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3. Musk prédit la fin des médecins : l’IA aux commandes, mythe ou réalité ?

Nous vivons une époque folle, au point que même Jules Verne aurait hésité à écrire un tel chapitre. L’intelligence artificielle est partout : dans nos téléphones, nos bureaux, nos voitures… et désormais dans nos consultations improvisées. Un symptôme ? On “demande” à ChatGPT ou Gemini. Une prise de sang incompréhensible ? On la fait traduire en deux clics. De quoi relancer la question qui revient des millions de fois par jour : l’IA remplacera-t-elle un jour le médecin ? Elon Musk a jeté un pavé dans la mare en promettant un basculement d’ici trois ans. Ici Beyrouth a choisi une méthode simple : mettre l’outil (ChatGPT) au banc d’essai, en lui posant la question frontalement — puis en confrontant sa réponse au réel.

“Non, l’IA ne remplacera pas le médecin au sens plein du terme.” La réponse de ChatGPT tombe, moins spectaculaire que la prophétie de Musk, mais plus instructive. Oui, la machine peut déjà prendre une part croissante du travail : lire et synthétiser des données, assister certains dépistages, aider au triage, accélérer l’administratif. Mais soigner, c’est autre chose : un examen clinique, un contexte, une relation, et surtout une responsabilité — celle qui oblige à décider et à assumer quand l’incertitude s’invite. Derrière le slogan “remplacer”, une réalité se dessine : l’IA déleste la médecine de certaines tâches (imagerie, paperasse, orientation), tandis que le médecin conserve le cœur du métier. Reste à trancher les vraies questions : où l’outil est déjà utile, où il se trompe, quelles spécialités seront le plus transformées, et quelles règles il faudra imposer pour éviter que la consultation “augmentée” ne devienne une médecine au hasard.
Le patient “prompteur”
La rupture la plus visible n’est pas dans les blocs opératoires, mais dans les salons. Au moindre bobo, au plus petit symptôme, beaucoup dégainent leur smartphone : une douleur, une éruption, une radio “illisible”, une formule de biologie obscure… on copie-colle, on photographie, on demande une version “en clair”. L’IA n’a pas de stéthoscope, mais elle s’est imposée comme premier réflexe — une pré-consultation sans rendez-vous, devenue presque banale. Et il faut reconnaître pourquoi la tentation est si forte : l’IA est disponible 24/7, déjà dans la poche, “répond” en dix secondes, sans salle d’attente, sans secrétariat, souvent gratuitement. Pour beaucoup, c’est une échappatoire à la fatigue du système — et parfois aux délais interminables. Mais cette facilité est aussi son piège : elle traite l’information, pas la personne, et elle n’assume pas la décision quand la situation sort du cadre. En clinique, le phénomène est déjà palpable. Le dermatologue Élie Bellan raconte voir arriver des patients qui semblent attendre une confirmation, comme s’ils avaient déjà leur réponse en tête : ils viennent pour le verdict, pas pour l’enquête. Et certains finissent par l’avouer sans détour : oui, ils ont consulté ChatGPT avant même de prendre rendez-vous.
La radiologie en première ligne
S’il y a une spécialité que l’IA bouscule de front, c’est l’imagerie. Le Pr Sami Slaba (radiologue interventionnel poly-organe et spécialiste en IA) le constate : l’IA gagne du terrain et peut rivaliser sur certaines détections. Elle aide aussi à regrouper, hiérarchiser, recouper des informations — le genre de tâches répétitives où la machine excelle. Slaba y voit même un garde-fou dans les services sous tension : aux urgences, surtout la nuit, l’IA peut limiter la part d’erreur liée à la fatigue ou au manque d’attention, en “alertant” quand un détail échappe. Mais la frontière reste nette dès qu’il faut soigner, et pas seulement repérer : en interventionnel, l’assistance robotique est encore à ses débuts, et l’IA ne remplace ni le suivi, ni l’ajustement au cas par cas, ni l’empathie. Bref, un copilote utile, pas un remplaçant. Même prudence chez le Dr Anthony Kallas-Chemaly (chirurgien urologique pédiatrique). Il suffit parfois de prendre une photo d’une lésion cutanée pour qu’un système d’intelligence artificielle propose un diagnostic et une conduite à tenir. De quoi “remplacer”, dans certains cas, une partie de consultation… avec un risque d’erreurs. Pour l’imagerie lourde, ajoute-t-il, des systèmes arriveront à lire très correctement scanners et IRM. Remplacer totalement les radiologues ? “Peut-être”, dit-il — mais à condition de parler de tâches standardisées et encadrées, pas du métier entier. Et en chirurgie, tranche-t-il, pas de robot autonome qui décide et opère seul : ce scénario n’existe pas aujourd’hui.
Dermatologie, ophtalmologie : quand l’IA est “dans son élément”
Kallas-Chemaly pointe une évidence pratique : tout ce qui est visible, enregistrable, comparable est plus “compatible” avec l’IA. Une photo de peau, une image, un signal : l’algorithme sait classer, comparer, proposer des pistes. Utile, parfois impressionnant — mais jamais sans danger si l’on saute l’étape clinique. Le Dr Georges Azar (ophtalmologue) préfère découper le sujet en deux : diagnostic et thérapeutique. Sur le diagnostic, l’IA l’aide déjà, par exemple dans l’analyse du champ visuel, la surveillance de la progression du glaucome, et même des projections jusqu’à cinq ans. Sur le thérapeutique, il invoque ses “quatre piliers” : relationnel, humain, moral, éthique. C’est précisément là, dit-il, que la machine ne sait pas faire médecine : décider au cas par cas, sentir qu’un patient opéré doit revenir dans deux jours plutôt que dans sept, nuancer au-delà des recommandations.
Le fantasme du robot autonome…
La confusion vient souvent des mots. Robotisé ne veut pas dire autonome. Dans les blocs, l’IA peut améliorer la planification, l’assistance, la précision et la sécurité — mais la décision reste humaine. Le médecin opère, évalue, et assume.
Au Liban, l’IA peut aussi servir de correctif… et de révélateur
Un cardiologue renommé d’un hôpital universitaire y voit une opportunité : l’IA pourrait aider à réduire les examens inutiles, les tests redondants, certaines explorations déclenchées par automatisme ou par peur de “rater”. Mieux orienter, mieux prioriser, mieux justifier. Et, peut-être, limiter certains recours excessifs aux examens — tout en mettant en lumière un autre enjeu, plus structurel : une médecine parfois sur-sollicitée pour certains, tandis qu’elle reste inaccessible ou retardée pour d’autres. Mais cette promesse dépend d’une condition : ne pas confondre outil d’aide et autorité médicale. Sinon, on remplace une surconsommation d’examens… par une surconsommation d’angoisse.
L’IA grignote des tâches, pas la responsabilité
Sur le terrain, l’IA ne “vole” pas la médecine d’un seul coup : elle découpe le métier en blocs — lecture, tri, synthèse, administratif — et s’invite dans chacun d’eux. Les domaines où elle progresse le plus vite sont ceux où la donnée est déjà numérisée et comparable à grande échelle (imagerie, dépistage, dermatologie sur photo, mesures répétées en ophtalmologie) : elle aide à repérer, classer, alerter, standardiser. Mais cette efficacité ne vaut pas remplacement : elle ne fait ni l’examen, ni le suivi, ni la prise en charge. À l’inverse, les spécialités les plus “résistantes” sont celles où le cœur du métier reste l’humain et le contexte : la pédiatrie — parce qu’un bébé ne se “gère” pas à distance —, la psychiatrie — parce qu’un patient ne se soigne pas sans alliance —, mais aussi la médecine générale, la gériatrie, les urgences, les soins palliatifs… — sans parler de la chirurgie, où la main, l’expérience et la gestion de l’imprévu pèsent lourd. Au bout du compte, l’IA peut accélérer, trier, suggérer : un excellent copilote. Plutôt qu’un remplacement, ce qui se dessine est une médecine augmentée : l’IA pour optimiser, le soignant pour contextualiser, décider et assumer.

Élie Bellan le résume en revenant à la leçon qu’il dit avoir apprise dès le premier jour à la faculté de médecine : l’humanité. C’est elle qui fait la différence quand il faut écouter, annoncer, rassurer — et décider, surtout, quand l’incertitude s’invite.

Les médecins ne sont pas en sursis. Mais la routine, elle, oui.