Les investissements envisagés dans l’IA amélioreront-ils notre santé, et à quel prix?

Quelques mois après avoir donné naissance à un bébé en bonne santé, une trentenaire se présente à un rendez-vous médical. Elle s’allonge sur une table d’examen, puis des électrodes sont placées sur sa poitrine. En quelques instants, un électrocardiogramme, ou ECG, reproduit l’activité électrique de son cœur sous la forme de cette ligne ondulante familière, dont les pics et les creux indiquent les battements cardiaques.

Pour la plupart des cliniciens, cet ECG aurait probablement semblé normal. Mais une application d’intelligence artificielle (IA), qui analyse les signaux sur le téléphone intelligent de son médecin, signale un élément préoccupant. Puis un deuxième appareil — un stéthoscope numérique doté d’IA — donne lui aussi l’alerte.

Des examens complémentaires confirment qu’elle souffre d’une dysfonction systolique du ventricule gauche, une affection cardiaque potentiellement dangereuse qui peut survenir pendant ou après la grossesse.

Il ne s’agit ni d’une démonstration ni d’un scénario hypothétique. Cela s’est réellement produit.

Le Dʳ Peter Noseworthy, cardiologue à la Mayo Clinic, à Rochester, au Minnesota, et figure de proue de la recherche sur l’analyse des ECG par IA, cite des cas comme celui-ci pour illustrer de façon convaincante le potentiel de cette technologie.

« C’est dans ce genre de cas que l’IA pourrait avoir la plus grande utilité clinique », écrit-il dans des échanges de courriels avec le Canada’s National Observer.

Le verbe « pourrait » est toutefois important, et il n’est pas toujours facile d’en saisir la portée.

Deux discours concurrents se dessinent sur l’IA dans le domaine de la santé : s’agit-il d’une technologie sur le point de transformer les soins pour tous, ou d’une industrie dont l’expansion est si rapide qu’elle risque de nuire aux collectivités ? Alors que le Canada consacre des centaines de millions de dollars à l’IA en santé, plusieurs questions demeurent. Dans quelle mesure les promesses de cette révolution reposent-elles sur des données probantes ? Quels nouveaux enjeux soulève-t-elle ? Et comment les Canadiens devraient-ils mettre en balance ses avantages potentiels et les coûts qui se dessinent ?

Vous l’ignorez peut-être, mais l’IA est déjà utilisée en santé

Le 4 juin 2026, à l’hôpital général de Toronto, le premier ministre Mark Carney se tenait devant des médecins vêtus de tenues médicales bleues et de sarraus blancs, dont bon nombre portait un stéthoscope autour du cou.

Il venait annoncer le lancement d’une stratégie nationale d’IA, « L’IA pour tous », en mettant en avant une enveloppe de 200 millions de dollars destinée à la santé. L’objectif : « sortir l’IA des laboratoires et la mettre à contribution pour résoudre des problèmes concrets ».

La stratégie prévoit notamment d’élargir le recours à des outils qui rendent plus efficaces certains aspects pratiques des soins : automatisation de la gestion des rendez-vous, avec l’envoi de rappels ; amélioration des échanges entre médecins et patients grâce à la prise de notes par l’IA, au moyen de solutions de transcription d’IA (aussi appelées des « scribes IA ») ; analyse d’images et d’examens diagnostiques.

La plupart des gens verraient sans doute d’un bon œil un allègement de la charge administrative ou une précision accrue. Certains médecins rappellent toutefois que moins de paperasse ou de meilleurs diagnostics ne se traduisent pas automatiquement par une meilleure santé.

De meilleures données sur la santé mènent-elles à une meilleure santé ?

« De meilleures données sur la santé peuvent se traduire par de meilleurs soins », a affirmé le ministre fédéral de l’Intelligence artificielle et de l’Innovation numérique, Evan Solomon, en annonçant un investissement de 100 millions de dollars dans Vital, une plateforme de données de santé faisant appel à l’IA.

« Chaque jour, nos hôpitaux produisent de l’information qui pourrait aider les chercheurs à découvrir de nouveaux traitements, à améliorer les services et à faire naître la prochaine génération d’innovations canadiennes en santé », a-t-il ajouté.

C’est cette promesse de meilleures données sur la santé qui a d’abord incité Zahra Shakeri, professeure adjointe à l’Université de Toronto, à s’intéresser à la santé publique et à l’IA dans le domaine médical. Elle voulait mettre l’informatique au service du triage et, peut-être, aider une personne qui risquerait autrement de passer inaperçue.

Mais au moment où s’amorce le projet de réunir les dossiers médicaux des cliniques et des hôpitaux, Zahra Shakeri s’inquiète.

« Prenons l’exemple d’une analyse sanguine manquante », dit-elle en entrevue au Canada’s National Observer. Cette absence peut s’expliquer par le fait que le médecin n’a pas jugé l’examen nécessaire ou que le patient n’a pas pu le passer. Dans les deux cas, la lacune apparaît de la même façon dans une base de données.

Les données de santé, souligne-t-elle, ne sont que le reflet de l’accès d’une personne aux soins : la fréquence de ses contacts avec les professionnels de la santé et la qualité — ou l’absence de qualité — de ces interactions humaines.

Les enjeux liés à l’équité, à la protection de la vie privée et à l’inclusion, déjà présents dans le système de santé, doivent être examinés avec soin lorsque les modèles d’IA sont entraînés en vue d’être utilisés auprès de différents groupes de population et dans différentes régions.

Selon Zahra Shakeri, un patient qui obtient rapidement un rendez-vous peut laisser des traces très différentes dans les données de celles d’une personne qui attend des mois avant d’être soignée. On ne sait pas clairement comment un nouveau système de données de santé fondé sur l’IA prendra en compte ces angles morts. C’est une question essentielle pour les personnes dont le dossier médical est incomplet, ainsi que pour les groupes et les collectivités mal desservis.

« Qu’est-ce qu’on apprend réellement à l’IA à prédire ? », demande-t-elle.

La promesse d’une mise au point accélérée des médicaments tient-elle la route ?

Après avoir visité, le 25 mai 2026, ProteinQure, une entreprise torontoise qui utilise l’IA pour concevoir des médicaments contre le cancer, Evan Solomon s’est félicité de la contribution de cette technologie à la « conception de nouveaux médicaments » anticancéreux.

« L’IA ne remplace pas le travail humain. Elle permet de l’accélérer », a-t-il écrit dans son annonce.

Traditionnellement, les équipes chargées de mettre au point des médicaments devaient examiner un nombre presque inimaginable de formes de protéines et de combinaisons moléculaires — un peu comme si elles cherchaient la clé correspondant à une serrure donnée. Les outils d’IA peuvent explorer cet éventail de possibilités beaucoup plus rapidement que des scientifiques qui testent les molécules une à une.

Mais trouver une molécule prometteuse n’équivaut pas à mettre au point un nouveau médicament : ce n’est qu’une petite étape du processus.

Avant de pouvoir proposer un nouveau traitement, les chercheurs doivent encore vérifier si un médicament potentiel ne présente aucun risque de toxicité pour les autres cellules, puis déterminer s’il peut atteindre les bonnes cellules cibles, persister dans l’organisme et, au bout du compte, traiter le problème et améliorer la santé des patients.

Les essais cliniques constituent l’un des goulots d’étranglement de ce long et laborieux processus de mise au point des médicaments. Ils demeurent étroitement tributaires de tests sur des animaux et des humains.

« Certains aspects des essais cliniques limitent la vitesse à laquelle on peut avancer », explique Kelsey Hanson Satterly, fondatrice de KH Satterly Consultancy, en entrevue au Canada’s National Observer.

« Il y a tellement de choses qu’on ne peut pas vraiment accélérer », ajoute-t-elle.

Même avec la bonne combinaison de clés et de serrures, chaque nouveau médicament nécessitera encore des études de toxicité, une approbation éthique, le recrutement de patients à pour participer aux essais, l’administration de doses, un suivi et suffisamment de temps pour déterminer son efficacité.

Une technologie conçue pour améliorer la santé peut-elle aussi y nuire ?

Les outils d’IA actuellement utilisés ou évalués en vue d’une adoption à grande échelle dépendront, à terme, d’un réseau de centres de données toujours plus étendu.

Ces centres — qui ont récemment fait l’objet de nombreuses manifestations au Canada et aux États-Unis — consomment des quantités colossales d’électricité. Lorsqu’ils sont alimentés par des combustibles fossiles, ils génèrent une pollution atmosphérique qui peut poser problème aux collectivités avoisinantes.

Alors que les infrastructures de l’IA se multiplient rapidement, et puisque les centres de données ne sont pas soumis à des évaluations obligatoires des risques pour la santé, des groupes citoyens et des médecins en santé publique s’inquiètent des coûts potentiels pour l’environnement et la santé publique.

Le contraste entre ces deux facettes du dilemme complique les ambitions canadiennes en matière d’IA.

Le Canada devrait-il adopter une technologie prometteuse pour la santé humaine, mais qui nécessite des infrastructures pouvant elles-mêmes entraîner des conséquences sur celle-ci ?

Quel système de santé fondé sur l’IA les Canadiens souhaitent-ils ?

Pour certains médecins, les avantages des nouveaux outils d’IA — comme l’analyse de l’ECG d’une femme ayant récemment accouché — l’emportent sur les risques associés au développement de cette technologie en santé.

Le Dʳ Noseworthy reconnaît les risques importants liés à l’IA, mais distingue ceux des technologies « expressément conçues » pour améliorer la santé.

« Ce sont des risques que nous pouvons mesurer, étudier et atténuer, affirme-t-il. Ils doivent être évalués à la lumière des bénéfices cliniques potentiels. »

Pour le Dʳ Douglas Manuel, chercheur principal à l’Hôpital d’Ottawa et professeur à l’Université d’Ottawa, le défi actuel consiste à trouver comment « maximiser les avantages et réduire au minimum les préjudices ».

« L’IA aura des répercussions sur tous les aspects du système de santé et de la santé, dit-il. Elle peut avoir du bon lorsqu’elle ne réduit pas la qualité de nos soins, mais améliore ce qui se fait en coulisses pour les offrir. »

Selon lui, il est possible de ne pas intégrer l’IA simplement pour faire des économies et réduire les coûts, mais plutôt pour améliorer considérablement les soins et leur accessibilité, « si nous nous y prenons bien ».

« Nous devons discuter collectivement de ce que nous voulons », estime-t-il.

Pour les cliniciens, précise le Dʳ Manuel, cela peut signifier des soins de meilleure qualité et davantage de temps en présence des patients, l’IA venant épauler les professionnels de la santé plutôt que les remplacer.

Douglas Manuel se dit « plus optimiste » quant à l’IA en santé. Mais, comme Peter Noseworthy, il reconnaît éprouver de la nervosité et de la crainte devant les risques largement médiatisés de l’IA, notamment la possibilité de graves conséquences environnementales, économiques et sociales.

« Ce qui me fait peur, c’est que nous n’ayons pas prise sur les choses », confie-t-il.

« L’IA évolue tellement vite, ajoute-t-il. Pour le meilleur comme pour le pire. »

Cet article a été traduit par la rédaction du Devoir à l’aide d’un outil d’intelligence artificielle après avoir d’abord été publié en anglais dans le Canada’s National Observer.