan, 75014 Paris, France
L’ouvrage d’Olivier Cousin et Andy Smith confronte les promesses de l’intelligence artificielle (IA) en santé à ses réalités. Il s’ouvre sur un constat : s’il existe de multiples expérimentations, aucune ou presque n’est utilisée en routine à l’hôpital. Le livre explore alors une question empirique : quels sont les obstacles au déploiement de l’IA hospitalière ?
IA et santé. L’âge des possibles ne s’inscrit pas directement en STS ou en sociologie de la santé, comme la thématique pourrait le laisser présager. Il propose une perspective complémentaire croisant sociologie de l’action publique et sociologie du travail.
Le matériau principal de l’ouvrage est une soixantaine d’entretiens avec des acteurs de l’IA en santé, en France et à Montréal. Ils et elles travaillent – et souvent circulent – entre trois types d’institutions. Certain·es ont fondé ou travaillent dans des entreprises spécialisées dans l’IA en santé. D’autres sont enseignant·es-chercheur·es en informatique, en droit ou en santé publique, spécialisé·es en IA. D’autres enfin occupent des fonctions médicales ou administratives dans des hôpitaux publics. Les extraits d’entretiens montrent un réseau d’acteurs expert·es qui développent et promeuvent ces technologies. Les enquêté·es sont en décalage avec les pratiques quotidiennes des hôpitaux où l’IA n’est pas une priorité. L’ouvrage s’intéresse donc aux discours et expériences d’acteurs qui produisent et promeuvent l’IA à l’hôpital.
Le livre est divisé en deux parties. La première traite des promesses et régimes de justification de l’IA, rappelant que les promesses construisent une vision politique de ce que sont et devraient être la médecine et le système santé. Elle étudie comment ces promesses affectent le champ de la santé en captant d’importants investissements.
Le premier chapitre analyse les discours publics sur l’IA en santé. Il inscrit les « ruptures et continuités » (p. 18) de cette technologie dans l’histoire longue de la médecine technique. Ce nouvel outil doit accroitre les capacités des soignant·es, prolongeant un récit qui associe médecine et progrès. Ces discours mobilisent une rhétorique positiviste du progrès, à rebours d’approches plus récentes des technologies centrées sur les risques. Les auteurs soulignent le déterminisme technologique prégnant de discours pour lesquels la performance technique de l’IA assure son adoption. Ils présentent aussi des critiques de l’IA, dans la continuité de critiques sociales de la technique qui réduit l’autonomie professionnelle. Celles-ci ont été intégrées par les producteurs : l’IA en santé promet d’assister et non de remplacer les médecins.
Le deuxième chapitre étudie les investissements publics en faveur de l’IA en santé. Il analyse ces dynamiques d’action publique par la grille de lecture de l’économie de la promesse. Les discours publics euphémisent les incertitudes technologiques – alors que bien des projets « ne dépasseront probablement pas le stade des laboratoires » (p. 56). En brouillant présent et futur, ils produisent un horizon d’attentes technosolutionnistes.
Le troisième chapitre analyse les ressorts de désirabilité des promesses de l’IA en santé, qui prolongent l’imaginaire sur l’automatisation. Le livre y apporte un contrepoint utile en mobilisant la sociologie du travail. Les auteurs proposent une typologie des « régimes de performance » (p. 80) de l’IA en santé et discutent les promesses de chacun. L’IA médicale d’abord, technologie d’aide au diagnostic, traite des volumes de données supérieurs aux capacités humaines. Elle promet d’améliorer la productivité et l’expertise des spécialistes humains qu’elle assiste sur des tâches ciblées. Le livre souligne des interrogations à propos de la dépendance de la profession à ces technologies et dans la définition du sens et du contenu du travail médical. L’IA hospitalière, ensuite, doit optimiser les performances administratives et gestionnaires des hôpitaux. Ce type de promesse s’appuie sur « une lecture en partie fictive du travail » (p. 98), où seules les tâches rébarbatives sont automatisées, réservant aux humains les activités de réflexion, valorisantes et créatives. Or, la sociologie du travail a montré que les tâches répétitives impliquent des jugements, savoirs et compétences et qu’historiquement, l’automatisation déqualifie les emplois. L’IA régulatrice, enfin, promet de pallier les pénuries d’offre de santé (déserts médicaux, services d’urgences saturés, déshumanisation de la prise en charge). Cette approche normative « acte la désorganisation du système de santé et propose d’en modifier sinon son fonctionnement, au moins son mode de régulation » (p. 101).
La seconde partie du livre fait l’hypothèse « d’un travail politique inachevé » (p. 108) qui retarderait l’adoption de l’IA à l’hôpital. Elle analyse des épreuves que l’IA en santé doit affronter pour devenir réalité. Dans une perspective latourienne, les auteurs interrogent les traductions qui permettraient leur adoption par des communautés professionnelles hospitalières. Les producteurs, considérant leurs technologies comme autonomes, ne s’engageraient pas dans le travail de traduction nécessaire pour intégrer le secteur très normé de la santé. Curieusement, le concept d’épreuve apparait surtout au dernier chapitre, alors que les trois précédent relèvent aussi de cette analyse.
Le quatrième chapitre synthétise le cadre règlementaire qui protège les données personnelles sensibles des patient·es, dont les IA ont besoin pour fonctionner. Il montre que, contrairement à ce qu’affirment de nombreux discours, la règlementation n’est pas une épreuve qui bloquerait l’IA en santé. Le droit permet de concilier protection des données et autorisation de les utiliser à fins d’amélioration de la santé.
Le cinquième chapitre interroge les épreuves que rencontre l’IA au sein de la profession médicale. Pour les auteurs, elle serait peu utilisée car elle « ne satisf[ait] pas au cadre de référence dominant de la médecine » (p. 128). L’IA ne s’inscrit pas dans le régime de preuve des essais cliniques. Elle représente une boîte noire non-explicable pour les médecins : entrainée sur des données opaques, dont la représentativité par rapport aux données de vie réelle est incertaine. Ce rejet de l’IA est nuancé : nombre de clinicien·nes acceptent de tester des IA et d’autres outils boites noires comme les IRM sont utilisés en routine.
Le sixième chapitre analyse trois épreuves à l’adoption de l’IA dans l’organisation bureaucratique de l’hôpital. En premier lieu l’interopérabilité, c’est-à-dire la capacité à connecter l’IA à un système informatique existant. Les données dont ont besoin les IA sont produites dans des logiciels multiples, aux standards variés. Les infrastructures de données hospitalières sont souvent anciennes, voire en partie obsolètes ou pas entièrement informatisées. Ensuite, le fait d’intégrer une IA en routine ajoute du travail au service informatique, souvent déjà en sous-effectif. Cela complexifie la maintenance de l’infrastructure fragile mais vitale au fonctionnement d’un hôpital. Assurer un accès stable aux logiciels qui assurent la continuité des soins est prioritaire sur l’implémentation de nouveaux outils. Enfin, des « lourdeurs bureaucratiques » (p. 190) sont dénoncées par les médecins qui portent des projets d’IA. La première partie de l’ouvrage ayant établi que ces objets sont à l’heure actuelle des promesses, la thèse des épreuves administratives comme une cause principale d’un « retard » (p. 193) de l’IA est à relativiser. Cela incite à explorer les investissements, les réorganisations du travail et de l’infrastructure nécessaires à ces IA, dans des hôpitaux sous pression budgétaire.
Le dernier chapitreétudie deux épreuvesà franchir pour que l’IA devienne un objet marchand, disponible sur le marché administré de la santé. La première est la certification : l’obtention du marquage CE, obligatoire pour commercialiser certains produits en Europe et qui atteste de leur conformité à des règles de sécurité. En France, la Haute autorité de santé (HAS), administration responsable de l’évaluation des produits de santé, a défini en 2022 une méthodologie d’évaluation propre aux IA. Elle peinerait cependant à intégrer la composante évolutive des IA apprenantes. On aurait aimé en savoir plus sur son élaboration et sur la façon dont les producteurs qui critiquent les organismes de certification s’en saisissent. La seconde épreuve pour qu’une IA soit financièrement accessible aux hôpitaux est son remboursement par la Sécurité sociale. Les auteurs évoquent une controverse de quantification – malheureusement non développée – entre les fabricants qui évaluent les performances pures de leur IA et la HAS qui en évalue « la valeur ajoutée thérapeutique » (p. 226).
Comme son titre l’indique, « l’âge des possibles » s’intéresse à un objet mouvant. Il propose un état des lieux qui appelle à de nouveaux travaux sur les pratiques professionnelles et les dynamiques politiques de l’IA en santé. Il permet au lectorat peu familier du numérique en santé de prendre la mesure de la diversité des situations empiriques, des problématiques et des incertitudes derrière cette dénomination. Il montre de manière nuancée qu’il existe une prudence plutôt qu’une résistance professionnelle face à cette technologie.
Plusieurs points de l’ouvrage appellent discussion. Le premier porte sur la définition de l’« IA en santé » : on ne sait pas exactement quelles technologies sont visées. Le livre semble adopter une approche pragmatique qui suit l’usage de l’expression par les acteurs. Vu la variété des objets et projets évoqués, parler d’IA au singulier entretient un flou sur le périmètre des différentes dynamiques étudiées. D’autant que ce périmètre apparait instable. Par exemple, si une délimitation de l’objet peut être opérée depuis la typologie du troisième chapitre, le dernier chapitre ne concerne que les IA de type médicales développées selon un modèle marchand. Par ailleurs, des technologies d’IA qui semblent contredire l’affirmation introductive selon laquelle il n’existe pas d’IA en routine à l’hôpital sont évoquées et écartées. C’est le cas d’IA de dictée vocale utilisées pour les comptes-rendus médicaux ou d’algorithmes de reconstruction d’image dans des machines IRM. On bute à nouveau sur la sous-définition de l’IA, qui apparait en creux comme une IA dite « de rupture » (p. 10), excluant des objets techniquement qualifiables d’IA considérés comme ordinaires. Cette assimilation non explicitée de l’IA à des processus d’innovation crée une tension dans l’ouvrage. Alors que la première partie met en garde contre le brouillage entre promesses et réalité, la seconde n’est pas toujours claire sur ce qui relève d’une technique disponible, en cours de développement ou d’une simple annonce. Il est dommage que le flou justement pointé en première partie soit parfois entretenu dans la seconde. Par exemple, quand le livre évoque des craintes sur l’IA en santé qui « concernent un futur qui pourrait être proche, même s’il n’existe pas encore » (p. 165).
Le point suivant porte sur la posture parfois idéaliste adoptée pour analyser les obstacles à l’adoption de l’IA. Le cinquième chapitre en particulier déconnecte les logiques médicales des reconfigurations de pratiques nécessaires à l’utilisation d’un nouvel outil, objet de travaux en sociologie du travail, sociologie de la santé et en STS. On pourrait aussi discuter la thèse de la réticence médicale vis-à-vis des modes de preuve de l’IA au regard des travaux sur le développement de validations thérapeutiques qui dérogent au gold standard de l’Evidence-Based Medicine. On se demande à la lecture ce qui conduirait les médecins à adhérer plus fortement à ce régime de preuve pour évaluer les IA. Il est aussi dommage que le quatrième chapitre consacré aux données ne mobilise pas la sociologie du travail des données. Cela permettrait de prolonger la discussion vers les enjeux de production des données et les logiques politiques de leurs (non)circulations. Cette littérature enrichirait l’analyse des frictions à la mobilité des données : elles peuvent répondre à des intérêts pratiques et le fait de les définir comme des obstacles est situé.
Pour conclure, on peut revenir sur la question centrale de l’ouvrage : pourquoi l’IA n’existe (pour le moment) pas en routine à l’hôpital ? Le texte adopte une posture favorable à l’IA en santé qui mériterait d’être explicitée : il cherche à identifier « des obstacles » (p. 8) pour mieux les lever. Il mentionne de possibles contre-arguments à l’usage quotidien des IA qui auraient pu être plus discutés (autonomie professionnelle, dépendance à des acteurs économiques, protection des données). Les auteurs semblent par exemple déplorer qu’il n’y ait pas de mobilisation des entreprises, des sociétés savantes et des organisations professionnelles en faveur du remboursement des IA. Ils terminent sur le constat que cette technologie « ne parait paradoxalement pas dans l’ordre des priorités » (p. 238). Ce paradoxe est relatif : le livre nous montre en effet des technologies à la fiabilité clinique incertaine, qui ne sont pas une priorité médicale, ni hospitalière – l’offre s’adressant souvent à « des gens qui n’ont rien demandé » (verbatim p. 150). Derrière les frustrations des promoteurs de l’IA, on perçoit un conflit à propos de la priorisation des missions des hôpitaux. Cela ouvre une question stimulante, déjà en filigrane de l’ouvrage et qu’on espère approfondie par de futures recherches : comment sont négociées les priorités des investissements technologiques hospitaliers ?