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Dans un entretien publié le 14 octobre, le psychiatre Alexandre Hudon propose d’ajouter aux échanges de santé mentale une question devenue très concrète : que fait une personne avec les chatbots ? Le cadre AWARE qu’il présente invite notamment à regarder les documents et les informations confiés à ces outils. Un compte rendu envoyé pour en comprendre les mots engage en réalité deux sujets différents : ce que la machine répond et ce que la plateforme reçoit. [1, 2]
Un document envoyé n’est pas seulement une question posée
Demander la signification d’un terme médical et transmettre un document entier ne donnent pas la même matière au service utilisé. Le second geste peut lui communiquer des éléments de santé, des identifiants ou des informations sur d’autres personnes. Le texte original d’AWARE cite explicitement les comptes rendus, dossiers médicaux et images parmi les contenus à explorer pendant l’entretien clinique. Il mentionne aussi les symptômes psychiatriques, les antécédents traumatiques et les traitements. [2]
Ce point est parfois éclipsé par le débat sur la justesse de la réponse. Pourtant, une explication satisfaisante ne renseigne pas sur le devenir du fichier. Les auteurs soulignent que le traitement des données, leur conservation, leurs usages secondaires et les protections de la vie privée diffèrent d’une plateforme à l’autre. Une conversation au ton intime ne permet donc pas, à elle seule, de connaître les règles appliquées aux informations transmises.
Le raisonnement n’exige pas de présenter tout partage comme dangereux. AWARE invite au contraire à en parler même lorsque l’usage de l’IA ne pose pas d’autre difficulté. La confidentialité est une question autonome, pas un indice de dépendance ou un jugement sur la personne qui cherche à comprendre son document.
Des mots plus simples ne donnent pas tout le contexte clinique
Un compte rendu rassemble des observations et une formulation destinées à circuler dans un parcours de soins. En demander une version plus accessible peut répondre à un besoin d’information. Mais reformuler le texte n’équivaut pas à en déterminer la portée pour une personne : le sens clinique se discute avec la question qui a motivé le document, les symptômes, les antécédents et les autres éléments du dossier.
La distinction importe aussi lorsqu’une image est jointe. Le fait qu’une interface accepte un fichier ne dit pas quelle tâche médicale elle a été évaluée pour accomplir. Et l’aisance d’une réponse ne montre pas que les informations manquantes ont été identifiées. Le bon critère n’est donc pas seulement « ai-je compris les phrases ? », mais « qu’est-ce qui a réellement été interprété, avec quel contexte ? ».
Il faut également séparer l’interprétation de la décision. Expliquer un terme, juger ce qu’un résultat signifie dans une situation clinique et choisir la suite d’un soin ne sont pas trois degrés de fluidité rédactionnelle. Passer de l’un à l’autre change la question posée. Un texte peut être clair sans justifier, à lui seul, de modifier un traitement ou de renoncer à un échange avec un professionnel.
La question utile porte aussi sur ce que la réponse a changé
C’est précisément ce déplacement qu’organise AWARE. Ce cadre d’entretien proposé par ses auteurs, publié le 16 septembre dans JMIR Medical Education, répartit l’exploration en cinq domaines : les usages de l’IA, leurs raisons, la relation à l’outil, son rôle dans les croyances et les décisions, puis ses effets dans la vie quotidienne. L’entretien du 14 octobre en remet l’intérêt en discussion. Il ne s’agit pas des résultats d’un essai d’efficacité. [1, 2]
Pour un compte rendu confié à un chatbot, la conversation avec le soignant peut ainsi porter sur plusieurs éléments distincts. Les questions suivantes reformulent les pistes proposées dans AWARE :
- Le contenu transmis : un mot isolé, le compte rendu complet, une image, des informations identifiantes sur soi ou sur un proche ?
- Le besoin initial : comprendre un vocabulaire, chercher une information, obtenir du réconfort ou demander une orientation ?
- La confiance accordée : sur quoi repose l’impression que la réponse est exacte et digne de confiance ?
- Les conséquences : cette réponse a-t-elle influencé une décision concernant les soins, les médicaments ou la recherche d’une aide professionnelle ?
Ces questions ne constituent pas un questionnaire à noter. Elles servent à rendre visible le passage éventuel d’une aide à la lecture à une influence sur les décisions. Deux personnes peuvent envoyer le même type de document tout en attendant du chatbot des choses très différentes. Le nombre de messages ne suffit pas à décrire cette place.
En parler sans transformer l’usage en symptôme
Dans l’entretien de l’Université de Montréal, Alexandre Hudon insiste sur une approche non accusatrice : une personne peut tenir ses échanges avec une IA pour très privés ou être gênée d’en parler. Accumuler les reproches peut alors la conduire à taire cet usage. La question des documents partagés a plus de chances d’être utile si elle aide à comprendre une pratique plutôt qu’à obtenir un aveu. [1]
Cette prudence concerne aussi le lien à l’outil. Les auteurs d’AWARE distinguent la confiance, le réconfort, le sentiment d’être compris et la dépendance. Ils demandent de ne pas supposer qu’une préférence pour l’IA révèle une pathologie ou annonce une progression vers la dépendance. Pour apprécier l’importance clinique de l’usage, ils proposent d’en explorer les effets concrets sur le sommeil, les activités, les relations ou le suivi des soins. [2]
AWARE n’a toutefois pas fait l’objet d’une validation formelle. Ses domaines restent provisoires et ce n’est ni un instrument diagnostique, ni un outil de dépistage, ni une échelle d’évaluation du risque. Lorsque l’échange fait apparaître une préoccupation clinique, les auteurs renvoient aux méthodes d’évaluation habituelles. Leur proposition structure ce qu’on demande sur l’IA, pas le diagnostic que l’on peut en déduire.
Des recommandations européennes sont encore à construire
La même distinction entre programme et résultat vaut à l’échelle des institutions. Le 13 octobre, au congrès de l’ECNP à Munich, un groupe d’experts consacré à l’IA en santé mentale a été lancé. L’annonce du King’s College London décrit une équipe de 19 experts d’Europe et des États-Unis et un premier programme de travail sur trois ans. Le groupe prévoit de cartographier les pratiques et d’élaborer un cadre ainsi que des recommandations sur les risques, les bénéfices et le développement de ces outils. [3]
Ce travail annoncé ne vaut pas approbation d’un chatbot particulier. Son périmètre va d’ailleurs de la recherche en neurosciences à la construction et à l’évaluation d’agents conversationnels. Pour le partage de documents médicaux, il laisse une question très précise à traiter : comment évaluer séparément la protection des informations confiées, la qualité de la tâche accomplie et les effets de la réponse sur les décisions de soins ? Ces dimensions demandent des éléments différents ; la qualité de la conversation ne peut pas leur tenir lieu de mesure commune.
Sources et références
[1] Université de Montréal — Entretien avec Alexandre Hudon, 14 octobre 2026 — https://nouvelles.umontreal.ca/article/2026/10/14/quel-role-jouent-les-robots-conversationnels-dans-votre-sante-mentale
[2] JMIR Medical Education — Cadre AWARE, 16 septembre 2026 — https://mededu.jmir.org/2026/1/e108766
[3] King’s College London — Lancement du groupe ECNP sur l’IA en santé mentale, 13 octobre 2026 — https://www.kcl.ac.uk/news/launch-of-first-europe-wide-expert-group-on-ai-in-mental-health
