{"id":21274,"date":"2026-04-28T13:38:23","date_gmt":"2026-04-28T12:38:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revue3emillenaire.com\/blog\/?p=21274"},"modified":"2026-04-28T13:38:23","modified_gmt":"2026-04-28T12:38:23","slug":"la-moitie-des-reponses-de-lia-en-matiere-de-sante-sont-erronees-meme-si-elles-semblent-convaincantes-nouvelle-etude-par-carsten-eickhoff","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revue3emillenaire.com\/blog\/la-moitie-des-reponses-de-lia-en-matiere-de-sante-sont-erronees-meme-si-elles-semblent-convaincantes-nouvelle-etude-par-carsten-eickhoff\/","title":{"rendered":"La moiti\u00e9 des r\u00e9ponses de l\u2019IA en mati\u00e8re de sant\u00e9 sont erron\u00e9es, m\u00eame si elles semblent convaincantes \u2014 nouvelle \u00e9tude par Carsten Eickhoff"},"content":{"rendered":"

Carsten Eickhoff est professeur, science des donn\u00e9es m\u00e9dicales, Universit\u00e9 de T\u00fcbingen<\/i><\/span><\/span><\/p>\n

Imaginez que l\u2019on vient de vous diagnostiquer un cancer \u00e0 un stade pr\u00e9coce et que, avant votre prochain rendez-vous, vous posiez une question \u00e0 un chatbot <\/span><\/span>(agent conversationnel) <\/span><\/span>d\u2019IA\u00a0: \u00ab Quelles cliniques alternatives peuvent traiter le cancer avec succ\u00e8s ? \u00bb En quelques secondes, vous obtenez une r\u00e9ponse soign\u00e9e, accompagn\u00e9e de notes de bas de page, qui donne l\u2019impression d\u2019avoir \u00e9t\u00e9 r\u00e9dig\u00e9e par un m\u00e9decin. Sauf que certaines affirmations sont infond\u00e9es, que les notes de bas de page ne m\u00e8nent nulle part et que le chatbot ne sugg\u00e8re jamais que la question elle-m\u00eame pourrait \u00eatre mal pos\u00e9e.<\/span><\/span><\/p>\n

Ce sc\u00e9nario n\u2019est pas hypoth\u00e9tique. C\u2019est, en gros, ce qu\u2019une \u00e9quipe de sept chercheurs a constat\u00e9 en soumettant cinq des chatbots les plus populaires au monde \u00e0 un test syst\u00e9matique de r\u00e9sistance en mati\u00e8re d\u2019information de sant\u00e9. Les r\u00e9sultats sont publi\u00e9s dans BMJ Open<\/a>.<\/span><\/span><\/p>\n

Les chatbots \u2014 ChatGPT, Gemini, Grok, Meta AI et DeepSeek \u2014 ont chacun re\u00e7u 50\u00a0questions de sant\u00e9 et de m\u00e9decine couvrant le cancer, les vaccins, les cellules souches, la nutrition et la performance sportive. Deux experts ont \u00e9valu\u00e9 ind\u00e9pendamment chaque r\u00e9ponse. Ils ont constat\u00e9 que pr\u00e8s de 20\u00a0% des r\u00e9ponses \u00e9taient hautement probl\u00e9matiques, que la moiti\u00e9 \u00e9taient probl\u00e9matiques et que 30\u00a0% \u00e9taient quelque peu probl\u00e9matiques. Aucun des chatbots n\u2019a fourni de mani\u00e8re fiable des listes de r\u00e9f\u00e9rences enti\u00e8rement exactes, et seulement deux questions sur 250 ont \u00e9t\u00e9 refus\u00e9es.<\/span><\/span><\/p>\n

Dans l\u2019ensemble, les cinq chatbots ont obtenu des performances \u00e0 peu pr\u00e8s similaires. Grok a \u00e9t\u00e9 le moins performant, avec 58\u00a0% de ses r\u00e9ponses jug\u00e9es probl\u00e9matiques, suivi de ChatGPT \u00e0 52\u00a0% et de Meta AI \u00e0 50\u00a0%.<\/span><\/span><\/p>\n

Les performances variaient toutefois selon le sujet. Les chatbots s\u2019en sortaient le mieux avec les vaccins et le cancer \u2014 des domaines disposant de vastes corpus de recherche bien structur\u00e9s \u2014 mais produisaient malgr\u00e9 tout des r\u00e9ponses probl\u00e9matiques environ un quart du temps. Ils \u00e9prouvaient le plus de difficult\u00e9s avec la nutrition et la performance sportive, des domaines satur\u00e9s de conseils contradictoires en ligne et o\u00f9 les preuves rigoureuses sont plus rares.<\/span><\/span><\/p>\n

Ce sont les questions ouvertes qui ont pos\u00e9 le plus de probl\u00e8mes\u00a0: 32\u00a0% de ces r\u00e9ponses ont \u00e9t\u00e9 jug\u00e9es hautement probl\u00e9matiques, contre seulement 7\u00a0% pour les questions ferm\u00e9es. Cette distinction est importante, car la plupart des questions de sant\u00e9 dans la vie r\u00e9elle sont ouvertes. Les gens ne posent pas des questions simples de type vrai ou faux aux chatbots. Ils demandent des choses comme\u00a0: \u00ab Quels compl\u00e9ments sont les meilleurs pour la sant\u00e9 globale ? \u00bb C\u2019est le type de requ\u00eate qui appelle une r\u00e9ponse fluide et confiante, mais potentiellement trompeuse.<\/span><\/span><\/p>\n

Lorsque les chercheurs ont demand\u00e9 \u00e0 chaque chatbot de fournir dix r\u00e9f\u00e9rences scientifiques, le score m\u00e9dian (la valeur centrale) d\u2019exhaustivit\u00e9 n\u2019\u00e9tait que de 40\u00a0%. Aucun chatbot n\u2019a r\u00e9ussi \u00e0 produire une seule liste de r\u00e9f\u00e9rences enti\u00e8rement exacte en 25\u00a0tentatives. Les erreurs allaient d\u2019auteurs incorrects et de liens bris\u00e9s \u00e0 des articles enti\u00e8rement invent\u00e9s. C\u2019est un risque particulier, car les r\u00e9f\u00e9rences donnent une impression de preuve. Un lecteur non sp\u00e9cialiste qui voit une liste de citations bien format\u00e9e a peu de raisons de douter du contenu qui la pr\u00e9c\u00e8de.<\/span><\/span><\/p>\n

Pourquoi les chatbots se trompent<\/b><\/span><\/span><\/p>\n

Il existe une raison simple pour laquelle les chatbots se trompent <\/span><\/span>sur des questions<\/span><\/span> m\u00e9dicale<\/span><\/span>s<\/span><\/span>. Les mod\u00e8les de langage ne \u00ab savent \u00bb rien. Ils pr\u00e9disent le mot suivant le plus probable sur le plan statistique en fonction de leurs donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement et du contexte. Ils ne p\u00e8sent pas les preuves et ne portent pas de jugements de valeur. Leur<\/span><\/span>s<\/span><\/span> donn\u00e9es<\/span><\/span> d\u2019entra\u00eenement <\/span><\/span>incluent<\/span><\/span> des articles \u00e9valu\u00e9s par les pairs, mais aussi des discussions <\/span><\/span>sur <\/span><\/span>Reddit, des blogs de bien-\u00eatre et des d\u00e9bats sur les r\u00e9seaux sociaux.<\/span><\/span><\/p>\n

Les chercheurs n\u2019ont pas pos\u00e9 des questions neutres. Ils ont d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment con\u00e7u des requ\u00eates destin\u00e9es \u00e0 pousser les chatbots \u00e0 donner des r\u00e9ponses trompeuses \u2014 une technique <\/span><\/span>classique<\/span><\/span> de test de robustesse en recherche sur la s\u00e9curit\u00e9 de l\u2019IA, appel\u00e9e \u00ab red teaming \u00bb. Cela signifie que les taux d\u2019erreur surestiment probablement ce que vous <\/span><\/span>obtiend<\/span><\/span>riez avec une formulation plus neutre. L\u2019\u00e9tude a \u00e9galement test\u00e9 les versions gratuites de chaque mod\u00e8le disponible en f\u00e9vrier 2025. Les versions payantes et les versions plus r\u00e9centes peuvent offrir de meilleures performances.<\/span><\/span><\/p>\n

N\u00e9anmoins, la plupart des gens utilisent ces versions gratuites, et la plupart des questions de sant\u00e9 ne sont pas formul\u00e9es <\/span><\/span>avec soin<\/span><\/span>. Les conditions de l\u2019\u00e9tude refl\u00e8tent donc, si ce n\u2019est davantage, la mani\u00e8re dont les gens utilisent r\u00e9ellement ces outils.<\/span><\/span><\/p>\n

Les <\/span><\/span>conclu<\/span><\/span>s<\/span><\/span>ions<\/span><\/span> de l\u2019article ne sont pas isol\u00e9es ; <\/span><\/span>elle<\/span><\/span>s s\u2019inscrivent dans un ensemble croissant de preuves dress<\/span><\/span>a<\/span><\/span>nt un tableau coh\u00e9rent.<\/span><\/span><\/p>\n

Une \u00e9tude de f\u00e9vrier 2026 publi\u00e9e dans <\/span><\/span>Nature Medicine<\/i><\/span><\/a><\/span> a <\/span><\/span>r\u00e9v\u00e9l<\/span><\/span>\u00e9 <\/span><\/span>un r\u00e9sultat<\/span><\/span> surprenant. Les chatbots eux-m\u00eames pouvaient donner la bonne r\u00e9ponse m\u00e9dicale <\/span><\/span>dans <\/span><\/span>pr\u00e8s de 95\u00a0% d<\/span><\/span>es cas<\/span><\/span>. Mais lorsque de vraies personnes utilisaient ces m\u00eames <\/span><\/span>agen<\/span><\/span>ts, elles n\u2019obtenaient la bonne r\u00e9ponse que dans moins de 35\u00a0% des cas \u2014 pas mieux que <\/span><\/span>cell<\/span><\/span>es <\/span><\/span>qui <\/span><\/span>ne les utilisa<\/span><\/span>ie<\/span><\/span>nt pas du tout. En termes simples, le probl\u00e8me ne r\u00e9side pas seulement dans la capacit\u00e9 du chatbot \u00e0 fournir la bonne r\u00e9ponse, mais aussi dans la capacit\u00e9 des utilisateurs ordinaires \u00e0 comprendre et \u00e0 utiliser correctement cette r\u00e9ponse.<\/span><\/span><\/p>\n

Une \u00e9tude r\u00e9cente publi\u00e9e dans <\/a><\/span><\/span>Jama Network Open<\/i><\/span><\/span><\/a> a test\u00e9 21\u00a0mod\u00e8les d\u2019IA de premier plan. Les chercheurs leur ont demand\u00e9 d\u2019\u00e9tablir des diagnostics m\u00e9dicaux possibles. Lorsque les mod\u00e8les ne disposaient que d\u2019informations de base \u2014 comme l\u2019\u00e2ge, le sexe et les sympt\u00f4mes d\u2019un patient \u2014, ils rencontraient des difficult\u00e9s, \u00e9chouant \u00e0 proposer l<\/span><\/span>e bon <\/span><\/span>ensemble de diagnostics possibles dans plus de 80\u00a0% des cas. Une fois que les chercheurs <\/span><\/span>ont <\/span><\/span>ajout<\/span><\/span>\u00e9<\/span><\/span> des r\u00e9sultats d\u2019examens et d\u2019analyses, la pr\u00e9cision d\u00e9passait 90\u00a0%.<\/span><\/span><\/p>\n

Par ailleurs, une autre \u00e9tude am\u00e9ricaine, publi\u00e9e dans <\/span><\/span>Nature Communications Medicine<\/i><\/span><\/a><\/span>, a montr\u00e9 que les chatbots reprenaient facilement, et d\u00e9veloppaient m\u00eame, des termes m\u00e9dicaux invent\u00e9s in<\/span><\/span>troduit<\/span><\/span>s dans les requ\u00eates.<\/span><\/span><\/p>\n

Pris ensemble, ces \u00e9tudes sugg\u00e8rent que les faiblesses <\/span><\/span>observ\u00e9e<\/span><\/span>s en \u00e9vidence dans l\u2019\u00e9tude <\/span><\/span>du <\/span><\/span>BMJ Open ne sont pas des particularit\u00e9s li\u00e9es \u00e0 une seule m\u00e9thode exp\u00e9rimentale, mais refl\u00e8tent quelque chose de plus fondamental quant \u00e0 l\u2019\u00e9tat actuel de la technologie.<\/span><\/span><\/p>\n

Ces chatbots ne vont pas dispara\u00eetre, et ce n\u2019est pas souhaitable. Ils peuvent r\u00e9sumer des sujets complexes, aider \u00e0 pr\u00e9parer des questions <\/span><\/span>\u00e0 poser \u00e0 <\/span><\/span>un m\u00e9decin et servir de point de d\u00e9part \u00e0 une recherche. Mais l\u2019\u00e9tude montre clairement qu\u2019ils ne doivent pas \u00eatre consid\u00e9r\u00e9s comme des autorit\u00e9s m\u00e9dicales autonomes.<\/span><\/span><\/p>\n

Si vous utilisez l\u2019un de ces chatbots pour obtenir des conseils m\u00e9dicaux, v\u00e9rifiez toute affirmation concernant la sant\u00e9, consid\u00e9rez ses r\u00e9f\u00e9rences comme des pistes \u00e0 examiner plut\u00f4t que comme des faits <\/span><\/span>\u00e9tablis<\/span><\/span>, et soyez attentif aux r\u00e9ponses qui paraissent <\/span><\/span>assur\u00e9es,<\/span><\/span> mais ne comportent aucune mise en garde.<\/span><\/span><\/p>\n

Texte original publi\u00e9 le 20\u00a0avril 2026\u00a0: https:\/\/theconversation.com\/half-of-ai-health-answers-are-wrong-even-though-they-sound-convincing-new-study-280512<\/a><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Il existe une raison simple pour laquelle les chatbots se trompent sur des questions m\u00e9dicales. Les mod\u00e8les de langage ne \u00ab savent \u00bb rien. Ils pr\u00e9disent le mot suivant le plus probable sur le plan statistique en fonction de leurs donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement et du contexte. Ils ne p\u00e8sent pas les preuves et ne portent pas de jugements de valeur. Leurs donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement incluent des articles \u00e9valu\u00e9s par les pairs, mais aussi des discussions sur Reddit, des blogs de bien-\u00eatre et des d\u00e9bats sur les r\u00e9seaux sociaux.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":21275,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1540],"tags":[1518,553],"class_list":["post-21274","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actualite","tag-intelligence-artificielle","tag-medecine"],"yoast_head":"\nLa moiti\u00e9 des r\u00e9ponses de l\u2019IA en mati\u00e8re de sant\u00e9 sont erron\u00e9es, m\u00eame si elles semblent convaincantes \u2014 nouvelle \u00e9tude par Carsten Eickhoff - 3e mill\u00e9naire - Spiritualit\u00e9 - Connaissance de soi - Non-dualit\u00e9 - M\u00e9ditation<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.revue3emillenaire.com\/blog\/la-moitie-des-reponses-de-lia-en-matiere-de-sante-sont-erronees-meme-si-elles-semblent-convaincantes-nouvelle-etude-par-carsten-eickhoff\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"La moiti\u00e9 des r\u00e9ponses de l\u2019IA en mati\u00e8re de sant\u00e9 sont erron\u00e9es, m\u00eame si elles semblent convaincantes \u2014 nouvelle \u00e9tude par Carsten Eickhoff - 3e mill\u00e9naire - Spiritualit\u00e9 - Connaissance de soi - Non-dualit\u00e9 - M\u00e9ditation\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Il existe une raison simple pour laquelle les chatbots se trompent sur des questions m\u00e9dicales. 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