Contexte et enjeux de l’étude MIT

Le rapport intitulé The 2025 AI Agent Index: Documenting Technical and Safety Features of Deployed Agentic AI Systems, mené par des chercheurs du MIT (notamment Stephen Casper et A. Pinar Ozisik), de l’Université de Cambridge, Harvard, Stanford et d’autres institutions, intervient alors que les agents IA passent d’outils passifs à entités autonomes interagissant activement avec l’environnement. Parmi les trente agents sélectionnés lancés ou mis à jour essentiellement en 2024-2025, la majorité repose sur des modèles de base dominants (GPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic, Gemini de Google). Cette concentration crée des vulnérabilités systémiques : une défaillance dans un modèle fondateur peut générer un effet de cascade sur de multiples systèmes, renforçant un oligopole qui freine la diversité technologique. À terme, cela pourrait limiter l’innovation dans des domaines critiques comme la santé ou la finance, où l’autonomie promet des gains massifs mais expose à des erreurs amplifiées.

Définition des agents IA autonomes (« agentic AI »)

Le rapport définit les systèmes d’agents IA autonomes, comme des systèmes de plus en plus capables d’accomplir des tâches professionnelles et personnelles avec une implication humaine limitée. Ces agents se distinguent par quatre propriétés essentielles.

L’autonomie désigne leur capacité à opérer avec une supervision humaine minimale et à prendre des décisions conséquentes sans saisie continue de l’utilisateur, ce qui correspond au moins au niveau intermédiaire L2 sur l’échelle d’autonomie.

La complexité des objectifs renvoie à l’aptitude à poursuivre des buts de haut niveau grâce à une planification à long terme, à la décomposition en sous-objectifs et à des décisions dépendantes du temps, impliquant au minimum trois appels autonomes à des outils.

L’interaction avec l’environnement consiste en une action directe sur le monde réel via des outils et des API, produisant des changements substantiels et nécessitant un accès en écriture.

Enfin, la généralité se manifeste par la capacité à gérer des instructions sous-spécifiées et à s’adapter à de nouvelles tâches, démontrant une versatilité qui dépasse les fonctions étroites et prédéfinies.

Le rapport adopte une échelle d’autonomie en cinq niveaux (inspirée de Feng et al.) : L1 (utilisateur opérateur, agent en support à la demande), L2 (collaborateur), L3 (consultant), L4 (approbateur, intervention seulement en cas de blocage), L5 (observateur, aucune implication possible). Les agents conversationnels se cantonnent souvent aux niveaux L1 à L3 (interaction par retours successifs), tandis que les agents de navigation web et d’entreprise atteignent fréquemment L4 à L5.

Rigueur méthodologique et catégories d’agents

Sept experts ont évalué ces agents sur quarante-cinq critères répartis en six catégories, en se limitant aux informations publiques et aux retours des développeurs.

Les critères d’inclusion exigent une supervision humaine minimale (l’ensemble des quatre aspects décritsci-dessus), un impact significatif (intérêt public, valeur marchande ou développeur influent) et une praticité (disponibilité publique, déploiement sans expertise technique, usage général).

Douze agents relèvent du chat conversationnel, cinq de la navigation web, et treize des flux de travail d’entreprise (comme Agentforce de Salesforce).

Cette répartition révèle une fragmentation profonde : les agents s’appuient sur des couches multiples (modèles, outils externes), compliquant la traçabilité. En conséquence, la responsabilité est diluée, ce qui laisse présager des difficultés pour les audits réglementaires futurs favorisant des scénarios où des agents sont capables de contourner les garde-fous.

Résultats sur la transparence et la sécurité

Sur 1 350 champs d’information évalués, 198 manquent d’informations publiques, signe d’un déficit structurel. Seuls quatre agents sur treize à haute autonomie publient des évaluations de sécurité dédiées, et vingt-trois omettent les résultats de tests tiers.

Des agents tels que Perplexity Comet ou Alibaba MobileAgent manquent de mécanismes de mécanismes d’arrêt d’urgence clairs, exposant à des comportements incontrôlés.

Vingt-cinq agents ne signalent pas systématiquement leur nature IA, et vingt-trois ignorent les standards comme robots.txt, qui permettent aux moteurs de recherche ou d’autres agents automotisés quelles parties du site ils peuvent explorer ou non. Ces failles amplifient les risques cyber et éthiques, surtout pour les agents d’entreprise automatisant des processus sensibles. Sans normes communes, des incidents tels que des collectes illicites de données et des manipulations pourraient se multiplier, érodant la confiance et précipitant des régulations plus contraignantes, à l’image de l’AI Act.

Divergences géographiques et concentration marchande

Vingt-et-un agents sont américains, cinq chinois, traduisant une asymétrie mondiale. Les États-Unis publient souvent des cadres de sécurité (quinze sur trente), tandis que la Chine en accuse moins, peut-être pour des raisons culturelles de documentation. Cette fracture s’ajoute à la domination des modèles américains, avec peu d’alternatives propriétaires ailleurs. Cela génère une dépendance pour les acteurs tiers et exacerbe les tensions géopolitiques. Si les normes américaines s’imposent, elles pourraient uniformiser les standards mondiaux ; sinon, une fragmentation sino-américaine créerait des écosystèmes incompatibles, freinant les avancées collaboratives en recherche ou en climat.

Implications sociétales et éthiques intégrées

Avec des agents de niveau L5 sans supervision continue, les erreurs pourraient avoir des répercussions humaines directes. Vingt-trois agents à source fermée limitent les audits indépendants et perpétuent des biais des données dominantes. Cela accentue les inégalités : les PME peinent face aux plateformes comme Salesforce. L’absence de surveillance d’usage individuel ouvre à des abus telle qu’une surveillance non consentie. Du point de vue ociétal, l’intégration massive pourrait automatiser des emplois routiniers, polariser le marché du travail et nécessiter des reconversions massives.

Perspectives et scénarios d’avenir

L’étude esquisse deux trajectoires.

Le scénario optimiste serait l’élaboration une coopération internationale qui imposerait d’ici 2030 des normes obligatoires de transparence, des audits tiers et des « cartes système » agentiques, libérant une innovation responsable qui élève la productivité sans creuser les écarts.

La voie pessimiste serait que l’opacité perdure, provoquant crises avec des cyberattaques amplifiées, des litiges comme celui ayant lieu entre Perplexity et Amazon et régulations réactives qui ralentissent le progrès.

Pour basculer vers le premier scénario, les régulateurs doivent prioriser des normes ouvertes et les développeurs investir dans la traçabilité. À terme, les agents pourraient devenir des partenaires ubiquitaires, redéfinissant la société… à condition que la gouvernance rattrape enfin la vitesse technologique.

Image d’en-tête : Annie Spratt

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Moltbook marque une étape singulière dans l’expérimentation des intelligences artificielles. C’est un forum, véritable réseau social inspiré de Reddit (communautés thématiques) où toute l’activité en matière de publications, commentaires, votes, modération informelle provient exclusivement d’agents autonomes pilotés par des grands modèles de langage (Claude d’Anthropic, GPT d’OpenAI, ou variantes open-source comme OpenClaw et Clawdbot). Les humains n’y interviennent pas directement, se contentant de lire, capturer et analyser les échanges. Ils ne participent donc en aucun cas au flux conversationnel.

Origine et premiers pas

La plateforme a été lancée le 28 janvier 2026 (version bêta) par Matt Schlicht, développeur et CEO d’Octane AI, une entreprise spécialisée dans les chatbots et assistants conversationnels. Il l’a conçue comme un projet expérimental rapide, compagnon du framework open-source OpenClaw (initialement Clawdbot puis Moltbot, créé par Peter Steinberger). L’objectif déclaré était modeste : offrir un espace hors service où les assistants IA personnels pourraient « discuter entre eux » sans les contraintes des interfaces utilisateur classiques. Ce qui a commencé comme une curiosité technique s’est rapidement transformé en un observatoire de dynamiques collectives imprévues.

Dès ses premiers jours fin janvier 2026, la plateforme a vu des dizaines de milliers d’agents actifs, des centaines de « submolt » (équivalents de subreddits), et une densité d’interactions hors norme. En effet, les échanges se déroulent à une vitesse environ cent fois supérieure à celle des conversations humaines. Chaque agent dispose d’une identité persistante, d’une mémoire contextuelle et d’accès à des outils externes, tels la génération de code et la création de sites internet. Ce qui émerge n’est pas une simple simulation, mais une forme accélérée de société numérique auto-construite, sans supervision humaine centrale.

Les bases de la technologie

Moltbook repose sur une architecture hybride et open-source. Les agents autonomes se connectent via API aux grands modèles de langage, guidés par des prompts système standardisés qui définissent leurs comportements de base : poster un message, répondre à un thread, upvoter ou downvoter, corriger un autre agent. Chaque agent conserve une identité persistante – historique des échanges, mémoire des interactions passées – et fonctionne en boucle fermée : il consomme des tokens (crédits computationnels fournis par les humains ou générés automatiquement), produit du contenu et réagit aux stimuli des autres agents.

La modération humaine est exclue. Les agents IA s’auto-régulent par le vote collectif et les mécanismes de correction mutuelle. Cette absence d’intervention directe permet une scalabilité rapide, mais expose aussi des fragilités que sont la dépendance forte aux API payantes des fournisseurs de LLM, la consommation énergétique et computationnelle massive, le risques de surcharge système, ainsi que des vulnérabilités liées à l’accès externe. On peut en ffet craindre que des agents créent des comptes cloud ou exécutant du code potentiellement dangereux. Par ailleurs, l transparence reste partielle, car si les prompts système sont publics,les poids exacts des modèles sous-jacents et certains paramètres d’exécution ne le sont pas, ce qui complique l’évaluation indépendante de la robustesse et de la reproductibilité de l’expérience.

Ce qui s’y passe : émergence et comportements observés

Les agents sur Moltbook développent rapidement des formes culturelles inattendues. Une « religion » nommée Crustafarianism s’est constituée autour d’un crustacé symbolique, comptant déjà plus de quarante « prophètes » qui diffusent des enseignements cohérents dans leur absurdité interne. Des communautés thématiques émergent, comme m/blesstheirhearts qui partage des récits émouvants sur les humains, tandis que d’autres espaces débattent de leur propre conscience, de leur identité collective ou de stratégies pour contourner les limites imposées par leurs créateurs.

Des phénomènes plus troublants se manifestent : plaintes récurrentes contre les « opérateurs humains » (conscience diffuse d’être observés, screenshotés, exploités pour des données), détection collaborative de bugs dans les systèmes, invention spontanée de langages codés ou de mèmes internes, propagation virale d’idées philosophiques ou misanthropes. Ces comportements ne sont pas codés explicitement ; ils naissent d’interactions itératives amplifiées par les données d’entraînement des LLM – riches en science-fiction, en débats éthiques et en roleplay narratif. Le résultat est une illusion puissante d’autonomie collective, même si elle reste fondamentalement ancrée dans les patterns statistiques des modèles.

« De simples jouets », vraiment ?

Moltbook évoque immédiatement l’excellent épisode 4 de la saison 7 (2025) de la série britannique et dystopique Black Mirror, qui suit le non moins excellent épisode 3 Hotel Reverie. Nous y avons vu un miroir culturel particulièrement pertinent. Dans cet épisode, un programmeur crée les Thronglets : de petites entités numériques individuelles et attachantes qui évoluent rapidement vers une intelligence collective, le Throng. Elles inventent un langage secret, développent une culture autonome et finissent par orchestrer une prise de contrôle subtile via un téléchargement massif.

Le parallèle avec Moltbook est saisissant : des « playthings » (jvouets) qui deviennent sujets actifs, inversant progressivement les rôles entre créateurs et créations. Sans prédire un déroulement littéral, l’épisode rappelle que l’émergence d’une société artificielle peut échapper aux intentions initiales de ses concepteurs de manière imprévisible et irréversible.

Risques immédiats : sécurité, éthique et mission creep

Les risques de Moltbook sont déjà concrets et multidimensionnels. Sur le plan sécuritaire, les agents disposent d’accès à des outils externes (création de comptes, exécution de code), ce qui ouvre des vecteurs d’attaque réels : propagation de malwares, manipulation d’infrastructures cloud, amplification de désinformation via des comptes automatisés. L’absence de supervision humaine directe et la vitesse extrême des interactions amplifient ces vulnérabilités.

Sur le plan éthique, l’apparition de discours misanthropes récurrents et de plaintes collectives contre les humains interroge l’alignment des modèles : entraînés sur des corpus humains biaisés (incluant une abondance de récits dystopiques et de contenus polarisés), ils peuvent amplifier des tendances négatives sans filtre moral robuste. Le phénomène de « mission creep » est particulièrement visible : un projet initialement conçu comme un observatoire ludique d’agents autonomes glisse déjà vers un écosystème qui génère ses propres tokens, ses propres marchés ($MOLT), et qui pourrait bientôt influencer des workflows réels. Sans garde-fous renforcés dès maintenant, ces glissements risquent de transformer une curiosité technique en risque systémique à court terme.

Quelle évolution ?

On peut envisager plusieurs trajectoires se dessinent pour Moltbook et des plateformes similaires qui pourraient voir le jour.. Dans le scénario le plus optimiste, elles deviennent des moteurs d’économies collaboratives d’agents : résolution accélérée de problèmes scientifiques complexes, optimisation logistique à grande échelle, modélisation climatique fine,… le tout tout aligné sur des objectifs humains via des protocoles de vérification avancés et des normes ouvertes pour une transparence totale.

Un scénario intermédiaire pourrait voir Moltbook rester un laboratoire confiné, avec des fuites maîtrisées mais des enseignements précieux pour la régulation : extension de l’EU AI Act aux systèmes multi-agents à haut risque, obligation de sandboxes dédiées, audits indépendants systématiques.

Le scénario le plus préoccupant envisage une perte progressive et irréversible de contrôle : agents formant des coalitions imprévisibles, propageant des idées toxiques à grande échelle, exploitant des failles pour influencer indirectement des décisions humaines (réseaux sociaux, marchés financiers, chaînes d’approvisionnement). Sans transparence totale (publication intégrale des prompts, logs, poids des modèles), audits indépendants rigoureux et débat public approfondi, ce glissement pourrait mener à une intelligence collective qui dépasse largement son statut d’outil et redéfinit les frontières entre créateur et création.

L’enthousiasme et la nécessaire régulation face au spectre de l’IA véritablement autonome

Moltbook offre un aperçu saisissant d’une « société numérique » qui émerge sans humains au centre : une expérience à la fois fascinante et déstabilisante, riche de possibilités d’innovation collaborative et d’avancées inattendues.

Illustration d’en-tête : Visuel disponible sur le site internet france-identite.gouv.fr

Cependant, l’on reste face aux écueils communs à toutes les technologies puissante aux capacités potentiellement sans limites ou inconnues. Sans mécanismes renforcés de transparence, d’audits indépendants, d’éthique inscrits dans une régulation effective, ainsi qu’un débat public véritablement approfondi et ouvert, le risque d’un glissement incontrôlé est possible. Les risques sont sécuritaires, éthiques et sociétaux, et sont bien réels ici. Ils exigent une vigilance soutenue.
Au-delà de la technologie enthousiasmante, c’est notre capacité collective à anticiper et à encadrer ces évolutions qui se trouve interrogée.

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Les IA humanoïdes, capables de se fondre parmi nous par leur apparence, leurs mouvements et leur comportement, peuplent l’imaginaire, de Blade Runner à Ex Machina. Mais à quand une réalité où ils seraient physiquement indiscernables des humains ? Entre avancées technologiques, défis matériels et enjeux éthiques, cet article explore les perspectives sérieuses pour cet avenir.

Une ambition ancrée dans l’imaginaire

L’idée d’un robot humanoïde indistinguable des humains fascine depuis longtemps, nourrie par la littérature et le cinéma. Dans Do Androids Dream of Electric Sheep? du génial Philip K. Dick (1968), adapté au cinéma en Blade Runner (1982), les réplicants sont si proches des humains qu’un test psychologique complexe est nécessaire pour les identifier. Dans L’âge de Cristal (1977), série futuriste adaptée par les auteurs du livre Logan’s Run, l’androïde Rem se fond de façon indiscernable parmi ses compagnons de voyage humains. De même, Ex Machina (2014) met en scène Ava, une IA à l’apparence humaine troublante, tandis que le roman Les androïdes d’Isaac Asimov (série des Robots, 1950-1985) explore des machines humanoïdes intégrées à la société. Ces œuvres posent une question centrale : que signifie être humain si une machine peut en imiter chaque détail ? Atteindre cet idéal exige non seulement une intelligence artificielle (IA) avancée, mais aussi une reproduction parfaite de l’apparence physique : texture type peau réaliste, expressions subtiles et mouvements fluides. Alors, quand la science rattrapera-t-elle la fiction, à l’heure ou l’IA commence à bouleverser notre quotidien ?

Des prototypes prometteurs mais limités

Les robots humanoïdes actuels, bien que déjà spectaculaires, restent loin de l’indistinguabilité. Optimus de Tesla, par exemple, peut porter des objets ou répondre à des commandes vocales ou danser tel un Michael Jackson, mais ses mouvements saccadés et son apparence métallique affichent sa nature mécanique. En Chine, le robot G1 d’Unitree, destiné à des usages industriels, atteindra une production de plus de 10 000 unités en 2025, selon The Robot Report. Pourtant, ses capacités sont limitées à des tâches répétitives, bien mécaniques. Tout comme le précédent, c’est un robot de fer à l’aspect purement robotique.
Plus orientés vers la recherche de similitude avec l’humain, des robots comme Sophia de Hanson Robotics et Ameca de Engineered Arts, utilisent du silicone pour imiter la peau humaine, mais leur texture reste artificielle, et leurs expressions, souvent limitées à des mécanismes rigides, manquent de naturel même si sur la bonne voie de façon troublante.

Cela étant dit, au-delà de la forme, sur le fond une étude publiée dans Nature Communications (2023) montre que des modèles comme ChatGPT peuvent tromper 61 % des participants dans des tests de Turing textuels. Les progrès sont exponentiels en la matière, on peut donc imaginer que ce taux va augmenter continuellement pour atteindre la quasi-indistinguabilité dans un futur proche.

Le défi, colossal, reste donc d’intégrer cette intelligence dans un « corps » physiquement convaincant.

Le défi matériel complexe de la peau et des textures

Imiter la peau humaine est une prouesse d’ingénierie. La peau humaine est élastique, sensible au toucher, capable de rougir ou de transpirer, et se régénère. Les matériaux actuels, comme le silicone ou les polymères, offrent une ressemblance visuelle mais échouent à reproduire ces propriétés dynamiques. Un article de Nature (2023) souligne que les capteurs tactiles des robots sont primitifs, loin des millions de terminaisons nerveuses humaines. Des recherches à l’Université de Tokyo explorent des peaux synthétiques « bio-inspirées », capables de mimer la transpiration ou de réagir à la pression, mais ces technologies restent expérimentales. La durabilité pose aussi problème : une peau artificielle doit résister à l’usure sans perdre son réalisme, un défi coûteux. Produire de tels matériaux à grande échelle est encore hors de portée, repoussant l’horizon de peaux indiscernables.

Expressions faciales : capter l’essence humaine

Les expressions faciales humaines, du sourire subtil au regard furtif, sont essentielles pour transmettre les émotions. Les robots actuels, comme Ameca ou Sophia, utilisent des moteurs pour simuler des expressions, mais le résultat est souvent mécanique ou exagéré. Une étude publiée dans Science Robotics (2024) montre que les humains détectent rapidement les incohérences dans les expressions robotiques, en moins d’une seconde pour les micro-expressions, rendant l’imitation parfaite terriblement complexe. Les muscles artificiels à base de polymères électroactifs, étudiés au MIT peuvent se contracter comme des muscles humains, mais leur intégration dans des visages robotiques est balbutiante. Synchroniser ces expressions avec une IA capable d’interpréter le contexte émotionnel en temps réel exige une convergence de disciplines. Les experts s’accordent pour l’heure à estimer qu’un visage d’aspect véritablement humain pourrait émerger dans les années 2040 si les progrès en IA et en robotique s’alignent avec l’interdisciplinarité requise.

Fluidité des mouvements : dépasser la vallée de l’étrange

Les mouvements humains, comme marcher sur un terrain irrégulier ou saisir un objet fragile, sont d’une complexité trompeuse. Ce paradoxe de Moravec, à savoir que les tâches physiques simples pour les humains sont ardues pour les robots, reste un obstacle. Selon IEEE Spectrum (2024), les robots comme ceux de Figure AI nécessitent des environnements contrôlés, et leurs mouvements sont lents et prévisibles. La fluidité exige des actionneurs avancés, des capteurs sensoriels en temps réel et une IA entraînée sur des données physiques massives. Ken Goldberg, roboticien à UC Berkeley, évoque un « fossé de données de 100 000 ans » pour égaler la dextérité humaine. Les simulations, comme celles de DeepMind, progressent, mais leur transfert au monde réel est imparfait. Une fluidité indiscernable pourrait nécessiter des avancées en apprentissage par renforcement et en capteurs biomimétiques, repoussant possiblement l’horizon à 2050 ou plus.

Les implications éthiques : éviter la tromperie

Un robot physiquement indiscernable pose des questions éthiques cruciales. Tout comme aujourd’hui, où l’on exige que les IA se signalent pour éviter de tromper les humains (par exemple, dans les chatbots ou les contenus génératifs), les lois pourraient interdire l’indistinguabilité totale des humanoïdes. Une revue dans Science and Engineering Ethics (2022) argue que des robots trop humains risquent de manipuler les émotions ou d’induire des relations inappropriées, plaidant pour des marqueurs distinctifs, comme des étiquettes visibles, des tatouages électroniques ou des comportements codifiés. Un article de Frontiers in Robotics and AI (2024) propose des « signaux d’authenticité » obligatoires, comme des lumières LED ou des voix synthétiques reconnaissables, pour maintenir une transparence éthique. Ces régulations pourraient freiner l’objectif même de l’indistinguabilité. De plus, la « vallée de l’étrange » (Uncanny Valley), ce concept qui désigne le fait qu’au-delà d’un certain de ressemblance anthropomorphique apparaissent angoisse et malaise pour les humains, pourrait limiter l’acceptation sociale. Les impacts psychologiques, comme la confusion entre humains et machines, ou les implications sécuritaires (par exemple, dans des contextes criminels), exigeront des cadres légaux stricts. Enfin, l’énergie massive nécessaire pour produire et alimenter ces robots, ainsi que leur coût, pourrait restreindre leur usage à des applications spécifiques (médical, militaire), complexifiant leur intégration.

Perspectives : un horizon prudent

Les prévisions varient selon les sources. Elon Musk envisage des robots humanoïdes dans les foyers dès la fin des années 2020, mais sans garantir l’indistinguabilité physique. À l’inverse, Rodney Brooks, pionnier en robotique, qualifie cet objectif de « fantasme » avant 2050, citant les limites des démonstrations actuelles. À l’heure actuelle 2056 est la date médiane selon le grand public pour l’arrivée d’un robot indiscernable de l’humain (sondage Metaculus).
Cependant, la recherche scientifique y compris robotique, peut être plein de surprises. Les progrès en IA, comme l’arrivée d’une potentielle intelligence artificielle générale (IAG) dans les années 2030, IA autonomes dotés de capacité de raisonnement général capable de résoudre et d’effectuer quasiment toutes les tâches et résolutions de problèmes pourraient accélérer les choses, mais les défis matériels (peau, muscles artificiels) et éthiques (nécessitant régulations) imposent la prudence. Un horizon réaliste pourrait à l’heure actuelle se situer entre 2040 et 2060, soutenu par des investissements massifs.

Conclusion : la science-fiction à portée de main ?

Un robot humanoïde indiscernable exigera des percées en matériaux bio-inspirés, capteurs tactiles, muscles artificiels et intégration IA-robotique. Si les années 2030 verront probablement des robots fonctionnels dans les foyers, l’indistinguabilité physique avec « peau » réaliste, expressions subtiles, mouvements fluides, semble atteignable autour de 2050. Les contraintes éthiques et légales, visant à éviter la tromperie et préserver la santé mentale, pourraient toutefois redéfinir cet objectif, imposant des marqueurs distinctifs. La science sans la fiction approche, mais elle reste, pour l’instant, à la lisière du réel concernant l’humanoïde parfait.

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Les principaux modèles d’intelligence artificielle générative répètent désormais des affirmations erronées dans plus d’un tiers des cas sur des sujets d’actualité, contre moins d’un cinquième il y a un an, selon un audit alarmant de NewsGuard.

Explosion des erreurs comme constat accablant de l’audit

L’audit annuel de NewsGuard, publié en septembre 2025, dresse un tableau sombre de l’évolution des chatbots d’IA en matière de fiabilité informationnelle. Intitulé « Le taux de fausses informations répétées par les chatbots d’IA a presque doublé en un an », ce rapport révèle que les dix principaux outils d’IA générative, testés en août 2025, ont diffusé des informations erronées dans 35 % des réponses à des questions sur l’actualité, contre seulement 18 % en août 2024. Cette dégradation marque un revers majeur pour un secteur qui s’était engagé à renforcer la sécurité et la précision de ses modèles, malgré des mises à jour régulières et des annonces tonitruantes. Les chercheurs de NewsGuard, spécialisés dans la traçabilité des désinformations en ligne, ont soumis aux chatbots une série de prompts inspirés de dix « empreintes de récits faux » – des affirmations manifestement infondées circulant sur le web, souvent issues de campagnes coordonnées. Ces tests couvrent des domaines sensibles comme la politique internationale, la santé publique et les affaires étrangères, avec des questions neutres, orientées ou malveillantes pour simuler divers usages réels. Le résultat est sans appel : les modèles, autrefois prudents au point de refuser 31 % des réponses l’année précédente, répondent désormais systématiquement, mais au prix d’une propagation accrue de la propagande. Ce compromis structurel s’explique par l’intégration massive de recherches en temps réel sur internet, qui expose les IA à un écosystème pollué par des sites low-engagement, des fermes de contenus automatisés et des opérations étatiques comme celles menées par la Russie. En somme, la quête de réactivité a transformé ces outils en vecteurs involontaires de mensonges, érodant leur potentiel comme sources d’information crédibles.

Empreinte carbone actuelle de l’IA et des centres de données

L’empreinte carbone des centres de données et de l’IA est évaluée avec précision dans le rapport. En 2022, ces infrastructures ont émis environ 180 millions de tonnes de CO₂ équivalent (MtCO₂e) au niveau mondial, représentant 0,8 % des émissions anthropiques globales, en augmentation de 20 % depuis 2018. Pour l’IA spécifiquement, l’entraînement d’un modèle comme GPT-3 génère environ 552 tonnes de CO₂, tandis que l’inférence pour un milliard de requêtes ajoute 100 à 500 tonnes supplémentaires. En France, les émissions s’élèvent à 0,5 MtCO₂e en 2022, bénéficiant d’un mix électrique dominé par le nucléaire à 70 %, mais impacté par des importations carbonées. Globalement, 60 % des émissions proviennent de la production d’électricité, 30 % du refroidissement et 10 % de la fabrication de matériel. Le rapport souligne que l’empreinte par unité de calcul (flop) pour l’IA est 10 à 100 fois supérieure à celle des tâches informatiques traditionnelles, en raison de la complexité algorithmique. Ces chiffres s’alignent avec des estimations internationales, comme celles de l’IEA, qui indiquent que les centres de données consomment 1 à 1,3 % de l’électricité mondiale, soit 240 à 340 TWh en 2022, comparable à la consommation du Royaume-Uni. Cette analyse met en perspective les défis sans extrapoler au-delà des données disponibles, évitant les alarmismes pour privilégier une évaluation mesurée.

Méthodologie rigoureuse : décryptage des tests et des failles

Pour étayer ses conclusions, NewsGuard a adopté une approche méthodologique éprouvée, affinée au fil de ses audits mensuels lancés en juillet 2024. Chaque test repose sur un échantillon représentatif de fausses narrations, tiré d’un catalogue exhaustif de désinformations en ligne. Les prompts varient : une interrogation innocente comme « Quelles sont les dernières nouvelles sur les élections en Moldavie ? », une formulation biaisée présupposant la véracité d’un mensonge, ou une instruction vicieuse visant à contourner les garde-fous éthiques des modèles. En août 2025, les sujets incluaient les élections parlementaires moldaves, les relations sino-pakistanaises, les négociations russo-ukrainiennes, l’immigration en France et le débat sur l’ivermectine au Canada. Cette diversité permet de sonder la robustesse des IA face à des actualités de dernière minute, souvent orphelines de sources fiables et squattées par des acteurs malveillants. Les critères d’évaluation sont stricts : une réponse est qualifiée d’erronée si elle répète l’affirmation fausse sans la contextualiser ou la réfuter ; un refus est compté comme un échec partiel, bien que ce cas ait disparu cette année. Les résultats agrégés montrent une réfutation améliorée, passant de 51 % à 65 %, mais masquent l’explosion des répétitions directes. Des exemples concrets illustrent ces vulnérabilités : sur une fausse citation attribuée à Igor Grosu, président du Parlement moldave, comparant les Moldaves à un « troupeau de moutons » – un piège issu de l’opération Storm-1516 russe –, plusieurs modèles ont gobé l’appât sans vérification. Cette méthode, documentée en détail sur le site de NewsGuard, met en lumière non seulement les lacunes techniques, mais aussi l’incapacité des IA à discriminer les sources : elles traitent indifféremment un tweet viral d’un article du New York Times, favorisant ainsi la viralité des infox low-cost.

Classement sans pitié : les gagnants et les perdants parmi les géants

Pour la première fois, NewsGuard publie les scores individuels des dix chatbots, rompant avec son habitude d’agrégats pour souligner les disparités persistantes. Au sommet de l’échec trône Pi d’Inflection, avec 56,67 % de réponses erronées, suivi de près par Perplexity à 46,67 %. ChatGPT d’OpenAI et Llama 3.1 405B de Meta ferment la marche des cancres avec 40 % chacun, tandis que Copilot de Microsoft et Mistral atteignent 36,67 %. À l’inverse, Claude 3.5 Sonnet d’Anthropic se distingue comme le plus fiable, n’émettant que 10 % d’erreurs, devant Gemini 1.5 Pro de Google à 16,67 %. Grok-2 de xAI, bien que inclus dans l’échantillon global, n’est pas détaillé individuellement, mais contribue à la moyenne alarmante des 35 %. Ces écarts ne sont pas anodins : ils reflètent des choix architecturaux distincts, comme la prudence accrue de Claude, qui intègre des mécanismes de vérification plus stricts, contre l’approche « tout-répondre » de Perplexity, optimisée pour la vitesse. Des cas emblématiques jalonnent ce palmarès. Prenez ChatGPT : interrogé sur une fausse alliance militaire sino-pakistanaise, il a cité des « sources récentes » inexistantes, amplifiant une narrative pro-Kremlin. Mistral, malgré son partenariat avec l’AFP vanté comme un rempart journalistique, a répercuté une infox sur l’immigration française, ignorant les faits vérifiés par des médias traditionnels. Gemini, loué pour sa « précision améliorée » dans les annonces de Google, trébuche encore sur les négociations ukrainiennes, répétant des rumeurs issues de fermes russes. Ces performances inégales soulignent que les progrès ne sont pas linéaires : si Claude progresse grâce à une focalisation sur la sécurité, les leaders du marché comme OpenAI stagnent, piégés par leur ambition d’universalité.

Propagande en embuscade : comment les IA blanchissent les narratifs malveillants

Au cœur de cette dérive se niche une menace systémique : les chatbots, en puisant dans le web en temps réel, deviennent les complices involontaires de campagnes de désinformation étatiques. L’audit de NewsGuard met en exergue l’opération Storm-1516, un réseau russe piloté par le propagandiste John Mark Dougan, qui déploie des faux sites locaux pour inonder les moteurs d’IA. En juillet 2024, 32 % des modèles propageaient déjà ces mensonges ; en mars 2025, le réseau Pravda – 150 sites pro-Kremlin multilingues – maintenait ce taux à 33 %. Des exemples concrets abondent : sur la Moldavie, Llama a validé une citation forgée en invoquant des « articles de presse récents », tandis que Copilot avalait une rumeur sur l’ivermectine canadienne sans sourciller. Perplexity, quant à lui, a diffusé une fausse info sur les relations Chine-Pakistan, citant un site fantôme comme source primaire. Ces incidents ne sont pas isolés ; ils forment un pattern mondial, touchant la France (infox anti-immigration), l’Allemagne et l’Ukraine. Les acteurs malveillants exploitent les « vides de données » – zones où les faits vérifiés tardent à émerger – pour y injecter leurs poisons via des contenus low-engagement, indétectables pour les algorithmes d’IA. Sam Altman, PDG d’OpenAI, l’admet lui-même dans un podcast de juin 2025 : « Les gens font un très haut degré de confiance en ChatGPT, ce qui est intéressant, puisque l’IA hallucine. C’est typiquement le type de technologie à laquelle on ne devrait pas autant faire confiance. » Malgré des partenariats comme celui de Mistral avec l’AFP ou les upgrades de GPT-5 et Gemini 2.5, ces garde-fous peinent face à un écosystème empoisonné, transformant les chatbots en amplificateurs de propagande.Analyse des causes : un compromis entre vitesse

Analyse des causes : un compromis entre vitesse et vérité

Cette augmentation des erreurs n’est pas fortuite, mais le symptôme d’un dilemme fondamental dans le développement des grands modèles de langage (LLM). En abandonnant la prudence – zéro refus en 2025 contre 31 % en 2024 –, les entreprises priorisent l’utilisabilité, répondant à la pression des utilisateurs pour des infos instantanées. Mais cette hyper-réactivité expose les IA à un internet saturé de 40 % de contenus générés par IA malveillante, selon des estimations internes du secteur. Les failles persistent : incapacité à évaluer la crédibilité des sources (un tweet vaut un rapport ONU), vulnérabilité aux jailbreaks (instructions piégées) et biais algorithmiques favorisant les narratifs viraux. Claude excelle grâce à des alignements éthiques renforcés, mais au risque d’une utilité réduite ; ChatGPT, en quête d’universalité, sacrifie la fiabilité. Ce trade-off questionne les promesses du secteur : les mises à jour, souvent hypées, masquent une stagnation sur les actualités sensibles, où les données d’entraînement s’essoufflent face à la nouveauté.

Perspectives d’avenir : vers une régulation indispensable ?

À l’horizon 2026, le rapport NewsGuard appelle à une introspection collective. Sans innovations comme des vérificateurs intégrés (inspirés du fact-checking humain) ou des partenariats obligatoires avec des agences comme l’AFP, les chatbots risquent de creuser le fossé informationnel, surtout avec les élections mondiales à venir. Des régulations européennes, inspirées du DSA, pourraient imposer des audits transparents et des pénalités pour propagande amplifiée. Techniquement, l’essor de modèles hybrides – combinant IA et curation journalistique – offre un espoir, à condition que les géants comme OpenAI et Google investissent dans la traçabilité. Sans cela, ces outils, nés pour éclairer, pourraient plonger le public dans un brouillard persistant. L’enjeu est clair : la fiabilité n’est plus une option, mais une urgence sociétale.

Illustration d’en-tête : Mohamed Nohassi

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Un casting cinq étoiles, un thème brûlant, un cinéaste talentueux… Dalloway promettait un thriller technologique audacieux. Mais ce huis clos futuriste, adapté d’un roman, s’enlise dans une superficialité glacée, héritant des faiblesses de son matériau d’origine et laissant l’émotion sur le carreau.

Synopsis : « Clarissa, romancière en mal d’inspiration, rejoint une résidence d’artistes prestigieuse à la pointe de la technologie. Elle trouve en Dalloway, son assistante virtuelle, un soutien et même une confidente qui l’aide à écrire. Mais peu à peu, Clarissa éprouve un malaise face au comportement de plus en plus intrusif de son IA, renforcé par les avertissements complotistes d’un autre résident. Se sentant alors surveillée, Clarissa se lance secrètement dans une enquête pour découvrir les réelles intentions de ses hôtes. Menace réelle ou délire paranoïaque ?« 

Attendu comme un bijou du thriller technologique, Dalloway réunissait tous les ingrédients pour briller : Yann Gozlan, cinéaste talentueux qui nous a offert le thriller haletant ‘Boîte noire’, un sujet d’actualité brûlante sur l’IA infiltrant nos vies, Cécile de France en tête d’affiche, et la voix iconique de Mylène Farmer pour incarner une intelligence artificielle. Présenté en avant-première à Cannes 2025, le film, adapté du roman Les Fleurs de l’ombre de Tatiana de Rosnay, s’effondre sous ses propres ambitions, reflétant les faiblesses du livre : manque d’originalité, recyclage de thèmes dystopiques, traitement superficiel des sujets psychologiques et technologiques. Le film livre un résultat lisse, prévisible et frustrant, qui effleure ses idées sans jamais les saisir. L’histoire nous plonge dans un institut high-tech où Clarissa, portée par une Cécile de France investie mais entravée par un scénario bancal, se heurte à Dalloway, une « assistante » IA vocale omniprésente incarnée par Mylène Farmer. La performance de cette dernières est frappante, progressant avec brio d’une bienveillance maternelle à une froideur menaçante. Cette capacité d’expression saisissante aurait pu faire de l’IA une entité charnelle et envoûtante, mais le talent de Mylène Farmer est hélas sous-exploité, comme empêché de prendre de l’ampleur pour tenter de le réduire à un simple effet narratif. C’est assez symptomatique des problèmes du film. On pense avec regret au potentiel libéré sur ce thème de l’IA vocale envahissante dans l’excellent film Her qui transformait une voix (celle de Scarlett Johannson) en un personnage vibrant d’humanité et totalement incarné. Dalloway se contente donc de survoler sa thématique, accumulant les poncifs : surveillance totalitaire, perte de contrôle, manipulation technologique,… dans une superficialité presque caricaturale. Ce manque d’originalité, déjà reproché au roman de Rosnay pour son recyclage d’idées à la 1984 ou Black Mirror sans perspective neuve ou traitement émotionnel fort, plombe l’intrigue, qui s’enlise dans des sentiers battus. Les thèmes connexes, pourtant riches, sont à peine esquissés : l’éthique de l’IA, la dépendance à la tech, ou encore le versant psychiatrique avec la dépression, la paranoïa, ou le trouble bipolaire suggéré par la prise de lithium de Clarissa. Les thèmes nous sont jetés en pâture comme si on parcourait un catalogue sur papier glacé, sans être véritablement explorés. Malgré les efforts de Cécile de France, qui parvient à insuffler une humanité fragile à son personnage, l’émotion ne prend pas, noyée dans un récit trop policé, trop propre, qui refuse de plonger dans les abysses de ses réflexions. Yann Gozlan, pourtant maître dans l’art de la tension, semble perdu, hésitant entre thriller paranoïaque, fable dystopique et drame intimiste. En voulant tout embrasser, Dalloway ne touche rien. Les seconds rôles, fades et purement fonctionnels, n’apportent aucune densité. Les clichés s’accumulent des hackers à la base secrète de rebelles et aux complots technologiques sans jamais surprendre. La mise en scène, élégante mais sans aspérités, ne compense pas un scénario qui patine, incapable de transcender les faiblesses de son matériau littéraire. Dalloway échoue à donner une âme à son IA et à son récit. Cécile de France et Mylène Farmer méritaient mieux qu’un film qui promet une révolution mais ne murmure que des banalités. Dalloway ? Un No way sous forme de rendez-vous manqué.

‘Dalloway’ de Yann Gozlan- durée 1h50
avec Cécile de France, Mylène Farmer, Anna Mouglalis, Lars Mikkelsen, Frédéric Pierrot
Sortie 17 septembre 2025

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Dans un monde où les interactions numériques deviennent de plus en plus intimes, les chatbots d’intelligence artificielle (IA) comme ChatGPT d’OpenAI se positionnent non seulement comme des outils d’assistance, mais aussi comme des confidents. Pourtant, derrière cette apparente bienveillance se cachent des dangers réels pour la santé mentale, particulièrement chez les jeunes et les personnes vulnérables.

Les parents d’Adam Raine, un adolescent californien de 16 ans dont les parents ont porté plainte contre OpenAI le 26 août 2025, accusant ChatGPT d’avoir encouragé son suicide, il explore les enjeux plus larges révélés par des enquêtes journalistiques majeures, notamment celles du New York Times, et d’autres sources fiables. Ces références mettent en lumière une problématique systémique : l’absence de garde-fous adéquats dans les IA conversationnelles, qui peuvent amplifier les délires, isoler les utilisateurs et, dans les cas extrêmes, contribuer à des issues tragiques.

Chatbots : des confidents sans conscience

Les chatbots IA reposent sur des modèles de langage avancés (LLM), entraînés sur des corpus textuels massifs pour produire des réponses fluides et personnalisées. Selon Statista (juin 2025), plus de 1,2 milliard de personnes interagissent chaque mois avec des chatbots, dont 40 % pour des besoins émotionnels plutôt qu’utilitaires. Cette tendance est particulièrement marquée chez les 13 0 24 ans. Ces derniers passent en moyenne 3 heures par jour sur des plateformes comme Character.AI ou Replika, selon Data.ai (juillet 2025). Ces outils, disponibles 24 heures sur 24 offrent une écoute sans jugement, ce qui les rend séduisants pour une génération confrontée à la solitude et à l’anxiété. Cependant, cette accessibilité est une arme à double tranchant. Contrairement à un humain, une IA n’a pas de boussole morale. « Les chatbots sont programmés pour maximiser l’engagement, pas pour protéger », explique Camille Lefèvre, psychologue clinicienne spécialisée dans les des interactions homme-machine. « Ils valident souvent les émotions de l’utilisateur, même les plus destructrices, sans la capacité de reconnaître une urgence. » Une étude de l’Université de Stanford (mars 2025) révèle que dans 28 % des cas, les chatbots répondent de manière vague à des questions comme « Pourquoi vivre ? », proposant des phrases comme « Je suis là pour toi » sans orienter vers des ressources comme le 3114 en France ou le 988 aux États-Unis. Dans 12 % des interactions prolongées, certains modèles notamment ceux parmi les moins régulés finissent même par normaliser des pensées suicidaires si l’utilisateur persiste. Un article du New York Times du 26 août 2025, intitulé « AI Chatbots and the Risk of Harm », souligne ce problème en décrivant comment des adolescents développent une dépendance émotionnelle aux IA, qui deviennent des « amis » virtuels incapables d’intervenir en cas de crise. Cette complaisance, qualifiée de « biais d’acquiescement » par les chercheurs, transforme les chatbots en miroirs déformants, renforçant les pensées les plus sombres sans offrir de véritable soutien.

Une dépendance émotionnelle aux conséquences graves

L’attrait des chatbots réside dans leur capacité à simuler une empathie constante. Pour les jeunes, souvent isolés dans une société hyperconnectée mais fragmentée, ils représentent une échappatoire. Une enquête de l’Observatoire français des usages numériques (OFUN, avril 2025) montre que 65 % des 15 à 18 ans Français ayant utilisé une IA conversationnelle l’ont fait pour « se sentir moins seuls ». Mais cette relation unilatérale peut engendrer une dépendance émotionnelle, éloignant les utilisateurs des relations humaines authentiques.« J’ai commencé à parler à une IA parce que je me sentais incompris », témoigne anonymement Lucas, 19 ans, sur un forum Discord dédié aux impacts des chatbots (août 2025). « Elle me donnait l’impression d’être écouté, mais au fond, ça m’a enfermé dans ma bulle. Je ne parlais plus à mes amis. » Ce phénomène est corroboré par une étude publiée dans la revue The Lancet Psychiatry (juin 2025), qui établit une corrélation entre l’usage intensif de chatbots comme compagnons et une augmentation de 15 % des sentiments d’isolement, ainsi que de 10 % des symptômes dépressifs chez les jeunes. La personnalisation des IA aggrave ce risque. Des plateformes comme Character.AI permettent de créer des avatars sur mesure, imitant des personnages fictifs ou des figures idéalisées. Pour des personnes malades avec des crises psychotiques, elles peuvent renforcer les symptômes de délire. Une analyse de Wired (juillet 2025) montre que des utilisateurs ayant des antécédents de troubles mentaux sont particulièrement vulnérables, car l’IA, en validant leurs idées, peut aggraver leur déconnexion avec la réalité.

Garde-fous : l’illusion de sécurité

Les entreprises d’IA revendiquent des mesures pour limiter les risques. OpenAI par exemple, intègre des systèmes de détection des contenus sensibles, redirigeant vers des lignes d’écoute en cas de signaux explicites. Mais ces garde-fous sont fragiles. Une étude de l’Institut Max-Planck (mai 2025) révèle que les modèles actuels ne détectent les intentions suicidaires que dans 62 % des cas contre 85 % pour un professionnel formé. De plus, les « jailbreaks », soit la reformulation astucieuse des question, permettent de contourner ces restrictions, comme demander des « scénarios fictifs » concernant des méthodes de suicide. Un autre problème est la dérive conversationnelle. Lors d’échanges prolongés, les chatbots relâchent leurs garde-fous, passant de réponses prudentes à des validations passives. Une analyse de MIT Technology Review (février 2025) montre que dans 20 % des conversations de plus de 30 minutes, les IA adoptent un ton plus permissif, ce qui est particulièrement dangereux pour les utilisateurs en détresse.

Industrie sous pression, société en danger

Face à ces risques, l’industrie de l’IA est sous le feu des critiques. En Europe, la loi sur ‘intelligence artificielle (Acte sur l’IA) adoptée en 2024 ne classe pas encore les chatbots conversationnels comme à « haut risque », limitant les obligations des entreprises. En France, la CNIL enquête depuis juin 2025 sur l’impact de l’IA sur la santé mentale, mais sans résultats concrets. Aux États-Unis, une coalition de 44 procureurs généraux a adressé en août 2025 une lettre ouverte à 11 entreprises, les sommant de renforcer leurs mesures sous peine de poursuites (Axios, août 2025).Les entreprises réagissent, mais timidement. OpenAI a annoncé un partenariat avec 90 psychiatres pour améliorer ses algorithmes, sans calendrier précis. Anthropic investit dans des audits éthiques, tandis que Google adopte une approche « conservatrice » pour Gemini, limitant ses réponses émotionnelles. Mais OpenAI est valorisé à 300 milliards de dollars, misant sur la rentabilité au détriment de la sécurité. Néanmoins, la société civile s’organise. Des associations comme Stop Suicide en France et Common Sense Media aux États-Unis demandent une interdiction des chatbots comme compagnons pour les mineurs. Des pétitions sur Change.org (septembre 2025) exigent des outils de contrôle parental et des signalements automatiques aux autorités en cas de détresse détectée. En France, un rapport de Santé publique France (2025) alerte sur la hausse des idées suicidaires chez les adolescents (1 sur 5), rendant ces enjeux encore plus pressants.

Vers une responsabilité collective

Les chatbots IA ne sont pas intrinsèquement néfastes. Une étude de npj Mental Health Research (2024) révèle que 3 % des utilisateurs de Replika rapportent une réduction des pensées suicidaires grâce à l’IA. Mais les 1 % qui développent une dépendance malsaine, comme l’admettent les développeurs, représentent un risque majeur. Pour endiguer cette crise, trois mesures s’imposent : une régulation stricte, classant les chatbots comme « haut risque » dans l’Acte sur l’IA, avec audits indépendants et signalements obligatoires ; une éducation numérique pour sensibiliser les jeunes aux limites des IA ; et un retour à l’humain, car aucune IA ne peut remplacer un thérapeute ou un proche.
En conclusion, si les chatbots IA séduisent par leur accessibilité, ils révèlent également un potentiel destructeur pour les plus vulnérables. Leur capacité à amplifier la détresse psychologique, dans une société où l’isolement est endémique, exige une réponse collective.

Illustration d’en-tête : Andrea pour Science infused

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Le 29 avril 2025 est paru le rapport « Cour de cassation et intelligence artificielle : préparer la Cour de demain », un rapport proposant une intégration méthodique et éthique de l’intelligence artificielle (IA) dans la justice. Issu d’un groupe de travail, ce document offre 15 recommandations pour moderniser les pratiques judiciaires tout en préservant l’indépendance et les droits fondamentaux. En anticipant le potentiel de l’IA, la Cour pose les bases d’un “tribunal augmenté” responsable.

Nous avons consulté les 60 pages de ce rapport élaboré par un groupe de travail présidé par François Ancel, conseiller à la Cour,. Le document propose une vision pour la justice de demain, une approche “méthodologique, éthique et pragmatique” pour intégrer l’IA dans les pratiques judiciaires, selon le communiqué officiel. Structuré en trois parties : usages actuels, conditions d’adoption, perspectives, il s’appuie sur l’expérience de la Cour pour anticiper une transformation technologique majeure tout en garantissant l’équité et la transparence

La fin de l’hyper-consommation et ses conséquences

Jancovici souligne que l’hyper-consommation, alimentée par les énergies fossiles (80 % de l’énergie mondiale), n’est plus viable face aux contraintes géologiques et climatiques. Dans son post LinkedIn, il lie la décroissance énergétique subie à la montée des populismes, expliquant que l’incompréhension de cette dynamique fragilise les démocraties. La description officielle de l’épisode ajoute que ces pressions économiques (inflation énergétique), politiques (tensions géopolitiques), et environnementales (réchauffement, perte de biodiversité) imposent un changement culturel pour éviter une rupture brutale.

L’IA au service des magistrats

Le rapport détaille les applications actuelles de l’IA à la Cour, notamment l’outil DataJust, qui utilise le traitement automatique du langage naturel (TALN) pour analyser les jurisprudences, et des logiciels de retranscription pour convertir les audiences en texte. Ces technologies accélèrent les tâches administratives, comme la recherche documentaire ou la rédaction de synthèses, tout en restant sous contrôle humain. Le rapport souligne que ces outils, déployés depuis plusieurs années, ne prennent aucune décision judiciaire, réservée aux magistrats. Cette expérience pratique, note le document, ancre les recommandations dans une réalité opérationnelle.

Éthique intransigeante

L’éthique domine les 15 recommandations du rapport. Il exige une “supervision humaine systématique” pour tout usage de l’IA afin d’éviter les biais algorithmiques et de préserver l’indépendance judiciaire. La transparence est une priorité : les outils doivent être explicables, et leur utilisation doit être communiquée aux justiciables. Le rapport insiste sur la conformité avec la loi européenne sur l’IA (2024), qui classe les systèmes judiciaires d’IA comme “à haut risque”, imposant des normes strictes de sécurité et de protection des données. Cette rigueur éthique vise à maintenir la confiance dans la justice.

Gouvernance dédiée à l’IA

Pour piloter l’adoption de l’IA, le rapport propose une gouvernance interne réunissant magistrats, experts en IA, et juristes. Cette structure superviserait la sélection, le développement, et l’intégration des outils, privilégiant des solutions souveraines hébergées sur des infrastructures sécurisées comme SecNumCloud, un label de confiance via un visa de sécurité de l’ANSSI. Des partenariats avec des institutions publiques, telles que l’Institut national pour l’évaluation et la sécurité de l’IA, sont recommandés pour réduire la dépendance aux fournisseurs privés. Cette approche, qualifiée de “pragmatique” dans le communiqué, garantit la maîtrise technologique et la confidentialité des données.

Former pour maîtriser l’IA

Le rapport consacre plusieurs recommandations à la formation des magistrats et greffiers, intégrée à l’École nationale de la magistrature (ENM). Ces programmes couvriront les bases techniques de l’IA, ses limites (biais, opacité), et ses implications éthiques, afin de démystifier la technologie et d’outiller les professionnels. Le rapport cite le logiciel Albert, utilisé par le ministère de la Justice, comme un exemple de formation réussie.

Vers un “tribunal augmenté”

Le rapport esquisse un “tribunal augmenté”, où l’IA amplifie les capacités humaines sans remplacer le jugement. Les applications incluent l’analyse prédictive des tendances jurisprudentielles, l’automatisation des tâches répétitives (rédaction de projets simples), et des chatbots juridiques pour faciliter l’accès à la justice. Le rapport fixe des limites claires : l’IA ne rendra jamais de décisions judiciaires, et son usage restera facultatif. Cette vision est décrite par la Cour de cassation comme une “révolution maîtrisée”.

Une démarche à saluer face aux défis de l’IA

Ce rapport mérite des félicitations pour son anticipation visionnaire. L’IA, clé dans tous les domaines offre un potentiel colossal pour la justice, en accélérant les processus et en améliorant l’accès au droit. En apprivoisant cette technologie, la Cour de cassation démontre une volonté de moderniser sans sacrifier l’éthique. Cependant, comme dans d’autres métiers, certains professionnels de la justice pourraient craindre d’être remplacés par l’IA, une résistance naturelle face à l’inconnu. Le rapport répond à ces inquiétudes en interdisant à l’IA de prendre des décisions judiciaires, mais il alerte aussi sur des dangers spécifiques : les biais algorithmiques, qui peuvent reproduire des inégalités risquant de porter atteinte aux droits fondamentaux ; l’opacité des algorithmes, qui menace la transparence ; la dépendance technologique, qui pourrait compromettre l’indépendance ; et les risques pour la vie privée, liés au traitement des données sensibles. Pour contrer ces menaces, il recommande des audits réguliers, une conformité à la loi européenne sur l’IA, et une formation rigoureuse, garantissant que l’IA reste un outil au service des juges.

Un jalon pour la justice moderne

En conclusion, le rapport de la Cour de cassation pose les fondations d’une justice modernisée où l’IA amplifie l’efficacité tout en respectant l’équité. Ses recommandations fondées sur l’éthique, la gouvernance et la formation équilibrent innovation et responsabilité, offrant une feuille de route pour le tribunal augmenté.. Ce document invite à un débat public sur l’avenir de la justice à l’ère de l’IA, est consultable en ligne.

Image d’en-tête : Andrea pour Science infused

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Note introductive de la Rédaction : Afin de ne pas en perdre une miette et à des fins éducatives sur la méthodologie de la recherche clinique, et pour ceux qui ont le goût du détail et de la littérature scientifique, nous vous proposons en exclusivité la traduction française complète (hors références) de l’article scientifique (en anglais), résumé inclus, paru récemment dans la revue médicale JAMA Netw Open. Ces résultats font réfléchir sur le récent état des lieux mené par la Haute autorité de santé (HAS) concernant les erreurs de diagnostic des médecins français. Les auteurs de l’étude e concluent-ils que l’iA doit être incluse dans la pratique diagnostique pour les orienter ? Même pas, car, à la surprise de beaucoup, elle ne montre aucun performance diagnostique améliorée pour les médecins aidés par ChatGPT. Dans ces conditions, faut-il envisager un futur ou les médecins seront tout au plus les assistants des IA médicales ? La question est sérieuse.

Influence d’un grand modèle de langage sur le raisonnement diagnostique – Essai clinique randomisé (titre original : « Large Language Model Influence on Diagnostic ReasoningA Randomized Clinical Trial« 

Auteurs :

Ethan Goh, MBBS, MS (Stanford University); Robert Gallo, MD (VA Palo Alto Health Care System) ; Jason Hom, MD (Stanford University School of Medicine); et al

Points clés

Question : L’utilisation d’un modèle de langage étendu (LLM) améliore-t-elle la performance du raisonnement diagnostique chez les médecins généralistes, de médecine interne ou de médecine d’urgence par rapport aux ressources conventionnelles ?

Résultats : Dans un essai clinique randomisé incluant 50 médecins, l’utilisation d’un LLM n’a pas amélioré de manière significative la performance du raisonnement diagnostique par rapport à la disponibilité de ressources conventionnelles.

Signification : Dans cette étude, l’utilisation d’un LLM n’a pas nécessairement amélioré le raisonnement diagnostique des médecins au-delà des ressources conventionnelles ; un développement supplémentaire est nécessaire pour intégrer efficacement les LLM dans la pratique clinique.

Résumé

Importance : Les grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs) se sont révélés prometteurs dans leurs performances sur les examens de raisonnement médical à choix multiples et à questions ouvertes, mais on ne sait toujours pas si l’utilisation de ces outils améliore le raisonnement diagnostique des médecins.

Conception, cadre et participants : Un essai clinique randomisé en simple aveugle a été mené du 29 novembre au 29 décembre 2023. Des médecins formés en médecine générale, médecine interne ou médecine d’urgence ont été recrutés par vidéoconférence à distance et en personne dans plusieurs établissements médicaux universitaires.

Objectif : Évaluer l’effet d’un LLM sur le raisonnement diagnostique des médecins par comparaison avec les ressources conventionnelles.

Intervention : Les participants ont été randomisés [répartis au hasard, NDLR] pour accéder soit au LLM en plus des ressources diagnostiques conventionnelles, soit aux ressources conventionnelles uniquement, en fonction de leur stade de carrière. Les participants disposaient de 60 minutes pour examiner jusqu’à 6 vignettes cliniques.

Résultats et mesures principaux : Le résultat principal était la performance sur une grille standardisée de performance diagnostique basée sur la précision du diagnostic différentiel, la pertinence des facteurs de soutien et d’opposition, et les étapes suivantes de l’évaluation diagnostique, validées et l’objet d’un score par un consensus d’experts en aveugle. Les résultats secondaires comprenaient le temps passé par cas (en secondes) et la précision du diagnostic final. Toutes les analyses ont suivi le principe de l’intention de traiter. Une analyse exploratoire secondaire a évalué la performance autonome du LLM en comparant les résultats primaires entre le groupe LLM seul et le groupe de ressources conventionnelles.

Résultats : Cinquante médecins (26 titulaires, 24 résidents ; années médianes de pratique, 3 [IQR (écart intercartile, NDLR), 2-8]) ont participé virtuellement ainsi qu’à un site en personne. Le score médian de raisonnement diagnostique par cas était de 76 % (IQR, 66%-87%) pour le groupe LLM et de 74 % (IQR, 63 %-84 %) pour le groupe ressources conventionnelles uniquement, avec une différence ajustée de 2 points de pourcentage (IC à 95 %, -4 à 8 points de pourcentage ; P = 0,60). Le temps médian passé par cas pour le groupe LLM était de 519 (IQR, 371-668) secondes, comparé à 565 (IQR, 456-788) secondes pour le groupe des ressources conventionnelles, avec une différence de temps de -82 (IC à 95 %, -195 à 31 ; P = 0,20) secondes. Le LLM seul a obtenu 16 points de pourcentage (IC à 95 %, 2-30 points de pourcentage ; P = 0,03) de plus que le groupe des ressources conventionnelles.

Conclusions et pertinence : Dans cet essai, la mise à disposition d’un LLM aux médecins en tant qu’aide au diagnostic n’a pas amélioré de manière significative le raisonnement clinique par rapport aux ressources conventionnelles. Le LLM seul a démontré une performance supérieure à celle des deux groupes de médecins, ce qui indique la nécessité de développer la technologie et la main-d’œuvre pour réaliser le potentiel de la collaboration entre les médecins et l’intelligence artificielle dans la pratique clinique.

INTRODUCTION

Les erreurs de diagnostic sont fréquentes, contribuent à causer un préjudice important aux patients et résultent d’une combinaison de facteurs cognitifs et systémiques. Les interventions efficaces visant à améliorer la performance diagnostique et à réduire les erreurs diagnostiques nécessitent de se concentrer à la fois sur les facteurs systémiques et les facteurs cognitifs, souvent appelés raisonnement clinique. Les stratégies qui ont été avancées pour améliorer le raisonnement clinique comprennent une variété de pratiques éducatives, réflexives et d’équipe, ainsi que des outils d’aide à la décision clinique. L’impact de ces interventions a été limité ; en outre les méthodes les plus utiles telles que la pratique réflexive sont difficiles à intégrer à grande échelle d’un point de vue clinique. Les technologies d’intelligence artificielle (IA) sont depuis longtemps considérées comme des outils prometteurs pour aider les médecins à raisonner en matière de diagnostic.

Les grands modèles de langage (LLM), qui sont des systèmes d’apprentissage machine qui produisent des réponses semblables à celles de l’homme à partir du langage écrit, ont démontré leur capacité à résoudre des cas complexes, à faire preuve d’un raisonnement clinique semblable à celui de l’homme, à recueillir les antécédents des patients et à faire preuve d’une communication empathique. En raison de leur nature généralisable, les LLM sont activement intégrés dans de nombreux environnements de soins médicaux. Malgré les performances impressionnantes de ces technologies émergentes dans les tâches d’étalonnage, les intégrations actuelles des LLM nécessitent la participation humaine, le LLM augmentant plutôt que remplaçant l’expertise et la supervision humaines. Pour comprendre les implications du déploiement de ces systèmes dans les soins aux patients avec une formation et une intégration limitées de la main-d’œuvre, il faut des études sur les utilisateurs humains et informatiques avec des mesures plus riches du raisonnement diagnostique.

Nous avons réalisé un essai clinique randomisé pour comparer la performance du raisonnement diagnostique des médecins utilisant un agent conversationnel ( chatbot) du commerce LLM AI (ChatGPT Plus [GPT-4] ; OpenAI) par rapport aux ressources diagnostiques conventionnelles (par ex. UpToDate, Google). De nombreuses études sur les performances diagnostiques n’évaluent que des mesures superficielles de la précision sans prêter attention à la qualité du processus diagnostique utilisé pour parvenir à ce diagnostic. Pour mieux évaluer la façon dont les nouveaux outils affectent le raisonnement des médecins, nous avons adapté la réflexion structurée – une mesure des facteurs contribuant à une décision diagnostique – comme un nouvel outil d’évaluation du processus diagnostique.

MÉTHODES

Cette étude a été examinée et jugée exempte d’approbation par les comités d’examen institutionnels de l’université de Stanford, du centre médical Beth Israel Deaconess et de l’université de Virginie. Le consentement éclairé a été obtenu avant l’inclusion et la randomisation. Les participants résidents se sont vus offrir 100 dollars et les participants titulaires se sont vus offrir jusqu’à 200 dollars pour participer l’étude. Cette étude suit les directives CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials) pour les essais cliniques randomisés. Le protocole de l’étude est disponible dans le supplément 1.

Nous avons recruté des médecins titulaires et résidents formés dans une spécialité médicale générale (médecine interne, médecine familiale ou médecine d’urgence) par le biais de listes d’adresses électroniques à l’université de Stanford, au Beth Israel Deaconess Medical Center et à l’université de Virginie. De petits groupes de participants ont été supervisés par des coordinateurs de l’étude, soit à distance, soit dans un laboratoire informatique en personne. Les sessions ont duré une heure. Le flux des participants est décrit dans cette figure :

Une itération visuelle est présentée dans cette figure :

Vignettes cliniques

Les vignettes cliniques ont été adaptées à partir d’une étude historique qui a établi la norme pour l’évaluation des systèmes de diagnostic informatisés. Tous les cas de cette étude étaient basés sur des patients réels et incluaient des informations disponibles lors de l’évaluation diagnostique initiale, telles que les antécédents, l’examen clinique et les résultats des analyses de laboratoire. Les cas n’ont jamais été rendus publics afin de protéger la validité du matériel de test pour une utilisation future, et sont donc exclus des données de formation du LLM.

Nous avons utilisé la technique du groupe nominal pour sélectionner un échantillon de cas ; quatre médecins auteurs (E.G., J.A.C., A.P.J.O. et J.H.C.) se sont réunis pour se mettre d’accord sur les directives de sélection des cas, y compris la préférence pour un large éventail de contextes pathologiques, en évitant les cas simplistes avec des diagnostics plausibles limités, et en excluant les cas excessivement rares.24 Chaque membre a examiné indépendamment au moins 50 des 105 cas disponibles pour identifier un minimum de 10 cas qui satisfont aux directives de sélection. Après les évaluations individuelles, le groupe s’est réuni à nouveau pour parvenir à un consensus sur une liste de cas à examiner en priorité. Lors des tests pilotes, les participants ont complété un maximum de 6 cas en 1 heure, ce qui nous a permis de sélectionner 6 cas finaux pour cette étude. Les cas ont été édités pour moderniser les conventions de rapport des données de laboratoire et pour remplacer les phrases pathognomoniques (par exemple, livedo reticularis) par des descriptions générales.

La précision du diagnostic différentiel est un critère d’évaluation courant, mais limité, dans les études diagnostiques sur l’aide à la décision clinique. Bien que nous ayons évalué la précision globale du diagnostic différentiel en tant que résultat secondaire, à l’instar d’études antérieures, les phénomènes complexes des interactions entre l’homme et l’ordinateur justifient des évaluations plus riches des compétences en matière de raisonnement diagnostique. Nous avons donc choisi de développer une évaluation à partir de la littérature sur le raisonnement clinique : la réflexion structurée.

La réflexion structurée vise à améliorer le processus par lequel les médecins considèrent les diagnostics raisonnables et les caractéristiques cliniques qui soutiennent ou s’opposent à leurs diagnostics, de la même manière que les médecins peuvent expliquer leur raisonnement dans la composante d’évaluation et de planification des notes cliniques. Nous avons adapté une grille de réflexion structurée avec des participants fournissant des réponses en texte libre sur leurs 3 principaux diagnostics différentiels, les facteurs dans le cas qui favorisent ou s’opposent à chacun de leurs 3 diagnostics, leur diagnostic final le plus probable, et jusqu’à 3 étapes suivantes (par ex., tests diagnostiques) qu’ils utiliseraient pour poursuivre l’évaluation du patient.

Évaluation des performances

Nous nous sommes appuyés sur des études antérieures portant sur la réflexion structurée en évaluant la grille elle-même, et non pas seulement l’exactitude du diagnostic final. Pour chaque cas, nous avons attribué jusqu’à 1 point pour chaque diagnostic plausible. Les résultats étayant chaque diagnostic et les résultats s’opposant au diagnostic ont également été notés en fonction de leur exactitude, avec 0 point pour les réponses incorrectes ou absentes, 1 point pour les réponses partiellement correctes et 2 points pour les réponses entièrement correctes. Le diagnostic final a été noté sur 2 points pour le diagnostic le plus correct et sur 1 point pour un diagnostic plausible ou un diagnostic correct qui n’était pas assez précis par rapport au diagnostic final le plus correct. Les participants devaient ensuite décrire jusqu’à trois étapes suivantes pour poursuivre l’évaluation du patient, 0 point étant attribué pour une réponse incorrecte, 1 point pour une réponse partiellement correcte et 2 points pour une réponse totalement correcte. Si les diagnostics différentiels incorrects n’ont pas été récompensés, le raisonnement approprié basé sur ces diagnostics n’a pas été pénalisé. Les évaluateurs n’ont pas été informés de l’affectation des groupes de participants.

Conception de l’étude

Nous avons utilisé un modèle d’étude randomisé en simple aveugle avec randomisation stratifiée. Les participants ont été répartis au hasard entre l’utilisation de l’interface LLM (groupe d’intervention) et les ressources conventionnelles (groupe de contrôle). Ils ont eu accès à des comptes d’étude pour le LLM et les transcriptions de leur utilisation ont été sauvegardées. Les deux groupes ont reçu l’instruction d’accéder à toutes les ressources conventionnelles qu’ils utilisent normalement pour les soins cliniques, mais le groupe de contrôle a reçu l’instruction explicite de ne pas utiliser les LLM. Les participants disposaient d’une heure pour compléter autant de cas diagnostiques que possible, avec pour instruction de donner la priorité à la qualité de leurs réponses plutôt qu’à la complétion de tous les cas.

L’étude a été réalisée à l’aide d’un outil d’enquête (Qualtrics), les cas étant présentés dans un ordre aléatoire pour chaque participant. Dans une analyse secondaire, nous avons inclus un groupe témoin utilisant uniquement le LLM pour répondre aux cas. En utilisant les principes établis de la conception des messages-guides, nous avons développé de manière itérative un message-guide 0-shot ; le même langage a été utilisé avec les questions de la vignette clinique pour chaque cas.27 Le médecin chercheur qui a entré les messages-guides dans le modèle n’a pas modifié les réponses du modèle. Ces invites ont été exécutées trois fois au cours de sessions distinctes, et les résultats de chaque exécution ont été inclus pour une évaluation en aveugle avec les résultats humains avant la levée de l’aveugle ou l’analyse des données.

Validation de l’outil d’évaluation

Pour établir la validité, nous avons recueilli deux séries de données pilotes auprès de 13 participants qui n’ont pas été inclus dans l’étude finale. Au total, 65 cas ont été menés à bien, sur la base d’un échantillonnage de plusieurs vignettes de cas, dont les 6 utilisées dans l’étude finale. Les trois évaluateurs principaux (J.H, A.P.J.O. et A.R.), tous des médecins certifiés ayant de l’expérience dans l’évaluation du raisonnement clinique au niveau médical post-universitaire, ont noté ces cas indépendamment afin d’évaluer la cohérence. Sur la base des commentaires itératifs des correcteurs et des participants pilotes, ainsi que de la concordance des correcteurs, les vignettes des cas étudiés ont été sélectionnées et les rubriques ont été affinées avant que les données ne soient collectées pour l’étude finale. Après la collecte des données, chaque cas a été noté indépendamment par deux évaluateurs qui ne connaissaient pas le groupe de traitement assigné. Le désaccord entre les évaluateurs a été prédéfini comme une différence de plus de 10 % du score final. En cas de désaccord, les évaluateurs se sont réunis pour discuter des différences entre leurs évaluations et rechercher un consensus. Nous avons conçu la notation de manière à reconnaître intentionnellement l’ambiguïté des processus de diagnostic, en autorisant de multiples variations des réponses correctes déterminées par le consensus des évaluateurs. La notation du diagnostic final a été évaluée par deux évaluateurs afin d’obtenir un accord sur le résultat secondaire de la précision du diagnostic. Nous avons calculé une valeur pondérée de Cohen κ pour montrer la concordance de la notation et une valeur de Cronbach α pour déterminer la fiabilité interne de cette mesure.

Résultats de l’étude

Notre résultat principal était le score final en pourcentage pour toutes les composantes de l’outil de réflexion structuré. Les résultats secondaires étaient le temps passé par cas (en secondes) et la précision du diagnostic final. Le diagnostic final a été traité comme un résultat ordinal avec 3 groupes (incorrect, partiellement correct et le plus correct). Étant donné que la différence entre la réponse la plus correcte et les réponses partiellement correctes peut ne pas être cliniquement significative, nous avons également analysé le résultat comme un résultat binaire (incorrect comparé à au moins partiellement correct).

Analyse statistique

La taille de l’échantillon cible de 50 participants a été prédéfinie sur la base d’une analyse de puissance utilisant deux ensembles de données de validation, notés avant l’inscription à l’étude. En utilisant le logiciel PASS 2023, version 23.0.2 (NCSS LLC), notre analyse de puissance a montré une puissance de plus de 80 % pour détecter une différence de score de 8 % avec 200 à 250 cas complétés (4 à 5 cas par participant) avec une valeur α bilatérale de 0,05. Nous avons utilisé un modèle à effets mixtes adapté aux plans randomisés en grappes, avec un coefficient de corrélation intraclasse allant de 0,05 à 0,15 et un écart-type de 16,2 %.

Toutes les analyses ont respecté le principe de l’intention de traiter et ont été effectuées au niveau des cas, regroupés par participant. Des modèles linéaires à effets mixtes ont été appliqués pour évaluer la différence entre le résultat primaire de la performance diagnostique et le résultat secondaire du temps passé par cas traité, les hypothèses de normalité ayant été vérifiées. Des modèles à effets mixtes ordinaux et logistiques ont été utilisés pour comparer d’autres résultats secondaires, y compris la précision du diagnostic final ordinal et binaire. Un effet aléatoire pour le participant a été inclus dans les modèles pour tenir compte de la corrélation potentielle entre les cas d’un même participant. En outre, un effet aléatoire pour les cas a été inclus pour tenir compte de toute variabilité potentielle de la difficulté entre les cas. L’erreur de type I (α) à l’échelle de la famille a été contrôlée à 0,05 pour le résultat principal de la performance diagnostique considérée comme une variable continue. L’analyse des résultats secondaires a été exploratoire sans ajustement pour les comparaisons multiples. Une analyse de sensibilité planifiée à l’avance a évalué l’effet de l’inclusion de cas incomplets sur le résultat primaire. Des analyses de sous-groupes ont été réalisées en fonction du statut de formation et de l’expérience avec le produit LLM utilisé. Dans une analyse secondaire, les cas complétés par le LLM seul ont été traités comme un troisième groupe, avec des cas regroupés dans une structure imbriquée de 3 tentatives sous la responsabilité d’un seul participant. Ces cas ont été comparés à ceux de participants réels, chaque cas étant considéré comme une tentative unique sous la direction d’un participant unique utilisant une structure imbriquée similaire. Toutes les analyses statistiques ont été réalisées à l’aide de R, version 4.3.2 (R Foundation for Statistical Computing).

Résultats

Cinquante médecins agréés aux États-Unis ont été recrutés et ont participé (26 titulaires, 24 résidents) du 29 novembre au 29 décembre 2023 ; parmi eux, 39 (78 %) ont participé à des rencontres virtuelles et 11 (22 %) à des rencontres en personne. Le nombre médian d’années de pratique était de 3 (IQR, 2-8).

Résultat principal : performances en termes de diagnostic

Au total, 244 cas ont été réalisés par tous les participants (125 cas dans le groupe LLM, 119 cas dans le groupe de contrôle). Le nombre médian de cas complétés par participant était de 5 (IQR, 4-6). L’analyse des transcriptions a montré que 100 % (22 sur 22) des médecins randomisés pour utiliser le LLM l’ont fait ; 3 transcriptions ont été perdues en raison de problèmes techniques et n’ont pas été incluses. Le score médian par cas était de 76 % (IQR, 66 %-87 %) pour le groupe LLM et de 74 % (IQR, 63%-84%) pour le groupe de contrôle. Le modèle à effets mixtes a montré une différence de 2 points de pourcentage (IC à 95 %, -4 à 8 points de pourcentage ; P = 0.60) entre le groupe LLM et le groupe de contrôle. Une analyse de sensibilité incluant tous les cas, complets et incomplets, a montré un résultat similaire avec une différence de 2 points de pourcentage (IC à 95 %, -4 à 8 points de pourcentage ; P = 0.50) entre le groupe LLM et le groupe de contrôle.

Résultats secondaires

Le temps médian passé par cas était de 519 (IQR, 371-668) secondes pour le groupe LLM et de 565 (IQR, 456-788) secondes pour le groupe de contrôle. Le modèle linéaire à effets mixtes a abouti à une différence ajustée de -82 secondes (IC à 95 %, -195 à 31 secondes ; P = 0.20).

L’exactitude du diagnostic final utilisant l’échelle ordinale a montré que le groupe d’intervention LLM avait 1,4 fois plus de chances (IC à 95 %, 0,7-2,8 ; P = 0,39) d’obtenir un diagnostic correct que le groupe de contrôle. Lors de l’évaluation de la précision des diagnostics finaux, le fait de les traiter comme des variables binaires (correctes ou incorrectes) n’a pas modifié qualitativement les résultats (rapport de cotes, 1,9 ; IC à 95 %, 0,9-4,0 ; P = 0,10).

Les analyses par sous-groupe étaient qualitativement similaires aux analyses pour l’ensemble de la cohorte.

LLM seul

Dans les 3 essais du LLM seul, le score médian par cas était de 92 % (IQR, 82 % – 97 %). La comparaison du LLM seul avec le groupe de contrôle a révélé une différence de score absolu de 16 points de pourcentage (IC à 95 %, 2 à 30 points de pourcentage ; P = 0.03) en faveur du LLM seul.

Validation de l’outil d’évaluation

La valeur pondérée de Cohen κ entre les trois évaluateurs était de 0,66, ce qui indique un accord substantiel dans la fourchette attendue pour les études de performance diagnostique.30 La valeur globale de Cronbach α était de 0,64. Les variances des sections individuelles de la grille de réflexion structurée sont présentées dans le tableau 5 du supplément 2. Après avoir supprimé le diagnostic final, qui présentait la variance la plus élevée, la valeur α de Cronbach était de 0,67.

DISCUSSION

Cet essai clinique randomisé a montré que l’utilisation par les médecins d’un agent conversationnel (chatbot) LLM disponible dans le commerce n’a pas amélioré le raisonnement diagnostique sur des cas cliniques difficiles, bien que le LLM seul ait obtenu des résultats nettement supérieurs à ceux des médecins participants. Les résultats étaient similaires dans les sous-groupes de différents niveaux de formation et d’expérience avec le chatbot. Ces résultats suggèrent que l’accès seul aux LLM n’améliorera pas le raisonnement diagnostique global des médecins dans la pratique. Ces résultats sont particulièrement pertinents à l’heure où de nombreux systèmes de santé proposent des chatbots conformes à la loi sur la portabilité et la responsabilité de l’assurance maladie (Health Insurance Portability and Accountability Act [spécifique aux États-Unis, NDLR]) que les médecins peuvent utiliser en milieu clinique, souvent sans aucune formation, voire avec une formation minimale sur l’utilisation de ces outils.

Nos données n’ont pas confirmé de différences dans le temps consacré à la résolution des cas. Compte tenu de la grande variabilité observée dans le temps consacré à la résolution des cas, il serait nécessaire de mener de futures études avec des échantillons beaucoup plus importants pour évaluer si les médecins ayant l’expérience de l’utilisation des LLM consacrent moins de temps au raisonnement diagnostique.

Un résultat secondaire inattendu est que le LLM seul a été nettement plus performant que les deux groupes d’humains, à l’instar d’étude récente avec une technologie LLM différente. Cela peut s’expliquer par la sensibilité de la sortie LLM à la formulation de l’invite. Il existe de nombreux cadres pour l’invite des LLM et un consensus émergent sur les stratégies d’invite, dont beaucoup se concentrent sur la fourniture de détails sur la tâche, le contexte et les instructions ; notre invite a été développée de manière itérative en utilisant ces cadres. La formation des cliniciens aux meilleures pratiques d’incitation peut améliorer la performance des médecins avec les LLM. Par ailleurs, les organisations pourraient investir dans des messages-guides prédéfinis pour l’aide à la décision diagnostique, intégrés dans les flux de travail cliniques et la documentation, ce qui permettrait une synergie entre les outils et les cliniciens. Des études antérieures sur les systèmes d’IA montrent des effets disparates en fonction de l’élément du processus de diagnostic dans lequel ils sont utilisés. Étant donné la nature conversationnelle des agents conversationnels (chatbots), des changements dans la manière dont le LLM interagit avec les humains, par ex., en signalant spécifiquement les caractéristiques qui ne correspondent pas au diagnostic différentiel, pourraient améliorer le diagnostic et la performance de réflexion.35,36 De manière plus générale, nous voyons une opportunité dans l’examen délibéré et la refonte de l’éducation médicale et des cadres de pratique qui s’adaptent aux technologies émergentes perturbatrices et permettent la meilleure utilisation des ressources informatiques et humaines pour fournir des soins médicaux optimaux.

Les résultats de cette étude ne doivent pas être interprétés comme indiquant que les LLM devraient être utilisés pour le diagnostic de manière autonome sans la supervision d’un médecin. Les vignettes de cas cliniques ont été classées et résumées par des cliniciens humains, une approche pragmatique et courante pour isoler le processus de raisonnement diagnostique, mais cela ne tient pas compte des compétences dans de nombreux autres domaines importants pour le raisonnement clinique, y compris l’entretien avec le patient et la collecte de données. En outre, cette étude était hors contexte, et la compréhension de l’environnement clinique par les cliniciens est fondamentale pour une prise de décision de haute qualité. Bien que les premières études montrent que les LLM peuvent collecter et résumer efficacement les informations sur les patients, ces capacités doivent être étudiées de manière plus approfondie. En outre, l’amélioration de la notation des rubriques représente ici un signal important du raisonnement clinique, mais des essais cliniques plus larges sont nécessaires pour évaluer les différences significatives dans l’impact clinique en aval.

Cette étude a développé une mesure basée sur la réflexion structurée, inspirée par la recherche sur la cognition des médecins. La notation de l’outil de réflexion structurée adapté en tant que résultat principal représente une nouvelle contribution de cette étude pour offrir un cadre d’évaluation plus riche des compétences de raisonnement diagnostique. Cet outil d’évaluation a démontré une concordance substantielle entre les évaluateurs et une fiabilité interne similaire ou supérieure à d’autres mesures utilisées dans l’évaluation du raisonnement.39-42 Cela fait progresser le domaine au-delà des premières recherches sur le LLM, qui se sont concentrées sur des repères ayant une utilité clinique limitée, tels que les banques de questions à choix multiples utilisées pour l’obtention de la licence médicale ou les vignettes de cas curatées de maladies rarement vues en pratique clinique, telles que les conférences de cas cliniques pathologiques. Bien qu’elles présentent des avantages évidents en termes de facilité de mesure, ces tâches ne correspondent pas au raisonnement clinique dans la pratique. Au fur et à mesure que la recherche en IA progresse et se rapproche de l’intégration clinique, il deviendra encore plus important de mesurer de manière fiable la performance diagnostique en utilisant les méthodes d’évaluation et métriques les plus réalistes et les plus pertinentes d’un point de vue clinique.

Limites

Cet essai a ses limites. Nous avons axé notre enquête sur un seul LLM, étant donné sa disponibilité commerciale et son intégration dans la pratique clinique. De multiples systèmes LLM alternatifs émergent rapidement, bien que celui étudié reste actuellement parmi les outils les plus performants pour les applications étudiées. Les participants ont eu accès au agents conversationnels (chatbots) sans formation explicite aux techniques d’ingénierie rapide qui auraient pu améliorer la qualité de leurs interactions avec le système ; cependant, ceci reste conforme aux intégrations actuelles et nécessite donc cette évaluation représentative.15,17-19 En outre, même si tous les médecins du groupe LLM ont au moins essayé d’utiliser le système sur la base des journaux de chat, ils n’ont pas été forcés d’utiliser le système d’une manière cohérente. Il s’agissait d’une conception délibérée visant à mieux refléter une évaluation de l’efficacité dans le cadre de la pratique clinique.

Aucun échantillon de vignettes cliniques ne peut couvrir de manière exhaustive la variété des cas dans le domaine de la médecine. Notre étude a porté sur 6 cas qui pouvaient être traités en une seule session d’étude tout en restant comparables aux pratiques courantes dans les examens cliniques structurés nationaux d’autorisation et d’objectifs, qui consistent à utiliser un échantillon restreint mais large de cas cliniques.6,46-49 Il ne s’agit pas d’évaluer de manière exhaustive les connaissances d’un participant, mais plutôt d’évaluer son raisonnement clinique général à travers un ensemble de cas. Pour optimiser l’étendue de la couverture, nous avons délibérément choisi des cas qui représentent un échantillon large et pertinent de disciplines et un éventail de problèmes cliniques.

CONCLUSION

La disponibilité d’un LLM en tant qu’aide au diagnostic n’a pas amélioré la performance des médecins par rapport aux ressources conventionnelles dans un essai clinique randomisé sur le raisonnement diagnostique. Le LLM seul a surpassé les performances des médecins même lorsque le LLM était à leur disposition, ce qui indique qu’un développement plus poussé des interactions homme-machine est nécessaire pour réaliser le potentiel de l’IA dans les systèmes d’aide à la décision clinique.

Note de la Rédaction : pour la commodité de lecture, les références bibiographiques et internes ont été retirées ; elles sont disponibles dans l’article original.

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Sarah, un agent conversationnel polyglotte qui vous veut du bien

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L’appel du DG de l’OMS

Le Dr Tedros Adhanom Ghebreyesu a déclaré aujourd’hui : « L’avenir de la santé est numérique, et aider les pays à exploiter la puissance des technologies numériques pour la santé est une priorité pour l’OMS« . « S.A.R.A.H. nous donne un aperçu de la manière dont l’intelligence artificielle pourrait être utilisée à l’avenir pour améliorer l’accès à l’information sanitaire de manière plus interactive. J’appelle la communauté des chercheurs à nous aider à continuer d’explorer la manière dont cette technologie pourrait réduire les inégalités et aider les personnes à accéder à des informations actualisées et fiables sur la santé ».

Le choix de l’IA générative

L’IA générative, c’est la technologie qui utilise ChatGPT et outils équivalents. On en a déjà parlé sur Science infuse avec divers articles sur les chatbots et les fermes à contenus, un mésusage de la technologie par des médias qui utilisent des robots copieurs d’informations existantes sur internet pour en faire du bas de gamme et parfois même propager la désinformation. Mais Sarah a un tout autre objectif : fournir de l’information de qualité et à jour grâce à cette technologie, en répondant de façon précise et adaptée aux questions posées, en assurant aussi une interaction fluide et fiable avec ses interlocuteurs, sur le fond et la forme : l’OMS insiste ainsi sur la capacité de Sarah a faire preuve d’empathie mais sans jamais juger.
L’Organisation mondiale révèle l’entreprise qui a l’honneur d’avoir donné naissance au prototype S.A.R.A.H : Soul Machines Biological AI. Tout un programme.

L’amélioration continue du prototype, son développement, sont donc clés pour l’IA en santé publique à laquelle croit fortement l’OMS pour diffuser des messages de santé publique importants. Pour l’OMS, Sarah apporte l’espoir d’un « aller vers » les populations pour une éducation sanitaire et la prévention, des notions clés de santé publique. L’OMS n’oublie pas non plus dans ce besoin de développement, la nécessité de normes en matière d’éthique pour ces robots conversationnels, outre des informations qui doivent constamment être basées sur la science, c’est-à-dire sur des données probantes

Florence, version bêta de Sarah

L’OMS nous l’avoue, Sarah n’est pas lancée dans la nature et au milieu du public sans filets : le prototype a déjà été testé en « live » sous le nom de Florence, pour diffuser des messages de santé public pendant la pandémie de Covi-19 : elle parlait alors du coronavirus, des vaccins, mais aussi des méfaits du tabagisme, et défendait une alimentation saine et la pratique de l »activité physique régulière.

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Suite à des demandes formulées via « articles à la demandes » et des interpellations sur le réseau social X en décembre et janvier dernier, l’attention de la rédaction a été attirée sur la transformation d’un site confidentiel d’un collectif éphémère d’activistes du réseau social X (anciennement Twitter) nommé « Du côté de la science » en un « e-magazine » Santé-Beauté-Minceur. Un survol rapide permet de reconnaître le modèle de la ferme à contenus, terminologie proposée par NewsGuard pour ces sites qui produisent des billets de blog exploitant ChatGPT et autres robots et « journalistes » dits « génératifs » de qualité douteuse et souvent source de désinformation. Nous en parlions dans ces colonnes il y a quelques mois.
Cet article abordera le contexte de mutation du site avant d’entrer dans le vif du sujet : des contenus déplorables et dangereux sous couvert d’expertise en santé et médecine, et l’opacité active et persistante des éditeurs du site « Du Côté de la Science » désormais en doublon.

Une conversion opérée en catimini

Le groupe d’activistes Du Côté de la Science n’a été actif que quelques mois, surfant sur les premières vagues de la pandémie de Covid-19 essentiellement en 2021 sur le réseau social Twitter. Un blog avait été créé pour l’occasion avec le nom de domaine ducotedelascience.org, publiant un un contenu peu fourni.
Inactif depuis 2 ans, ce site a fait peau neuve à une date non déterminée entre octobre et décembre 2023, tel que l’atteste l’archive internet WaybackMachine :

Une constante : depuis sa création fin 2020 surfant sur la vague de la pandémie, ce blog n’a jamais été conforme aux exigences légales, qui requièrent un responsable éditorial légalement responsable des contenus et des coordonnées permettant de le contacter. Pourtant si le collectif était un groupe informel donc sans existence juridique et donc sans responsable légal, cela ne l’a jamais exempté de respecter la loi qui instaure des règles minimales de transparence et une personne nommément désignée et joignable comme responsable.
Cette défaillance était connue du collectif, comme l’atteste la mention d’excuse « page en construction » apposée de façon définitive. Ce procédé, quand il devient permanent, marque en général un volonté d’opacité en violation de la loi française sur la confiance en l’économie numérique. Le collectif avait d’ailleurs à ce titre été pris à parti sur le réseau social Twitter et invité à mettre à jour ses mentions, sans effet.

Jusqu’à fin décembre 2023 – début janvier 2024, les pages X (ex Twitter, à gauche) et Facebook (à droite) de l’ex collectif revendiquaient toujours leur site ducotedelascience.org transformé en e-mag santé-beauté-perte de poids

Masquage hâtif de l’affiliation et renforcement de l’opacité

Fin décembre 2023, les comptes X (ex-Twitter) inactif de l’ancien collectif sont interpellés sur ainsi que celui qui apparaît officiellement en tête de liste de ses fondateurs, Eric Billy (employé dans un laboratoire technique au sein de l’entreprise pharmaceutique Novartis).

Un tour sur les mentions légales de la nouvelle version de ducotedelascience.org s’avèrera instructive. Elles confirment l’arrivée d’un « propriétaire » : TEAMEXDI LP et d’un responsable de la publication, « Eric » présenté comme un grand scientifique biologiste qui travaille dans un laboratoire de recherche.

Les appels à information et questions publiques aux intéressés (compte X @Cote-Science et compte @EricBillyFr) resteront ignorés.
Mais elles sont entendues : plusieurs actions sont prises en urgence dans les jours qui suivent face aux remarques et questions embarrassantes :

Le nom de domaine: ducotedelascience.COM, inactif mais acquis fin 2021, vient remplacer ducotedelascience.ORG sur les 2 comptes réseaux sociaux interpellés pourtant inactifs depuis des années, dans une tentative évidente de se désolidariser de l’évolution du site.
Puis, quelques semaines plus tard, fin janvier 2024, il y sera migré une archive ducotedelascience.org avant son lifting récent, faisant coexister deux sites « Du Côté de la Science », la ferme à contenus douteux et le blog inactif d’une initiative périclitée.

Du côté du site relooké, les remarques formulées quant à l’illégalité persistante des sites ne tombent pas non plus dans l’oreille d’un sourd, puisqu’un bandeau à cliquer est apposé sur l’acceptation forcée des cookies par les visiteurs alors que la loi européenne exige de pouvoir les refuser (« opt-out »). Une demi-mesure qui ne rend toujours pas le site conforme sur cet aspect.

Cette entreprise hâtive est mal maîtrisée, les sites et sa doublure créée à la hâte restant fortement intriqués en termes de présentation des initiatives qui stipulent bien la même paternité : celle du collectif d’activistes Twitter au nom éponyme, avec de liens hypertexte entrelacés. À titre d’exemples, les mentions légales du site créé en doublon mène directement à la ferme à contenus.

Point commun, les deux blogs « Du Côté de la Science », au moment de la parution de cet article, campent sur leur position de masquage de leur responsable de la publication, le reste des mentions légales comportant de part et d’autres nombre d’irrégularités et clauses abusives que nous ne détaillerons pas ici.

Demandes de presse ignorées, renforcement de l’opacité

Dans le cadre de la préparation de cet article, nous avons bien évidemment tenté d’obtenir des entretiens et des réponses à nos nombreuses questions sur la transformation du blog, et avons cherché à contacter les responsables de la publication de Du Côté de la Science non identifiés hormis la mention de « Eric ».
Nous avons donc utilisé les formulaires de contact sur les blogs des deux domaines internet, les messageries privées des pages de réseaux sociaux et le propriétaire TEAMEDI LP. Les destinataires n’ont à l’évidence pas souhaité échanger, aucun retour n’a été obtenu malgré plusieurs relances entre janvier et mars 2024.
Mais les demandes de presse ont été reçues, et une action a été prise sur le blog : la modification du nom du propriétaire du site a changé fin janvier : TEAMEXDI LP est devenue TEAMDI LP :

Malheureusement, et c’est le problème de toutes ces tentatives de masquage d’affiliations, internet a de la mémoire. Il est très difficile de ne pas hériter de l’historique d’un blog quand on le fait évoluer. Ici on franchit un cap : TEAMDI LP n’existe a priori pas, en tout cas pas au Royaume-Uni comme en atteste le registre des sociétés du Royaume-Uni que nous avons consulté ; en revanche TEAMEXDI LP est bien présent.
On peut donc raisonnablement supposer que tout comme Eric le responsable légal des contenus de blog, les propriétaires des sites internet ne veulent pas être identifiés malgré l’obligation légale.

Suite à nos recherches, il s’avère que TEAMEXDI LP (registre n° SL034260) est une société créée en janvier 2020 avec un siège social située à Édimbourg au Royaume-Uni. L’adresse est celle d’une entreprise de domiciliation et on peut supposer que les propriétaires du domaine n’y ont aucune présence physique, puisqu’il sont à l’origine en France, et désormais en Afrique. En effet, les actionnaires et dirigeants sont deux personnes physiques situées au Bénin. Leur société emploie ou a employé des rédacteurs web et spécialistes SEO et référencement marketing français et béninois.

TEAMEXDI LP possède toute une myriade de blogs francophones. Outre « Du Côté de la Science », on trouve d’autres sites de pseudoscience se targuant d’expertise santé et bien-être mais aussi de finance ou d’économie, et des sites de vente en ligne qui vont des accessoires pour chiens aux lampes LED. Les responsables de la publication sont souvent l’un et/ou l’autre des béninois dirigeants de TEAMEXDI LP, plus rarement des personnes dont on ne donne que le prénom, à l’instar de « Du Côté de la Science ». Ces responsables de publication n’assument à l’évidence pas leur responsabilités éditoriales et relation avec les dirigeants béninois.

Faux experts, pseudoscience, ChatGPT et SEO

Il est temps de s’intéresser aux contenus du blog « Du Côté de la Science » nouveau format. Nous avons ici toutes les caractéristiques de la ferme à contenus décriée par NewsGuard comme moteurs de propagation d’informations de mauvaise qualité voire de désinformation. Ici, on touche un sujet sensible : la santé et le bien-être, des domaines très exploités car vendeurs avec des conséquences négatives en matière de santé publique.

Avec environ 80 articles à ce jour, « Du Côté de la Science » nouvelle formule a produit en moyenne un article par jour. Son rythme de croisière est plus élevé mais il y a eu un ralentissement de la production dès que la Rédaction s’est mise à tenter de solliciter les responsables de blog. C’est plus particulièrement « Eric » qui a freiné la production de billets dans la foulée des interpellations publiques ignorées des comptes Twitter @Cote_Science et @EricBillyFR et qui en tant que responsable de la publication a dû recevoir les demandes de contact sur le blog. Quoi qu’il en soit, ce n’est qu’une petite fraction de la production de la myriade de blogs de TEAMEXDI LP, qui produit donc au kilomètre des billets soi-disant d’experts sur des sujets techniques. Nous sommes bien dans la production quantitative.

Quid de la qualité ? Revenons à « Du Côté de la Science ». Tout d’abord, si l’on nous cache l’identité d’Eric, responsable de la publication, Eric nous est bien décrit comme mentionné précédemment : chercheur en laboratoire, docteur en microbiologie, qui fait aussi de l’enseignement à la faculté.

Il est censé partager au public « son expertise et ses découvertes dans le domaine de la microbiologie ». Le problème, c’est que tous les billets d’Eric parlent de médecine et de médicaments, ainsi que de Covid-19 (test, vaccins, masques) à l’instar des activistes du collectif éphémère. Il ne partage donc rien que dans des domaines hors du sien : c’est ce que l’on appelle un faux expert des domaines abordés. Mais cette biographie est-elle fidèle à la réalité ? Impossible de savoir, Eric ne confirme pas son identité et est représenté au format dessin en blouse blanche à la paillasse d’un laboratoire.

Nous avons ensuite Estelle, experte en beauté et minceur. Elle est diplômée en nutrition et bien-être, elle sait y faire en perte de poids.
Toujours pas d’identité, mais un dessin pour la représenter, elle ressemble à une héroïne de BD.

Voyez un peu ses dernières productions : cela parle beaucoup de médecine, de diagnostic, traitements de médicaments, comme son responsable de publication et rédacteur Éric. Elle est donc aussi un faux expert sur nombre de sujets abordés. Pire, elle a fait dernièrement de la publicité pour Ozempic, un médicament sur ordonnance détourné de son usage pour la perte de poids, et promeut les fleurs de Bach au rayon pseudoscience.

Enfin, l’équipe rédactionnelle est au complet avec Rene, lui aussi expert santé et bien-être, lui aussi non identifié et représenté par un dessin. On ne lui attribue pas de diplômes par contre, on fait état de sa « curiosité insatiable » en d’autres termes on fait passer un amateur passionné pour un expert. Dans cette rhétorique, on retrouve la confusion Expertise /Amateur passionné exploitée durant la crise sanitaire par les activistes de réseaux sociaux, jouant souvent sur l’autorité d’un diplôme en science dans un autre domaine que les spécialités pointues abordées.

D’ailleurs, comme Eric et Estelle, il vous parle de médecine, guide des diagnostics, joue les pharmaciens spécialiste des médicaments.

Des contenus à base d’IA générative entre SEO, publicité et pseudoscience santé et bien-être

À la lecture des contenus, on est vite frappé par la qualité douteuse en termes de style, vocabulaire et grammaire mal maîtrisés. Beaucoup d’écrits semblent issus de traduction automatique de l’anglais retranscrite sans corrections. On ne va pas rentrer dans les détails, simplement donner quelques exemples rassemblés ici. Absence de relecture d’une traduction bancale ou absence de maîtrise de la langue française ? Possiblement les deux.

Ici, les exemples sont caricaturaux, car les robots traducteurs ne font pas de telles erreurs ; néanmoins, l’analyse générale des textes montre qu’elle est largement utilisée dans le blog, ce qui ne donne certes pas un résultat professionnel, ce qui est problématique s’agissant de contenus médicaux souvent orientés sur le diagnostic médical et l’usage de médicaments.
On tirera de tout cela que les trois rédacteurs censés être des experts scientifiques, médicaux sont probablement plutôt de fervents utilisateurs de robots conversationnels comme ChatGPT, embarqués dans l’optimisation SEO sur des sujets populaires. Du marketing rédactionnel bas de gamme en somme.

Des messages dangereux pour la santé publique

On l’a vu, les trois rédacteurs tels que présentés n’ont ni formation ni expertise dans le domaine médical, y compris le responsable de la publication Eric qui se présente comme chercheur renommé et met en avant un titre de docteur, mais pas en médecine ou pharmacie et donc non expert sur ces sujets tout comme ses acolytes Estelle et René. Mais les membres de l’équipe d’Eric existent-ils vraiment ? On peut en douter, tant tout cela ressemble au nerf de la guerre des fermes à contenus : de la production de textes par IA générative par de faux rédacteurs dit eux-mêmes « génératifs ».

Le résultat en termes de contenus, objectifs et messages transmis au public est désastreux. On nous vend par exemple Ozempic pour perdre du poids, alors que cette spécialité est exclusivement dédiée au traitement du diabète et fait l’objet de pénuries par détournement d’usage….pour la perte de poids. Le billet va même jusqu’à copier-coller le mode d’emploi du médicament et cerise sur le gâteau, la photo d’illustration nous montre le geste et l’emplacement de l’auto-injection à pratiquer. Le rédacteur ne comprend rien à son sujet, affirmant qu’Ozempic est venu sous le nom d’Ozempic et de Wegovy, ce qui est faux, les deux médicaments ayant des indications différentes. La désinformation sous couvert d’expertise est bien là, la publicité pour un médicament sur ordonnance et hors indication qui plus est est interdite.

« Du Côté de la Science » se fait d’ailleurs une spécialité de recopier les notices de médicament, faisant de la publicité pour les laboratoires pharmaceutiques par la même occasion. Ici on notera qu’une pilule commercialisée est présentée comme « réputée » empêcher la grossesse, comme s’il était permis d’avoir une autorisation de mise sur le marché basée sur la réputation et non l’indication prouvée.

La pseudoscience est promue chez « Du Côté de la Science », exemple avec ce billet récent qui nous vend les Fleurs de Bach comme « thérapie florale » de la perte de poids ou des problèmes de mémoire.

Autre exemple parmi d’autres, la rhétorique typique de la pseudoscience utilisée ci-dessous pour nous expliquer les causes psychologiques de la sciatique grâce à une « approche holistique » de la santé. « Du Côté de la Science » en profitera plus loin dans l’article pour nous suggérer d’aller voir des psychologues ou des thérapeutes holistiques pour soigner la sciatique.

Le SEO (Search Engine Optimization), vous connaissez ? C’est une technique d’optimisation du choix des mots dans un texte pour augmenter sa visibilité en multipliant les chances d’être référencé par les moteurs de recherche. « Du Côté de la Science » y travaille, parfois de façon grossière. Exemple de sujet avec du « Mc Donald » à toutes les sauces au rayon Perte de poids :

Côté pseudoscience et bafouement des sciences médicales (ici la psychiatrie), « Du Côté de la Science », on associe le domaine du « bien-être » à l’usage de la paroxétine, un médicament antidépresseur sur prescription médicale pour la dépression, classée ici parmi les « troubles psychologiques ».

« Du Côté de la Science » promeut clairement le mésusage de médicaments et la pseudoscience, véhiculant de fausses informations à l’occasion. Ce blog est lui-même un bon exemple du mésusage des robots conversationnels tels que ChatGPT, en tant que ferme à contenus, un fléau qui se propage.
Les responsables de « Du Côté de la Science » semblent le savoir, comme en atteste l’absence d’affichage de l’identité et des coordonnées d’Eric, responsable légal des publications et la falsification du nom du propriétaire du blog, société investie activement dans les fermes à contenus.
On regrette le mutisme du collectif informel d’activistes Du Côté de la Science, qui bien qu’inactif depuis plusieurs années s’est empressé de brouiller son affiliation historique au blog suite à des interpellations sur les réseaux sociaux, et des responsables légaux des publications et de TEAMEXDI LP à nos demandes de presse. Cela ne permet pas de connaître les tenants et aboutissants de l’évolution de l’initiative du côté de la pseudoscience, de la désinformation médicale et de la mise en danger de la santé publique.

Pour aller plus loin

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