IA en santé : 6 règles à connaître d’ici 2033

L’intelligence artificielle n’est plus cantonnée aux laboratoires de recherche. Aide à l’interprétation d’images, rédaction de comptes rendus, orientation, suivi à distance ou automatisation administrative : elle entre progressivement dans le quotidien des professionnels de santé. Mais cette accélération pose une question simple : quelles règles adopter pour utiliser l’IA sans perdre la maîtrise de la décision, de la sécurité et des données ?

Du 27 au 29 octobre 2026, les États membres de la Région européenne de l’Organisation mondiale de la Santé (OMS) se réunissent pour examiner une feuille de route consacrée à l’IA en santé pour la période 2026-2033. Cette démarche prolonge les six principes éthiques publiés par l’OMS dès 2021. Ces principes ne constituent pas, à eux seuls, six nouvelles obligations juridiques. Ils forment toutefois une grille de lecture solide pour les pratiques professionnelles, tandis que le droit français et le règlement européen sur l’IA rendent déjà certaines exigences concrètes.

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Pourquoi une feuille de route sur l’IA en santé jusqu’en 2033 ?

Les usages progressent plus vite que les cadres de gouvernance. En juillet 2026, l’OMS Europe indiquait que près des deux tiers des pays de la Région utilisaient déjà l’IA pour le diagnostic et qu’environ la moitié recourait à des assistants conversationnels destinés aux patients. Pourtant, seulement 8 % disposaient d’une stratégie nationale spécifiquement consacrée à l’IA en santé.

Le décalage concerne également les compétences. Selon l’OMS, un pays sur cinq seulement avait intégré l’IA à la formation initiale des professionnels de santé et un sur quatre proposait une formation continue dédiée. Moins de la moitié des pays avaient évalué l’adaptation de leur cadre juridique et près de 40 % ne disposaient d’aucune orientation éthique formalisée.

La feuille de route 2026-2033 vise donc à rapprocher innovation, sécurité, gouvernance des données, responsabilité et montée en compétences. Pour le professionnel de terrain, l’enjeu n’est pas d’attendre 2033 : il consiste à adopter dès maintenant des réflexes compatibles avec ce cadre.

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IA en santé : les 6 règles à connaître d’ici 2033

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1. Garder une décision humaine et respecter l’autonomie du patient

Le premier principe de l’OMS est la protection de l’autonomie humaine. Un outil d’IA peut suggérer, classer, reformuler ou alerter ; il ne doit pas confisquer la décision clinique. Le professionnel reste responsable de l’interprétation du contexte, de l’échange avec le patient et de la décision finale.

En pratique, cela suppose de savoir quand l’outil est utilisé, dans quel but et avec quel niveau d’influence. Plus l’IA pèse sur une décision de diagnostic, d’orientation ou de traitement, plus la supervision humaine doit être réelle et documentée. Le patient doit pouvoir comprendre le parcours de décision et conserver sa capacité à consentir ou à questionner la prise en charge.

2. Vérifier le bénéfice, la sécurité et la pertinence clinique

Une réponse rapide n’est pas nécessairement une réponse fiable. Avant d’utiliser un système d’IA, il faut identifier son usage prévu, ses performances connues, ses limites et la population sur laquelle il a été évalué. Un outil pertinent pour une tâche administrative ne devient pas automatiquement adapté à une décision clinique.

La vigilance doit se poursuivre pendant l’utilisation : contrôle des résultats, comparaison avec les données cliniques, recours aux recommandations professionnelles et interruption de l’usage en cas d’anomalie. L’IA doit soutenir la qualité des soins, jamais servir de raccourci lorsque les preuves sont insuffisantes.

3. Exiger de la transparence et connaître les limites de l’outil

Un professionnel ne peut pas superviser un système qu’il ne comprend pas suffisamment. Il n’est pas nécessaire de maîtriser son code informatique, mais il faut pouvoir répondre à plusieurs questions : à quoi sert-il ? Sur quelles données a-t-il été entraîné ou évalué ? Dans quelles situations peut-il se tromper ? Les résultats sont-ils explicables ou vérifiables ?

Cette exigence vaut particulièrement pour l’IA générative, qui peut produire une formulation convaincante mais inexacte, inventer une référence ou omettre une information importante. La Haute Autorité de santé recommande un usage conscient, supervisé et raisonné, résumé par la méthode A.V.E.C. : Apprendre, Vérifier, Estimer et Communiquer.

4. Définir les responsabilités et conserver une traçabilité utile

L’utilisation d’un outil automatisé ne fait pas disparaître la responsabilité professionnelle. Il doit être possible d’identifier qui a sélectionné l’outil, qui a interprété le résultat, quelle information a influencé la décision et comment une erreur peut être signalée.

La traçabilité ne signifie pas consigner chaque clic. Elle doit être proportionnée au risque : version de l’outil si elle est pertinente, résultat ayant contribué à une décision importante, vérification humaine et conduite tenue en cas d’écart. Pour les médecins, le code de déontologie prévoit désormais explicitement que l’usage de technologies numériques ou d’IA doit préserver la sécurité et la qualité des soins ainsi que la confidentialité des données de santé. EREVO détaille ce cadre dans son article sur le code de déontologie médicale 2026.

5. Protéger les données et prévenir les inégalités

Copier des informations identifiantes dans un service d’IA grand public peut exposer des données de santé sensibles à un traitement non maîtrisé. Avant toute utilisation, il faut vérifier le cadre contractuel, l’hébergement, la finalité du traitement, les durées de conservation et les conditions d’accès. À défaut de garantie suffisante, aucune donnée permettant d’identifier un patient ne doit être saisie.

L’équité doit aussi être contrôlée. Un système entraîné sur une population peu représentative peut être moins performant selon l’âge, le sexe, l’origine, le handicap, la langue ou le contexte social. Le professionnel doit rester attentif aux résultats atypiques et aux effets susceptibles d’aggraver les inégalités d’accès ou de prise en charge.

6. Réévaluer l’outil dans le temps et privilégier un usage soutenable

Un système d’IA n’est pas figé. Son modèle peut évoluer, ses données peuvent changer et ses performances peuvent se dégrader dans un nouveau contexte. L’OMS insiste sur une IA réactive et durable : les outils doivent pouvoir être corrigés, retirés ou adaptés lorsque les risques, les besoins ou les connaissances évoluent.

Dans une structure de soins, cela implique de prévoir un point de réévaluation : l’outil répond-il toujours au besoin initial ? Les incidents ont-ils été analysés ? Les utilisateurs sont-ils formés ? Une solution moins complexe, moins coûteuse ou moins consommatrice de ressources permet-elle d’obtenir le même bénéfice ?

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Ce qui est déjà applicable en France et dans l’Union européenne

La feuille de route de l’OMS fixe une direction, mais elle ne remplace pas les textes applicables. En France, le décret n° 2026-691 du 27 juillet 2026 a introduit dans le code de déontologie médicale un article consacré aux outils numériques et à l’IA. Le médecin doit prendre les précautions nécessaires pour garantir la sécurité et la qualité des soins ainsi que la sécurité et la confidentialité des données. Il doit également tenir compte des recommandations des autorités compétentes, des conseils nationaux professionnels et du Conseil national de l’Ordre des médecins.

Au niveau européen, le règlement sur l’intelligence artificielle — l’AI Act — est entré dans sa phase d’application progressive. Les obligations de culture de l’IA s’appliquent depuis février 2025. Le règlement est devenu applicable dans son ensemble le 2 août 2026, sous réserve de calendriers spécifiques. Les règles relatives à certains systèmes à haut risque s’échelonneront ensuite jusqu’en décembre 2027 et août 2028, notamment pour les systèmes intégrés à des produits réglementés. Tous les outils d’IA utilisés en santé ne sont pas automatiquement classés à haut risque : la qualification dépend de leur finalité et de leur intégration.

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Comment intégrer ces règles dans sa pratique ?

Avant de déployer un outil d’IA au cabinet, à l’officine, en établissement ou à domicile, une vérification en huit points permet de réduire les principaux risques :

définir précisément la tâche confiée à l’outil ;
vérifier son statut, sa finalité, sa documentation et son périmètre d’utilisation ;
identifier les données saisies et proscrire les données patient dans un service non sécurisé ;
évaluer la qualité des résultats sur des situations représentatives de la pratique ;
organiser une validation humaine avant toute décision ou transmission ;
informer le patient lorsque l’usage de l’IA influence de manière significative sa prise en charge ;
tracer les éléments importants et prévoir un canal de signalement ;
réévaluer régulièrement l’utilité, les performances et les risques de l’outil.

Les enjeux de qualité, de sécurité des données et de traçabilité se retrouvent aussi dans la télésanté. EREVO propose des formations dédiées aux médecins généralistes, aux médecins spécialistes et aux infirmiers libéraux. Selon la page de chaque parcours, la prise en charge peut atteindre 100 %, sous réserve d’agrément et dans la limite du budget disponible.

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Questions fréquentes

L’IA peut-elle poser un diagnostic à la place du professionnel de santé ?

Une IA peut contribuer à l’analyse d’informations ou à la détection d’éléments, mais elle ne remplace pas l’évaluation clinique ni la responsabilité du professionnel. Son résultat doit être interprété en tenant compte de l’examen, de l’histoire du patient, des recommandations et des limites connues de l’outil.

Puis-je utiliser une IA grand public avec des données patient ?

Pas sans garanties précises sur le traitement des données. Les informations identifiantes ou permettant de réidentifier un patient ne doivent pas être saisies dans un service dont le cadre de sécurité, la finalité, l’hébergement et la conservation ne sont pas maîtrisés. L’anonymisation doit être réelle, et non limitée à la suppression du nom.

Dois-je informer le patient que j’utilise une IA ?

La réponse dépend de la nature de l’outil et de son rôle dans la prise en charge. Plus son influence sur une décision clinique est importante, plus l’exigence de transparence est forte. Certaines situations peuvent également relever d’obligations spécifiques d’information. En cas de doute, il faut suivre la documentation de l’outil, les recommandations de l’autorité compétente et les règles propres à la profession.

Les six règles de l’OMS sont-elles obligatoires ?

Les six principes de l’OMS constituent un cadre éthique et de gouvernance, pas un texte juridique directement opposable aux professionnels. En revanche, plusieurs de leurs exigences se retrouvent déjà dans le droit français, la déontologie professionnelle, la protection des données, la réglementation des dispositifs médicaux et l’AI Act européen.

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Sources

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À retenir

Les six règles correspondent aux principes de l’OMS : autonomie, sécurité, transparence, responsabilité, équité et durabilité.
L’IA doit rester sous supervision humaine et ses résultats doivent être vérifiés avant d’influencer une décision de santé.
Les données patient ne doivent jamais être saisies dans un outil dont la sécurité et les conditions d’usage ne sont pas maîtrisées.
En France et dans l’Union européenne, plusieurs exigences sont déjà applicables : il ne faut pas attendre 2033 pour structurer ses pratiques.

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