Article IA – L’OMS et l’IA en santé : les recommandations de référence

Mis à jour le 4 juillet 2026

L’Organisation mondiale de la santé (OMS) a publié deux documents de référence sur l’éthique et la gouvernance de l’intelligence artificielle appliquée à la santé. Ces textes constituent, à l’échelle internationale, le cadre normatif le plus complet sur le sujet.

Le document fondateur : « Ethics and Governance of AI for Health » (juin 2021)

Publié en juin 2021, ce premier document établit six principes directeurs pour l’utilisation de l’IA en santé : protéger l’autonomie humaine ; promouvoir le bien-être, la sécurité et l’intérêt public ; assurer la transparence, l’explicabilité et l’intelligibilité ; encourager la responsabilité et la redevabilité ; garantir l’inclusion et l’équité ; promouvoir une IA réactive et durable. Ce cadre a posé les bases des recommandations ultérieures et a été repris par de nombreux États et organisations.

Le complément sur les grands modèles multimodaux (janvier 2024)

Le 18 janvier 2024, l’OMS a publié un document complémentaire spécifiquement consacré aux grands modèles multimodaux (Large Multi-Modal Models, LMM) — la catégorie technologique à laquelle appartiennent ChatGPT, Claude, Bard et Gemini. Ce document formule plus de 40 recommandations destinées aux gouvernements, aux entreprises technologiques et aux prestataires de soins de santé.

L’OMS relève que les LMM « ont été adoptés plus rapidement que n’importe quelle application grand public dans l’histoire » et qu’ils sont « uniques dans leur capacité à imiter la communication humaine et à accomplir des tâches pour lesquelles ils n’ont pas été explicitement programmés ».

Recommandations aux gouvernements

Le document de janvier 2024 recommande notamment aux gouvernements de : investir dans des infrastructures publiques (puissance de calcul, jeux de données) accessibles aux développeurs des secteurs public, privé et associatif, à condition que ces développeurs respectent les principes éthiques ; utiliser les lois, politiques et réglementations existantes pour garantir que les LMM et leurs applications en santé respectent les obligations éthiques et les normes de droits humains ; et désigner une autorité de régulation chargée d’évaluer et d’approuver les LMM destinés à un usage en santé ou en médecine.

Le risque d’« automation bias »

L’OMS met en garde contre le phénomène d’« automation bias » (biais d’automatisation) : la tendance des professionnels de santé et des patients à accorder une confiance excessive aux résultats produits par une IA, au point de ne plus vérifier les erreurs qu’ils auraient autrement identifiées. Ce risque concerne autant le praticien qui utiliserait une IA pour l’aide à la décision que le patient qui consulte un chatbot entre deux séances.

L’OMS souligne également la vulnérabilité des LMM aux risques de cybersécurité, susceptibles de compromettre les informations des patients ou la fiabilité des algorithmes.

Synthèse : un cadre de référence pour les praticiens

Les deux documents de l’OMS (2021 et 2024) fournissent aux praticiens un socle de principes stables : l’IA en santé doit être conçue pour être sûre, efficace, transparente et équitable ; les gouvernements portent la responsabilité première de la régulation ; et l’engagement de toutes les parties prenantes — gouvernements, entreprises technologiques, professionnels de santé, patients, société civile — est nécessaire à toutes les étapes du développement et du déploiement.

À retenir pour la pratique clinique

L’« automation bias » décrit par l’OMS s’applique en situation clinique : un praticien utilisant une IA d’aide à la décision (analyse de scores, suggestion d’hypothèses diagnostiques) risque de ne plus vérifier les résultats qu’il aurait autrement questionnés. L’OMS recommande de maintenir une vigilance active face aux sorties de l’IA.

Le même biais s’applique aux patients : un patient qui consulte un chatbot entre les séances peut considérer les réponses de l’IA comme fiables et ne pas les questionner en séance. Le praticien peut explorer ce sujet lors des échanges cliniques.

Les six principes éthiques de l’OMS (2021) — autonomie, bien-être, transparence, responsabilité, équité, durabilité — constituent une grille d’évaluation applicable à tout outil d’IA qu’un praticien ou un patient envisagerait d’utiliser.

L’OMS recommande que les LMM en santé soient conçus pour des tâches bien définies, avec un niveau de précision et de fiabilité documenté, et une capacité à prédire les résultats secondaires. Ces critères peuvent guider le choix d’un outil par un praticien.

En savoir plus

L’intelligence artificielle en santé mentale est un champ en transformation constante : de nouvelles études, réglementations et technologies émergent chaque mois. Cet article constitue un point de repère solide à la date de sa publication, mais la meilleure protection pour vos patients reste votre engagement dans une veille scientifique et une formation continue.

Sources

OMS — « Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health », juin 2021.
OMS — « Ethics and Governance of AI for Health: Guidance on Large Multi-Modal Models », 18 janvier 2024.
WHO.int — Communiqué de presse : « WHO releases AI ethics and governance guidance for large multi-modal models », 18 janvier 2024.
Dr Alain Labrique, Directeur Santé numérique et Innovation, Division Science, OMS — cité dans le communiqué.