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L’usage des outils d’aide au diagnostic et de rédaction médicale se banalise. Mais cette délégation croissante comporte des dérives possibles. Accorder une confiance excessive à ces systèmes peut modifier la façon dont les médecins observent, décident, apprennent et raisonnent. L’évolution ne se limite pas à une transformation organisationnelle ; elle touche le rapport même au savoir médical. Deux phénomènes sont aujourd’hui décrits : le deskilling, soit la perte progressive de compétences, et le neverskilling, l’absence d’acquisition de ces compétences chez les jeunes praticiens formés avec l’intelligence artificielle (IA).

 

Ce questionnement sur une déqualification du savoir n’est pas nouveau. La philosophe américaine Shannon Vallor alertait en 2015, dans Moral deskilling and upskilling in a new machine age: reflections on the ambiguous future of character, sur les effets de l’automatisation et des technologies sur les compétences humaines et le jugement moral. Elle y voyait déjà le risque d’un affaiblissement du discernement au profit de comportements orientés par la machine.

Quelles formes cette évolution peut-elle prendre dans le champ médical ? Dans AI-induced deskilling in medicine (août 2025), Chiara Natali et al. décrivent une possible atrophie du raisonnement clinique : le médecin n’élabore plus un diagnostic, il valide une proposition algorithmique. Ce déplacement du geste intellectuel fragiliserait la capacité d’analyse autonome.

Selon les auteurs, cette perte de maîtrise ne se limite pas au processus décisionnel: elle s’étend aux dimensions techniques, sociales, morales et cognitives de la pratique médicale. Ils distinguent ainsi le technical deskilling (affaiblissement des gestes et procédures), le decision-making deskilling (altération du discernement), le social deskilling (érosion de la relation au patient), le moral deskilling (fragilisation du jugement éthique) et, plus largement, le semiotic deskilling (perte de la capacité interprétative permettant de relier les signes cliniques au sens médical global).

Ce recul de l’initiative influe aussi sur la manière dont les compétences se transmettent. Parmi les professionnels de santé interrogés pour son étude The AI Competence Paradox (août 2025), Christina Nilsson note que les cliniciens expérimentés ne perçoivent pas encore de perte directe de compétence avec les IA actuelles, mais disent craindre une rupture générationnelle. Ils estiment que les futurs professionnels, formés dans un environnement saturé d’IA, risquent de ne jamais développer certains automatismes d’analyse. La chercheuse décrit une phase d’équilibre provisoire avant un transfert durable des savoirs vers la machine.

Elle mentionne notamment la disparition des foundational knowledge-building opportunities - ces apprentissages issus de la répétition de gestes et de la confrontation directe au doute - remplacés par des vérifications algorithmiques.

Cette analyse rejoint celle de Chiara Natali et al. pour qui la raréfaction des cas simples confiés aux outils automatisés prive les jeunes cliniciens de situations d’apprentissage fondamentales. Ils citent notamment la pathologie. « Si l’IA trie et gère automatiquement tous les cas les plus simples, dans ce scénario, les pathologistes risquent de perdre leur familiarité avec les cas courants, ce qui entraînera l’apparition de futures générations de pathologistes qui ne maîtrisent plus la majorité des lésions. »

 

Un apprentissage sous assistance

L’effet se manifeste déjà dans la formation. Mattia Savardi et al., dans Upskilling or deskilling ? (janvier 2025), ont montré que si l’usage d’outils d’aide à la lecture d’images améliore la précision, il tend aussi à réduire l’initiative diagnostique des internes. Les auteurs soulignent la nécessité d’évaluer à la fois les effets d’apprentissage et de désapprentissage, et rappellent qu’une vigilance critique reste possible lorsque le praticien conserve une distance réflexive vis-à-vis du système.

Publiée en avril 2024 dans le Journal of Medical Internet Research, l’étude Large language models and user trust d’Avishek Choudhury décrit un risque plus global : les modèles d’IA s’entraînent désormais sur leurs propres productions, créant une boucle auto-référentielle qui dégrade la diversité des données et, par effet miroir, celle du jugement humain. Le praticien, rassuré par des résultats cohérents mais opaques, perd peu à peu le réflexe de questionner le cheminement intellectuel.

Ces évolutions posent aussi la question de la responsabilité. Si une erreur découle d’un conseil algorithmique, qui en répond ? Natali et al. plaident pour une observation longitudinale de l’effet de l’IA sur la compétence médicale et pour la mise en place de cadres destinés à préserver l’autonomie de jugement. De son côté, Nilsson appelle les institutions de santé à identifier sans tarder les gestes et la démarche réflexive essentiels à l’exercice médical, avant qu’ils ne disparaissent des pratiques.

 

Préserver le raisonnement clinique

Ce phénomène de désapprentissage ne s’arrête pas aux praticiens en exercice : il se prolonge chez ceux qui se forment déjà dans un environnement assisté. C’est là qu’émerge le neverskilling, forme nouvelle de dépendance cognitive. Le neverskilling désigne la situation d’un praticien qui n’a jamais appris à décider sans assistance. « Tout comme les navigateurs perdent leur “carte mentale” du terrain lorsqu’ils s’en remettent trop au GPS, les médecins risquent de perdre leur “carte clinique” - ce réseau complexe de connaissances et d’intuitions construit au fil d’années de diagnostic, d’observation et de synthèse », remarque Nilsson. Moins confrontés à l’incertitude, les jeunes cliniciens acquièrent plus difficilement les réflexes de vérification et de doute qui fondent la démarche de diagnostic.

Les données recueillies par Nilsson montrent que cette tendance touche déjà certaines spécialités à forte intégration numérique, comme la radiologie et la pathologie numérique, où l’observation manuelle directe devient marginale.

Plusieurs pistes sont avancées dans son étude pour parer à ces dérives potentielles : adapter la formation afin de préserver les compétences cliniques fondamentales, maintenir des apprentissages pratiques et un raisonnement autonome, même lorsque certaines tâches sont automatisées. Elle insiste également sur le rôle des organisations, appelées à identifier les compétences essentielles et à mettre en place des garde-fous pour prévenir leur érosion. L’enjeu est de concevoir l’usage de l’IA de manière à renforcer la pratique médicale sans en amoindrir la maîtrise critique.

Ce questionnement trouve un prolongement empirique dans les travaux de Savardi et al., qui apportent un éclairage complémentaire sur les mécanismes favorisant la préservation des compétences. Huit internes ont évalué 150 radiographies thoraciques de patients COVID-19 selon trois scénarios : sans IA, avec IA à la demande et avec IA intégrée. Le système BS-Net, déployé sur l’interface RIS/PACS de l’hôpital, présentait graphiquement les niveaux de confiance pour chaque score attribué par l’IA dans les différentes régions pulmonaires, accompagnés d’une carte d’explicabilité offrant un aperçu du fonctionnement de l’algorithme. Dans leurs réponses au questionnaire, les internes ont rapporté que ces cartes explicatives contribuaient à construire leur confiance envers l’IA (score moyen de 5/7 sur l’échelle de Likert). Cette forme de transparence pourrait favoriser un usage de l’IA comme outil d’apprentissage plutôt que comme simple substitut au jugement médical.

 

De la dépendance à l’alliance cognitive

La valeur de la médecine ne réside pas seulement dans l’exactitude du résultat, mais dans la compréhension du chemin qui y conduit, observent en substance Chiara Natali et al. Entre efficacité technique et maintien du savoir clinique, la ligne de partage devient étroite : c’est sur ce terrain que se joue la place réelle de l’intelligence artificielle dans la pratique médicale.

Dans son livre The AI mirror: How to reclaim our humanity in an age of machine thinking, paru en 2024, Shannon Vallor met de nouveau en garde contre un appauvrissement des compétences humaines qui dépasse le simple recours à la technique et interroge la façon dont l’humain conserve la maîtrise de son jugement face aux systèmes automatisés.

Mais l’IA ne condamne pas le jugement humain à tout effacement. Si elle est utilisée comme un « partenaire » d’analyse, elle peut devenir un levier de discernement et de formation continue.

Pour Nilsson, l’IA utilisée de façon critique peut contribuer à préserver les compétences existantes plutôt qu’à les affaiblir.

L’enjeu n’est donc pas de s’opposer à la machine, mais de protéger la capacité de réflexion qui permet d’en tirer le meilleur.

Pierre Derrouch

 

Références :

Vallor S. Moral deskilling and upskilling in a new machine age: reflections on the ambiguous future of character. Philosophy & Technology. 2015;28(1):107-124. DOI: 10.1007/s13347-014-0156-9

Shannon Vallor. The AI Mirror: how to reclaim our humanity in an age of machine thinking. Oxford University Press, 2024.

Natali C, Marconi L. et al. AI-induced deskilling in medicine: risks, mechanisms, and safeguards. Artificial Intelligence Review. 2025 ; DOI: 10.1007/s10462-025-11352-1

Nilsson C. The artificial intelligence (ai) competence paradox: how ai reshapes clinical expertise. Transforming Government: People, Process and Policy. 2025; DOI: 10.1108/TG-02-2025-0048

Savardi M, Signoroni A, Benini S, Vaccher F, Alberti M, Ciolli P, et al. Upskilling or deskilling? measurable role of an ai-supported training for radiology residents: a lesson from the pandemic. Insights into Imaging. 2025;16:23. DOI: 10.1186/s13244-024-01893-4

Choudhury A, Chaudhry Z. Large language models and user trust: consequence of self-referential learning loop and the deskilling of healthcare professionals. J Med Internet Res. 2024;26:e56764. DOI: 10.2196/56764

 

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La Haute Autorité de Santé vient de publier ses principes d’évaluation pour encadrer l’accès au remboursement des dispositifs médicaux numériques. Des orientations attendues, susceptibles de favoriser leur diffusion, mais qui soulèvent aussi des questions pratiques pour les spécialités concernées, urologie comprise.

 

De nombreux dispositifs numériques sont déjà utilisés au quotidien, du suivi post-chirurgical à l’accompagnement des maladies chroniques, mais leur évaluation reste hétérogène et leur intégration dans le parcours de soins limitée. C’est ce vide que la Haute Autorité de Santé (HAS) cherche à combler en définissant des règles précises pour déterminer quels outils pourront être remboursés, sur quelles preuves s’appuyer et selon quels critères apprécier leur intérêt médical et organisationnel.

Ces principes s’inscrivent dans un contexte d’explosion des technologies en santé. Les initiatives se multiplient, mais leur diffusion reste souvent cantonnée à des expérimentations locales ou à des projets isolés. La question du remboursement conditionne leur adoption. Sans reconnaissance officielle ni financement dédié, la plupart peinent à franchir le cap de la pratique courante. La démarche de la HAS pourrait transformer le paysage, en distinguant les solutions capables d’apporter une véritable valeur ajoutée de celles qui resteront au stade de gadget.

 

Deux voies d’accès au remboursement

La HAS établit deux modalités d’accès à une prise en charge par l’Assurance maladie.

La première concerne la télésurveillance médicale. Les dispositifs numériques qui relèvent de ce champ peuvent être inscrits sur la liste des activités de télésurveillance médicale (LATM), créée en 2022. Cette liste constitue un répertoire officiel des actes de télésurveillance remboursés. L’inscription repose sur un avis scientifique de la CNEDiMTS (Commission nationale d’évaluation des dispositifs médicaux et des technologies de santé) et porte à la fois sur le dispositif et sur l’organisation médicale associée (collecte des données, analyse, gestion des alertes, accompagnement du patient). Concrètement, un outil numérique de suivi post-opératoire ou de surveillance de pathologie chronique ne pourra être remboursé que s’il figure sur cette liste, dans une indication précise.

La seconde modalité est la prise en charge anticipée (PECAN). Ce dispositif, instauré par la loi de financement de la Sécurité sociale pour 2022 et entré en vigueur en 2023, permet à un outil numérique innovant d’être pris en charge de manière dérogatoire pendant douze mois, avant même la finalisation complète de son évaluation clinique. L’objectif est de favoriser un accès plus rapide aux technologies prometteuses, en particulier lorsqu’elles concernent des patients chroniques ou des situations où l’organisation des soins peut être améliorée.

Quelle que soit la voie d’accès, les attentes de la HAS sont élevées. Les promoteurs devront démontrer un bénéfice clinique, apporter des preuves de sécurité et de fiabilité, et montrer la valeur organisationnelle et l’intégration du dispositif dans les pratiques de soins.

 

Pierre Derrouch

En savoir plus : HAS – Dispositifs médicaux numériques : principes d’évaluation – 10 septembre 2025

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Trois fonctions principales structurent les usages actuels de l'intelligence artificielle en urologie : la détection diagnostique, l'aide à la décision et l'accompagnement interventionnel. Parmi les techniques mobilisées, le deep learning se distingue par sa capacité à traiter directement les données brutes, sans sélection préalable des variables.

 

En urologie, c'est l'imagerie diagnostique qui concentre les développements les plus visibles de l'IA. Les réseaux de neurones convolutifs améliorent la détection des lésions invisibles à l'œil humain. Ils s'appliquent notamment à l'IRM prostatique et à la cystoscopie. Dans le cancer de la prostate, des systèmes d'IA d'aide au diagnostic basés sur l'analyse d'images multiparamétriques ou histologiques permettent de distinguer les formes cliniquement significatives et d'améliorer la stratification du risque (1). Les performances diagnostiques dépassent 0,85 d'AUC (aire sous la courbe ROC) pour les cancers urologiques. Certaines atteignent même 0,99 (2). Une étude récente a confirmé cette tendance, avec une AUC de 0,945 pour un modèle combinant réseau de neurones convolutifs (CNN) et mémoire à long terme (LSTM) appliqué à l'IRM multiparamétrique de la prostate (3).

Même si certaines de ces approches sont déjà testées cliniquement, la plupart en sont encore au stade exploratoire. Le champ ouvert est stimulant, pour la recherche comme pour la clinique. Comme l'a rappelé Zine-Eddine Khene, responsable de la commission IA à l'Association française d'urologie, lors des JITTU 2025, les algorithmes sont désormais capables d'analyser automatiquement une cystoscopie et d'identifier les tumeurs vésicales en temps réel, ce qui constitue une avancée importante.

 

Quand l’IA explore les fonctions reproductives

Dans la reproduction masculine, Prediction One (Sony), un outil d'apprentissage automatique sans codage requis, a prédit avec une précision de 74,42 % le risque d'infertilité à partir des taux hormonaux sériques seuls. Il a aussi atteint un taux de concordance de 100 % pour les cas d'azoospermie non obstructive en 2021 et 2022 (4).

Bien que ces modèles aient été construits à partir de données biologiques homogènes, leur logique s'applique à des ensembles de données plus complexes. Plus largement, l'IA permet d'exploiter des sources hétérogènes - cliniques, biologiques, radiologiques. Mais Zine-Eddine Khene insiste sur un point : « On peut construire avec l’IA des modèles prédictifs très puissants à partir de simples tableurs Excel ou d'images radiologiques, à condition d'avoir des données bien structurées. »

Dans ce champ, plusieurs limites spécifiques ont été identifiées, notamment la forte variabilité inter-centres des protocoles et la rareté relative des données, qui compliquent la reproductibilité à grande échelle (6). Des perspectives se dessinent également dans l'analyse automatisée des images embryonnaires et la prédiction du succès des cycles de fécondation in vitro (6).

 

Aide à la décision clinique

Au-delà des applications spécifiques à la reproduction, l'intelligence artificielle soutient également la prise de décision thérapeutique dans les pathologies urologiques les plus fréquentes.

L'aide à la décision thérapeutique repose sur des modèles croisant données cliniques, biologiques et radiologiques. Dans les cancers urologiques, ces outils permettent de modéliser des trajectoires évolutives (par exemple la probabilité de récidive) et de prédire les réponses aux traitements. Pour le cancer de la vessie, l'analyse radiomique assistée par IA anticipe les récidives et guide la stratégie chirurgicale ou systémique (2). En urologie fonctionnelle, des modèles permettent une lecture standardisée des bilans urodynamiques, réduisant la variabilité inter-observateur (5). Cette capacité à intégrer des sources variées suppose un travail important de normalisation. « La principale difficulté aujourd'hui, c'est la normalisation des données. Chaque image médicale est différente selon les machines, les protocoles, les centres », observe Zine-Eddine Khene.

 

Bloc opératoire et robots : vers une synergie homme-machine

Au bloc opératoire, l'IA est intégrée à la chirurgie robotique pour l'aide à la reconnaissance anatomique, à la navigation et à l'évaluation des gestes techniques. En prostatectomie radicale, la segmentation tissulaire en temps réel permet d'assister la préservation des bandelettes neurovasculaires. Par ailleurs, des modèles de langage spécialisés à l’instar d’UroBot (voir encadré), entraînés sur les recommandations européennes, peuvent répondre à des questions de spécialité avec des taux de réussite supérieurs à ceux des urologues en exercice (7). Pour Zine-Eddine Khene, « les modèles de langage comme UroBot ne remplaceront pas le clinicien, mais ils peuvent renforcer son expertise, à condition d'être correctement encadrés. »

 

L’IA au service de la formation

Au-delà des usages cliniques, l'IA commence aussi à transformer les pratiques pédagogiques, notamment dans la formation chirurgicale.

L'étude bibliométrique de Deniz et Kayra (8) souligne un intérêt croissant pour l'intégration de l'IA dans la formation des chirurgiens urologues, notamment via l'analyse automatisée des vidéos opératoires et l'évaluation des compétences techniques. Ces usages pédagogiques permettent d'objectiver les gestes et de structurer les parcours d'apprentissage.

Ils s'accompagnent aussi d'innovations dans l'évaluation théorique : un essai prospectif a montré que des QCM générés par une IA amélioraient significativement la performance des internes, en couvrant de manière pertinente les attendus de compétence (9).

Cette dynamique se reflète également dans les publications scientifiques. Parmi les 100 articles les plus cités entre 2018 et 2024 par Deniz et Kayra, la majorité porte sur l'oncologie (prostate, vessie), suivie par les soins aux patients, les maladies lithiasiques, l'andrologie et la chirurgie robotique. Ces publications sont majoritairement issues d'équipes nord-américaines et européennes.

Parallèlement, l'urologie pédiatrique bénéficie d'un effort de structuration avec la création d'un référentiel vivant recensant les modèles disponibles, témoignant d'une amélioration progressive de leur qualité et de leur diversité (10).

 

Des conditions d’intégration à parfaire

Malgré cette dynamique, plusieurs obstacles techniques freinent encore l'intégration de l'intelligence artificielle en urologie. Outre l'hétérogénéité des données, l'absence de validation externe et la faible interopérabilité des systèmes hospitaliers limitent la reproductibilité et la généralisation des modèles (6). Ces contraintes ralentissent leur déploiement à grande échelle (8).

Des freins cliniques s'ajoutent à ces limites structurelles. L'usage en pratique courante reste difficile, en partie à cause de l'opacité des modèles, de leur faible généralisation hors des jeux de données initiaux, et de l'absence de validation multicentrique (6).

Enfin, plusieurs défis éthiques sont régulièrement soulignés : opacité des systèmes, responsabilité médicale, biais algorithmiques, protection des données sensibles. Ces dimensions appellent à une vigilance accrue et à l'adoption de cadres normatifs internationaux, tels que ceux proposés par l'OMS, l'ISO ou le référentiel DECIDE-AI (11).

En résumé, l'intelligence artificielle ne remplace pas l'expertise médicale, elle l'étaye. Sa bonne intégration nécessite quatre conditions : la transparence des algorithmes, la validation continue, la formation des professionnels et un encadrement éthique rigoureux.

Zine-Eddine Khene ajoute : « L'intelligence artificielle est un outil puissant, mais elle ne vaut que par la qualité des données, la rigueur de son encadrement, et la capacité des cliniciens à s'en emparer de façon critique. »

Ce n’est que par la prise en compte de ces paramètres que l'IA pourra réellement contribuer à fiabiliser les décisions, réduire les inégalités d'accès aux soins spécialisés et renforcer la pertinence des parcours. Elle ne vise pas à automatiser la médecine, mais à la rendre plus robuste.

Pierre Derrouch

UroBot : un modèle spécialisé en urologie

Développé par le Centre allemand de recherche sur le cancer (DKFZ) et la clinique universitaire de Mannheim, UroBot est un agent conversationnel fondé sur les modèles GPT, et entraîné à partir des recommandations 2023 de l'European Association of Urology. Il utilise une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation), une technique qui permet de produire des réponses contextualisées et vérifiables en s'appuyant sur des sources documentaires spécifiques.

Testé sur 200 questions extraites des examens de l'European Board of Urology, UroBot-4o a obtenu un taux de réponses correctes de 88,4 %, contre 68,7 % en moyenne pour les urologues en exercice. Chaque réponse est accompagnée des sources précises utilisées, garantissant une traçabilité complète.

À ce jour, UroBot reste un outil de recherche. Il n'est pas encore intégré aux systèmes d'information hospitaliers, ni validé pour un usage clinique en routine. (7)

L'intelligence artificielle appliquée aux explorations urodynamiques

 

Les explorations urodynamiques peuvent-elles, à leur tour, profiter d'une interprétation automatisée par l'intelligence artificielle ? Les études ne manquent pas. Mais les résultats sont-ils au rendez-vous ?

 

Une synthèse issue du consensus ICI-RS 2023 (International Consultation on Incontinence - Research Society) recense les principales approches : l'analyse des tracés cystométriques, l'interprétation de débitmétrie par apprentissage automatique et la prédiction de la réponse thérapeutique. Malgré des performances encourageantes, l'utilité clinique reste à démontrer en raison de l'absence de validation externe, du manque de standardisation et de la variabilité des données utilisées (12).

Ces travaux ont été prolongés par plusieurs présentations lors des congrès de l'International continence society (ICS). En octobre 2024, Batista Miranda et al. ont comparé deux approches d'interprétation automatisée des contractions détrusoriennes : un modèle convolutionnel de type VGG16, avec une précision de 75 %, et une méthode hybride associant vision par ordinateur, ondelettes Daubechies (outil de traitement du signal permettant de localiser finement les variations) et classification supervisée. Cette dernière a atteint une précision de 84,2 %, une sensibilité de 86,3 % et une spécificité de 82,6 %. Elle permet aussi de localiser les contractions dans le temps et de réduire les artefacts liés aux mouvements ou à la toux (13).

En mai 2025, Malallah et al. ont présenté une revue portant sur 20 études et 15 958 patients (14). Les modèles évalués (réseaux convolutifs, forêts aléatoires, Support vector machine (SVM)) affichaient des performances élevées pour la détection de différentes entités cliniques (AUC de 0,72 à 0,95), avec une précision atteignant 96,7 % pour la débitmétrie automatisée. Mais la majorité des études restaient rétrospectives, multicentriques et non validées en externe.

Ces travaux imposent une évaluation prudente du potentiel des modèles. Leurs performances sont prometteuses, mais leur maturité technologique reste variable.

Références

(1) Kim et al. Emerging trends in artificial intelligence-based urological imaging technologies and practical applications, Int Neurourol J 2023 ; 27 (Suppl 2) : S73-81, https://doi.org/10.5213/inj.2346286.143

(2) Pak S et al. Applications of artificial intelligence in urologic oncology. Investig Clin Urol. 2024 May ; 65 (3) : 202 – 216. https://doi.org/10.4111/icu.20230435

(3) Xu Y et al. Feasibility study of AI-assisted multi-parameter MRI diagnosis of prostate cancer, Si Rep. 5, Article number : 10530 (2025) https://doi.org/10.1038/s41598-024-84516-8

(4) Kobayashi H et al, A new model for determining risk of male infertility from serum hormone levels, without semen analysis, Sci Rep. 14, 17079 (2024) https://doi.org/10.1038/s41598-024-67910-0

(5) Speich JE, Klausner AP. Artificial intelligence in urodynamics (AI-UDS) : the next « Big thing ». Continence. 2025 ; 13 : 101754. https://doi.org/10.1016/j.cont.2025.101754

(6) Kobayashi H, Potential for artificial intelligence in medicine and its application to male infertility, Reprod Med Biol. 2024 ; 23 : e12590. https://doi.org/10.1002/rmb2.12590

(7) Hetz MJ et al., Superhuman performance on urology board questions using an explainable language model enhanced with European Association of Urology guidelines, ESMO Real World Data and Digital Oncology, Volume 6, 100078 https://doi.org/10.1016/j.esmorw.2024.100078

(8) Deniz ME, Kayra MV, Top 100 articles on artificial intelligence in urology. J Urol Surg. 2025 ; 12 (1) : 1-5. DOI : 10.4274/jus.galenos.2024.2024-11-2 - https://jurolsurgery.org/pdf/a426c3a3-a110-40af-a6dd-1b2b563ce9ac/articles/jus.galenos.2024.2024-11-2/1-5.pdf

(9) Başaranoğlu M et al. AI-generated questions for urological competency assessment : a prospective educational study. BMC Med Educ 25, 611 (2025). https://doi.org/10.1186/s12909-025-07202-x

(10) Khondker A et al. A living scoping review and online repository of artificial intelligence models in pediatric urology : Results from the AI-PEDURO collaborative. J Pediatr Urol. 2025 Jun ; 21 (3) : 765-772. https://doi.org/10.1016/j.jpurol.2025.01.035

(11) Verma R et al. Ethical aspects of artificial intelligence : what urologists need to know. Cur Opin Urol 35 (3) : p 224-229, May 2025. https://doi.org/10.1097/mou.0000000000001278

(12) Gammie A, Arlandis S, Couri BM, Di Benedetto P, Goldman HB, Groen J, et al.
Can we use machine learning to improve the interpretation and application of urodynamic data ? ICI-RS 2023. Neurourol Urodyn. 2024 Jun ; 43 (6) : 1337 – 1343.
https://doi.org/10.1002/nau.25319

(13) Batista Miranda JJE, Ruiz de la Cuesta L, Puigvert A, Rodríguez A, Amparore D, Porpiglia F. Artificial intelligence to read urodynamic tracings: could we skip a human reading ? Abstract présenté à l’International Continence Society (ICS) Annual Meeting ; 2024 Oct 24 ;  https://www.ics.org/2024/abstract/107

(14) Malallah M, Graham H, Mahfouz W, et al. Artificial intelligence in urodynamics: a systematic review of diagnostic, analytical, and predictive applications in lower urinary tract dysfunction, E-poster présenté à l’International Continence Society (ICS) Annual Meeting ; 2025 May ; https://www.ics.org/2025/abstract/554

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L'Association française d'urologie lance MentorAFU, un programme de mentorat destiné aux internes, assistants, et jeunes praticiens. Cette initiative propose d’appliquer à l’urologie une pratique courante dans d'autres secteurs, en s'appuyant sur les résultats d'enquêtes menées par l'Association française des urologues en formation (AFUF).

 

Tout est parti de récentes enquêtes menées par l’AFUF. L’une, sur la santé psychologique, a mis en évidence des cas de burn-out en début de carrière. L’autre, consacrée au harcèlement moral et sexuel, a révélé qu’environ 70 % d’internes déclaraient avoir été confrontés à ces situations.

Face à ces constats, et dans un contexte hospitalier marqué par des tensions démographiques et une amplitude de travail importante, l’AFU a imaginé une réponse : MentorAFU.

Ce programme a pour objectif d’aider les jeunes urologues à construire plus sereinement leur parcours professionnel. « 83 % d’entre eux ont exprimé leur intérêt pour un dispositif de mentorat. Ils jugent qu’un tel accompagnement leur serait utile et regrettent de ne pas en avoir bénéficié plus tôt », rapporte Géraldine Pignot, membre du conseil d’administration de l’AFU.

 

Les principes du mentorat adapté à l'urologie

MentorAFU privilégie le partage d'expériences et l'écoute attentive, plutôt qu'un coaching directif. Il ne s’agit pas de prescrire un parcours.

Le dispositif repose sur un appariement personnalisé selon les besoins et projets de chacun. L'une de ses forces est l'indépendance, qui crée la confiance. Mentors et mentorés n'exercent ni dans le même centre ni dans la même ville. Géraldine Pignot précise : « Cette distance géographique et hiérarchique garantit la confidentialité des échanges, les mentors s'engageant formellement à ne jamais communiquer avec la hiérarchie du mentoré. »

 

Deux axes d'accompagnement

Ce nouveau programme de l’AFU s’articule autour de deux axes principaux : d’une part, l’équilibre entre vie professionnelle et personnelle, avec des difficultés liées au rythme de travail, à l’isolement ou aux tensions hiérarchiques ; d’autre part, le développement de carrière, en exercice libéral comme en milieu universitaire.

Concrètement, les mentors répondent aux interrogations spécifiques de leurs mentoré(e)s. Lorsqu’un(e) jeune praticien(ne) envisage de s’installer en clinique, ses questions portent sur des aspects pratiques : constitution de la patientèle, gestion administrative, choix des modalités d’association. En cas d’ambition universitaire, l’accompagnement concerne les spécificités d’un parcours perçu comme exigeant par les nouvelles générations.

Le programme favorise un échange mutuel, souvent enrichissant aussi pour les mentors. « Cette relation leur permet de mieux percevoir les réalités professionnelles auxquelles sont confrontés les jeunes praticiens », souligne Géraldine Pignot.

L'AFU formalise actuellement cette démarche par la rédaction d'une charte de mentorat précisant les principes et modalités du programme.

 

par Pierre Derrouch

Calendrier de déploiement

• Mi-juin: Appel à candidatures auprès des urologues souhaitant devenir mentors bénévoles. Formation par visioconférence de trois sessions de deux heures couvrant les bases du mentorat et les écueils à éviter ;
• Septembre: Appel à candidatures pour les mentorés lancé par l’AFUF auprès des internes, assistants et chefs de clinique ;
• Octobre-novembre: Processus de mise en relation personnalisée entre mentors et mentorés selon les profils et projets professionnels.
• Lancement officiel prévu lors du CFU 2025 en novembre

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Du vendredi 12 au samedi 13 septembre 2025 à la MUR

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L’application RecoAFU de l’Association française d’urologie va prochainement s’enrichir de nouvelles recommandations pour la prise en charge du cancer de la vessie. Après une décennie sans innovations majeures, à l’exception du nouveau standard de prise en charge en première ligne des carcinomes urothéliaux métastatiques, combinant enfortumab vedotin et pembrolizumab, plusieurs avancées significatives modifient désormais l’approche de cette pathologie à un stade plus précoce.

 

Pour rappel, l’association d’un anticorps conjugué à une chimiothérapie (enfortumab vedotin) avec une immunothérapie, à savoir le pembrolizumab, dans la prise en charge en première ligne du cancer de la vessie au stade métastatique, est recommandée par l’AFU depuis fin 2023. Elle a été complétée par une innovation encore plus récente concernant les stades localisés de la maladie, spécifiquement pour les cancers de la vessie infiltrant le muscle (TVIM).

 

L’immunothérapie en sandwich

Une nouvelle avancée scientifique arrive dans RecoAFU, avec l’introduction de l’immunothérapie en contexte périopératoire. L’étude NIAGARA, présentée à l’ESMO 2024 puis actualisée à l’EAU et à l’AUA 2025, a montré l’intérêt d’ajouter du durvalumab (anti-PD-L1) à la chimiothérapie néoadjuvante (gemcitabine-cisplatine) avant une cystectomie totale, suivi d’un traitement par durvalumab en adjuvant, chez des patients atteints d’une tumeur de la vessie infiltrant le muscle localisée. Ces travaux rapportent une réduction significative du risque de récidive et une amélioration du taux de réponse pathologique complète dans le bras expérimental, ainsi qu’une amélioration significative de la survie globale.

« C’est un changement notable dans nos pratiques puisque, depuis 30 ans, nous utilisions uniquement la chimiothérapie néoadjuvante pour ces patients, même si depuis 3 ans, nous avions la possibilité de prescrire de l’immunothérapie en situation adjuvante après la cystectomie pour des tumeurs considérées comme à haut risque de récidive et présentant une surexpression du marqueur PD-L1 », indique Géraldine Pignot, membre du Conseil d’administration de l’AFU. Désormais, l’immunothérapie en sandwich est disponible, avant et après la chirurgie, en complément de la chimiothérapie néoadjuvante. De plus, elle peut être proposée à tous les patients, indépendamment de marqueurs d’expression comme le PD-L1.

Cette évolution soulève toutefois une problématique pour les urologues français, habitués au protocole de chimiothérapie MVAC dose-dense (ddMVAC) en situation néoadjuvante, et dont l’efficacité supérieure en survie sans progression et en survie globale a été démontrée par l’étude française VESPER.

Faut-il alors que les urologues français changent complètement leur stratégie en se tournant vers l’association gemcitabine-cisplatine et en y associant l’immunothérapie en périopératoire ? Faut-il préserver le protocole MVAC en néoadjuvant, puis rediscuter au cas par cas de l’immunothérapie par nivolumab en adjuvant, uniquement pour les patients PD-L1 positifs ?

 

Des critères décisionnels pour guider les praticiens

L’approche de l’AFU et de son comité de cancérologie – cancer de la vessie ne va pas supprimer une stratégie au détriment de l’autre, mais plutôt proposer deux options dans l’arbre décisionnel : soit poursuivre avec le MVAC et l’immunothérapie adjuvante, soit suivre le modèle de l’étude NIAGARA avec chimiothérapie néoadjuvante par GC plus durvalumab, suivie de durvalumab en adjuvant après la cystectomie.

Plusieurs critères vont guider le choix de la stratégie la plus adaptée. La fonction rénale est déterminante. « L’étude NIAGARA a inclus des patients avec une clairance de la créatinine entre 40 et 60 ml/min, alors que le protocole MVAC nécessite une clairance supérieure à 60 ml/min », précise Géraldine Pignot. « Peut-être pourra-t-on proposer la stratégie GC plus durvalumab à des patients qui, aujourd’hui, étaient inéligibles au MVAC parce qu’insuffisants rénaux », ajoute-t-elle.

L’état général du patient et ses comorbidités constituent un second critère important. La toxicité plus élevée du MVAC, un peu plus difficile à supporter que le GC, conduira éventuellement à orienter certains patients un peu « fragiles » vers la stratégie GC plus durvalumab plutôt que vers le MVAC.

Troisième facteur à prendre en considération : l’expertise française avec le protocole MVAC peut justifier, dans certains centres où les équipes maîtrisent parfaitement sa gestion, de maintenir cette option thérapeutique malgré les résultats de NIAGARA.

 

Une nouvelle étude NIAGARA en vue pour optimiser la stratégie

Une nouvelle étude, NIAGARA 2, devrait apporter des éclaircissements. Ce nouvel essai, inspiré de NIAGARA mais adapté à la pratique française, évaluera l’efficacité et la tolérance du MVAC seul en néoadjuvant versus MVAC associé à du durvalumab en néoadjuvant, suivi de durvalumab seul en adjuvant.

« Ce n’est pas tout à fait une étude de phase 3 au sens où l’on ne va pas vraiment pouvoir conclure que c’est un nouveau standard, mais elle montrera très certainement que les bénéfices sont du même ordre », observe Géraldine Pignot. Les premières inclusions devraient démarrer en France fin 2025 : « Cela permettra aux oncologues et urologues français, familiers du protocole MVAC, d’apprécier cette association MVAC-durvalumab, et de voir si, en termes de tolérance, il n’y a pas d’autres signaux. »

Avoir deux standards thérapeutiques peut-il être un problème ? « Au contraire, disposer de plusieurs stratégies pour nos patients est toujours bénéfique », conclut-elle.

 

par Pierre Derrouch

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4ème édition du Mont Ventoux pour la santé de l’homme organisée par l’Association Française d’Urologie !

 

Nous sommes ravis de vous inviter à participer à notre événement exceptionnel au Mont Ventoux, organisé par l'Association Française d'Urologie.

Cet événement a pour objectif de sensibiliser le public à la santé de l'homme et, en particulier, à la prévention des pathologies urologiques dont les cancers. 

Le Mont Ventoux, symbole de défi et de solidarité, sera le cadre idéal pour cette journée dédiée à la sensibilisation avec cette année encore plus de 600 participants en vélo musculaires ou électriques.

En participant, vous contribuerez non seulement à une noble cause pour le fond d’innovation en urologie et soutenir des projets de recherche pour la santé de l'homme, mais vous aurez également l'occasion de rencontrer d'autres passionnés de la santé.

 

Détails de l'événement :

Date : 30 aout 2025

Heure : 9h

Lieu : Bédouin

S’inscrire

Ensemble, encourageons la prévention et soutenons la recherche !

 

Pr. Alexandre de la Taille
Président de l’Association Française d’Urologie (AFU)

After Movie 2024

https://www.youtube.com/watch?v=ZylasROjTIQ Historique

Campagne 2024 – Campagne 2023 – Campagne 2022 – Journée européenne de la prostate 2018 – Journée européenne de la prostate 2017 

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Jeudi 12 et vendredi 13 juin 2025 à Grenoble

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L’AFU se mobilise à nouveau pour faire parler de ce cancer, de ses symptômes et de ses facteurs, notamment le tabac.

Découvrir le pathologie

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Les nouvelles recommandations 2025 de l’Association européenne d’urologie (EAU), publiées dans European Urology, actualisent la prise en charge des tumeurs de la vessie infiltrant le muscle (TVIM) et métastatiques. Fondées sur une revue systématique de la littérature, elles classent les recommandations selon leur niveau de preuve et insistent sur la multidisciplinarité et la décision partagée. Elles peuvent différer des référentiels établis par l’AFU et son comité de cancérologie de la vessie (CCAFU).

L’application de ces nouvelles recommandations pourrait influer sur les stratégies diagnostiques et thérapeutiques des patients atteints de TVIM. Plusieurs points changent la pratique.

 

Éléments nouveaux et modifications majeures

L’association enfortumab védotine + pembrolizumab devient un standard en première ligne métastatique, avec une survie globale (SG) médiane de 31,5 mois contre 16,1 mois avec la chimiothérapie (hazard ratio [HR] : 0,47). Cette association est indiquée chez les patients ayant un statut de performance ECOG 0–2, une fonction rénale conservée (débit de filtration glomérulaire [DFG] >30 ml/min) et une neuropathie < grade 2.

L’erdafitinib est recommandé chez les patients présentant des altérations du gène FGFR3 en situation avancée. En cas de surexpression HER2, le trastuzumab deruxtecan devient une option thérapeutique. À l'inverse, le sacituzumab govitecan n'est plus recommandé après retrait de son autorisation par la FDA.

En adjuvant, le nivolumab est validé pour les patients pT3/4 et/ou pN+ sans chimiothérapie néoadjuvante, avec une amélioration de la survie sans récidive (SSR) : 20,8 vs 10,8 mois ; HR : 0,70. Le nivolumab est approuvé par la FDA quel que soit le statut PD-L1, mais son indication par l’EMA est restreinte aux patients avec une expression PD-L1 ≥1 %.

La radiothérapie préopératoire est abandonnée ; la radiothérapie adjuvante peut être proposée en cas de marge positive ou d’atteinte ganglionnaire, sans preuve d’amélioration de la SG. La cystectomie reste indiquée pour les stades T2–T4a N0M0 et certains cas de tumeurs non infiltrantes à haut risque. Le volume opératoire est un critère de qualité, avec un seuil de 20 cystectomies/an recommandé. La reconstruction par néovessie orthotopique est contre-indiquée en cas de tumeur invasive de l’urètre ou au niveau du site de dissection urétrale.

 

Stadification initiale et rôle de l’imagerie

L’imagerie par résonance magnétique (IRM) multiparamétrique avec score VI-RADS est recommandée avant la résection transurétrale d’une tumeur vésicale (RTUV) pour la stadification locale. Le score nacVI-RADS pourrait prédire la réponse aux traitements néoadjuvants, mais nécessite une validation prospective. Le bilan d’extension inclut une tomodensitométrie thoraco-abdominopelvienne. L’IRM ou la tomographie par émission de positons couplée à la tomodensitométrie (TEP/CT) peuvent être utilisées selon les situations. La recherche de biomarqueurs (altérations FGFR3, expression de PD-L1, ADN tumoral circulant [ctADN]) est intégrée à certaines décisions thérapeutiques.

 

Stratégies selon le stade tumoral

Chez les patients cT2–T4a N0M0, une chimiothérapie néoadjuvante à base de cisplatine est recommandée (schéma dose-dense méthotrexate, vinblastine, adriamycine, cisplatine [dd-MVAC] ou schéma gemcitabine + cisplatine [GC]), avec un gain de SG absolue à 5 ans de 8 %. En cas d’inéligibilité au cisplatine, l’immunothérapie seule reste réservée aux essais cliniques. Le traitement trimodal (RTUV complète + chimiothérapie + radiothérapie) est une alternative validée chez les patients sélectionnés, avec des taux de survie spécifique à 10 ans comparables à ceux de la cystectomie. Une surveillance prolongée est indispensable après traitement conservateur, compte tenu d’un risque de récidive non infiltrante (25 %) ou infiltrante (10–15 %) pouvant nécessiter une cystectomie de rattrapage.

 

Traitement de la maladie métastatique

Chez les patients éligibles, l’association enfortumab védotine + pembrolizumab est le nouveau standard de première ligne, avec un taux de réponse objective de 67,7 %, dont 29 % de réponses complètes. En l’absence d’accès à l’enfortumab, les associations gemcitabine + cisplatine suivies d’un traitement de maintenance par avelumab, ou gemcitabine + cisplatine + nivolumab, sont recommandées. Les patients inéligibles au traitement combiné peuvent recevoir une immunothérapie seule si le statut PD-L1 est positif. En deuxième ligne, les options dépendent du traitement initial. L’erdafitinib est indiqué en cas d’altération FGFR3. Le trastuzumab deruxtecan est proposé en cas de surexpression HER2. Les inhibiteurs de points de contrôle immunitaire (pembrolizumab, nivolumab) conservent une place centrale, y compris après échec du cisplatine.

 

Adaptation du traitement à la fragilité et modalités de prise en charge

L’évaluation de la fragilité (score G8, indice de Charlson, statut de performance ECOG) guide les choix thérapeutiques. La cystectomie avec préservation des organes sexuels est envisageable chez les patients sélectionnés. Chez les hommes, cette option concerne les patients très motivés présentant une maladie organo-confinée sans atteinte prostatique, col vésical ni urètre. Chez les femmes, la préservation est possible en l’absence de tumeur dans les zones concernées, avec un bénéfice attendu sur la fonction vésicale après néovessie. Le suivi post-thérapeutique inclut une surveillance prolongée, notamment après traitement conservateur. Une prise en charge dans des centres à haut volume est recommandée, ainsi qu’une discussion systématique en réunion de concertation pluridisciplinaire.

par Pierre Derrouch

 

Référence

van der Heijden AG, Bruins HM, Carrion A, et al. European Association of Urology Guidelines on Muscle-invasive and Metastatic Bladder Cancer: Summary of the 2025 Guidelines. Eur Urol. 2025. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2025.02.019

[post_title] => Recommandations 2025 de l’EAU sur les tumeurs de la vessie infiltrant le muscle et métastatiques : quelles évolutions pour la pratique ? [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => open [ping_status] => open [post_password] => [post_name] => recommandations-2025-de-leau-sur-les-tumeurs-de-la-vessie-infiltrant-le-muscle-et-metastatiques-quelles-evolutions-pour-la-pratique [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2025-06-05 09:22:16 [post_modified_gmt] => 2025-06-05 07:22:16 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://www.urofrance.org/?p=112415 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [11] => WP_Post Object ( [ID] => 112346 [post_author] => 6357 [post_date] => 2025-04-22 16:27:59 [post_date_gmt] => 2025-04-22 14:27:59 [post_content] =>

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Découvrir le programme S'inscrire Pour en savoir plus : SafeTeam Academy : formation pour la sécurité et la qualité des soins   [post_title] => Formation e-learning en partenariat avec Safe Team Academy [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => open [ping_status] => open [post_password] => [post_name] => formation-e-learning-en-partenariat-avec-safe-team-academy [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2025-04-22 16:31:00 [post_modified_gmt] => 2025-04-22 14:31:00 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://www.urofrance.org/?p=112346 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [12] => WP_Post Object ( [ID] => 111371 [post_author] => 6357 [post_date] => 2025-02-19 11:02:28 [post_date_gmt] => 2025-02-19 10:02:28 [post_content] =>

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L’usage des outils d’aide au diagnostic et de rédaction médicale se banalise. Mais cette délégation croissante comporte des dérives possibles. Accorder une confiance excessive à ces systèmes peut modifier la façon dont les médecins observent, décident, apprennent et raisonnent. L’évolution ne se limite pas à une transformation organisationnelle ; elle touche le rapport même au savoir médical. Deux phénomènes sont aujourd’hui décrits : le deskilling, soit la perte progressive de compétences, et le neverskilling, l’absence d’acquisition de ces compétences chez les jeunes praticiens formés avec l’intelligence artificielle (IA).

 

Ce questionnement sur une déqualification du savoir n’est pas nouveau. La philosophe américaine Shannon Vallor alertait en 2015, dans Moral deskilling and upskilling in a new machine age: reflections on the ambiguous future of character, sur les effets de l’automatisation et des technologies sur les compétences humaines et le jugement moral. Elle y voyait déjà le risque d’un affaiblissement du discernement au profit de comportements orientés par la machine.

Quelles formes cette évolution peut-elle prendre dans le champ médical ? Dans AI-induced deskilling in medicine (août 2025), Chiara Natali et al. décrivent une possible atrophie du raisonnement clinique : le médecin n’élabore plus un diagnostic, il valide une proposition algorithmique. Ce déplacement du geste intellectuel fragiliserait la capacité d’analyse autonome.

Selon les auteurs, cette perte de maîtrise ne se limite pas au processus décisionnel: elle s’étend aux dimensions techniques, sociales, morales et cognitives de la pratique médicale. Ils distinguent ainsi le technical deskilling (affaiblissement des gestes et procédures), le decision-making deskilling (altération du discernement), le social deskilling (érosion de la relation au patient), le moral deskilling (fragilisation du jugement éthique) et, plus largement, le semiotic deskilling (perte de la capacité interprétative permettant de relier les signes cliniques au sens médical global).

Ce recul de l’initiative influe aussi sur la manière dont les compétences se transmettent. Parmi les professionnels de santé interrogés pour son étude The AI Competence Paradox (août 2025), Christina Nilsson note que les cliniciens expérimentés ne perçoivent pas encore de perte directe de compétence avec les IA actuelles, mais disent craindre une rupture générationnelle. Ils estiment que les futurs professionnels, formés dans un environnement saturé d’IA, risquent de ne jamais développer certains automatismes d’analyse. La chercheuse décrit une phase d’équilibre provisoire avant un transfert durable des savoirs vers la machine.

Elle mentionne notamment la disparition des foundational knowledge-building opportunities - ces apprentissages issus de la répétition de gestes et de la confrontation directe au doute - remplacés par des vérifications algorithmiques.

Cette analyse rejoint celle de Chiara Natali et al. pour qui la raréfaction des cas simples confiés aux outils automatisés prive les jeunes cliniciens de situations d’apprentissage fondamentales. Ils citent notamment la pathologie. « Si l’IA trie et gère automatiquement tous les cas les plus simples, dans ce scénario, les pathologistes risquent de perdre leur familiarité avec les cas courants, ce qui entraînera l’apparition de futures générations de pathologistes qui ne maîtrisent plus la majorité des lésions. »

 

Un apprentissage sous assistance

L’effet se manifeste déjà dans la formation. Mattia Savardi et al., dans Upskilling or deskilling ? (janvier 2025), ont montré que si l’usage d’outils d’aide à la lecture d’images améliore la précision, il tend aussi à réduire l’initiative diagnostique des internes. Les auteurs soulignent la nécessité d’évaluer à la fois les effets d’apprentissage et de désapprentissage, et rappellent qu’une vigilance critique reste possible lorsque le praticien conserve une distance réflexive vis-à-vis du système.

Publiée en avril 2024 dans le Journal of Medical Internet Research, l’étude Large language models and user trust d’Avishek Choudhury décrit un risque plus global : les modèles d’IA s’entraînent désormais sur leurs propres productions, créant une boucle auto-référentielle qui dégrade la diversité des données et, par effet miroir, celle du jugement humain. Le praticien, rassuré par des résultats cohérents mais opaques, perd peu à peu le réflexe de questionner le cheminement intellectuel.

Ces évolutions posent aussi la question de la responsabilité. Si une erreur découle d’un conseil algorithmique, qui en répond ? Natali et al. plaident pour une observation longitudinale de l’effet de l’IA sur la compétence médicale et pour la mise en place de cadres destinés à préserver l’autonomie de jugement. De son côté, Nilsson appelle les institutions de santé à identifier sans tarder les gestes et la démarche réflexive essentiels à l’exercice médical, avant qu’ils ne disparaissent des pratiques.

 

Préserver le raisonnement clinique

Ce phénomène de désapprentissage ne s’arrête pas aux praticiens en exercice : il se prolonge chez ceux qui se forment déjà dans un environnement assisté. C’est là qu’émerge le neverskilling, forme nouvelle de dépendance cognitive. Le neverskilling désigne la situation d’un praticien qui n’a jamais appris à décider sans assistance. « Tout comme les navigateurs perdent leur “carte mentale” du terrain lorsqu’ils s’en remettent trop au GPS, les médecins risquent de perdre leur “carte clinique” - ce réseau complexe de connaissances et d’intuitions construit au fil d’années de diagnostic, d’observation et de synthèse », remarque Nilsson. Moins confrontés à l’incertitude, les jeunes cliniciens acquièrent plus difficilement les réflexes de vérification et de doute qui fondent la démarche de diagnostic.

Les données recueillies par Nilsson montrent que cette tendance touche déjà certaines spécialités à forte intégration numérique, comme la radiologie et la pathologie numérique, où l’observation manuelle directe devient marginale.

Plusieurs pistes sont avancées dans son étude pour parer à ces dérives potentielles : adapter la formation afin de préserver les compétences cliniques fondamentales, maintenir des apprentissages pratiques et un raisonnement autonome, même lorsque certaines tâches sont automatisées. Elle insiste également sur le rôle des organisations, appelées à identifier les compétences essentielles et à mettre en place des garde-fous pour prévenir leur érosion. L’enjeu est de concevoir l’usage de l’IA de manière à renforcer la pratique médicale sans en amoindrir la maîtrise critique.

Ce questionnement trouve un prolongement empirique dans les travaux de Savardi et al., qui apportent un éclairage complémentaire sur les mécanismes favorisant la préservation des compétences. Huit internes ont évalué 150 radiographies thoraciques de patients COVID-19 selon trois scénarios : sans IA, avec IA à la demande et avec IA intégrée. Le système BS-Net, déployé sur l’interface RIS/PACS de l’hôpital, présentait graphiquement les niveaux de confiance pour chaque score attribué par l’IA dans les différentes régions pulmonaires, accompagnés d’une carte d’explicabilité offrant un aperçu du fonctionnement de l’algorithme. Dans leurs réponses au questionnaire, les internes ont rapporté que ces cartes explicatives contribuaient à construire leur confiance envers l’IA (score moyen de 5/7 sur l’échelle de Likert). Cette forme de transparence pourrait favoriser un usage de l’IA comme outil d’apprentissage plutôt que comme simple substitut au jugement médical.

 

De la dépendance à l’alliance cognitive

La valeur de la médecine ne réside pas seulement dans l’exactitude du résultat, mais dans la compréhension du chemin qui y conduit, observent en substance Chiara Natali et al. Entre efficacité technique et maintien du savoir clinique, la ligne de partage devient étroite : c’est sur ce terrain que se joue la place réelle de l’intelligence artificielle dans la pratique médicale.

Dans son livre The AI mirror: How to reclaim our humanity in an age of machine thinking, paru en 2024, Shannon Vallor met de nouveau en garde contre un appauvrissement des compétences humaines qui dépasse le simple recours à la technique et interroge la façon dont l’humain conserve la maîtrise de son jugement face aux systèmes automatisés.

Mais l’IA ne condamne pas le jugement humain à tout effacement. Si elle est utilisée comme un « partenaire » d’analyse, elle peut devenir un levier de discernement et de formation continue.

Pour Nilsson, l’IA utilisée de façon critique peut contribuer à préserver les compétences existantes plutôt qu’à les affaiblir.

L’enjeu n’est donc pas de s’opposer à la machine, mais de protéger la capacité de réflexion qui permet d’en tirer le meilleur.

Pierre Derrouch

 

Références :

Vallor S. Moral deskilling and upskilling in a new machine age: reflections on the ambiguous future of character. Philosophy & Technology. 2015;28(1):107-124. DOI: 10.1007/s13347-014-0156-9

Shannon Vallor. The AI Mirror: how to reclaim our humanity in an age of machine thinking. Oxford University Press, 2024.

Natali C, Marconi L. et al. AI-induced deskilling in medicine: risks, mechanisms, and safeguards. Artificial Intelligence Review. 2025 ; DOI: 10.1007/s10462-025-11352-1

Nilsson C. The artificial intelligence (ai) competence paradox: how ai reshapes clinical expertise. Transforming Government: People, Process and Policy. 2025; DOI: 10.1108/TG-02-2025-0048

Savardi M, Signoroni A, Benini S, Vaccher F, Alberti M, Ciolli P, et al. Upskilling or deskilling? measurable role of an ai-supported training for radiology residents: a lesson from the pandemic. Insights into Imaging. 2025;16:23. DOI: 10.1186/s13244-024-01893-4

Choudhury A, Chaudhry Z. Large language models and user trust: consequence of self-referential learning loop and the deskilling of healthcare professionals. J Med Internet Res. 2024;26:e56764. DOI: 10.2196/56764

 

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