Vera Health veut rapprocher la science des soins

Vera Health alerte sur l’écart entre la production scientifique et les soins délivrés. Chaque année, plus de 1,5 million d’articles rejoignent un corpus mondial de 40 millions de références. Cela représente environ 4 000 publications par jour, soit un nouvel article toutes les 21 secondes. Taieb Bennani et Maxime Allouch, cofondateurs de Vera Health, estiment qu’aucun médecin ne peut suivre seul ce rythme. Se tenir à jour dans une seule spécialité demanderait des centaines d’heures de lecture mensuelles. Leur tribune publiée par Maddyness présente l’IA comme un moyen de rapprocher le savoir médical de la consultation.

Dix-sept ans séparent souvent une découverte médicale de son adoption en pratique clinique, selon une étude publiée dans le Journal of the Royal Society of Medicine. La formation continue et les recommandations de bonne pratique ne suffisent pas toujours à combler cet écart. Une information retrouvée trop tard peut retarder un diagnostic, prolonger une errance ou conduire à une décision moins informée. Le décalage entraîne aussi des examens répétés, des consultations supplémentaires et des traitements engagés faute d’accès rapide à l’information pertinente. Pour Vera Health, le principal obstacle n’est donc plus la production du savoir, mais sa circulation au moment du soin.

Vera Health structure quatre exigences

Les médecins adoptent déjà des outils d’IA dans leur activité. Une enquête de l’American Medical Association indique que 81 % des médecins américains déclaraient en utiliser professionnellement en 2026, contre 38 % trois ans plus tôt. En France, des praticiens emploient parfois des outils grand public en dehors des systèmes d’information. La tribune estime que cette pratique doit être organisée plutôt que simplement interdite. Elle identifie quatre exigences. Les systèmes doivent assurer la traçabilité, préserver la responsabilité médicale, démontrer leur utilité clinique et rendre l’incertitude compréhensible.

La traçabilité exige des réponses médicales vérifiables. Un outil doit permettre de retrouver les publications qui fondent une réponse, avec leur date et leur niveau de preuve. Le médecin doit aussi pouvoir contester le résultat rapidement. La responsabilité reste distincte : l’IA éclaire, tandis que le médecin décide. L’évaluation doit ensuite porter sur des critères cliniques, comme les délais de diagnostic, les taux d’erreur et le temps médical rendu. Les questionnaires à choix multiples, les examens de médecine et les évaluations universitaires ne suffisent pas à mesurer une utilité réelle. Enfin, le système doit hiérarchiser les sources, signaler l’incertitude et reconnaître quand la littérature ne permet pas de conclure.

L’Europe prépare plusieurs cadres pour encadrer ces usages. La Haute Autorité de santé a publié ses premières clés d’usage de l’IA générative. Le règlement européen déploie aussi des obligations concernant les systèmes à haut risque. En parallèle, l’espace européen des données de santé se met en place. Vera Health considère que l’exigence de preuve peut soutenir la confiance, à condition que les règles restent assez claires pour permettre l’action. La tribune associe cette exigence à une coopération entre médecins, sociétés savantes, hôpitaux et instituts de recherche. Elle place également le patient au centre, car celui-ci interroge déjà l’IA avant sa consultation et arrive avec ses propres hypothèses.