Bedard alerte dans le NYT sur le « never-skilling » des internes

« L'IA fait de moi une meilleure médecin. Et je m'inquiète qu'elle rende pire les médecins en formation. » C'est par cette phrase que la gériatre et médecin en soins palliatifs Rachael Bedard, contributrice régulière aux pages Opinion, ouvre sa tribune publiée le 25 septembre dans le New York Times.

Bedard raconte avoir utilisé cet été OpenEvidence, plateforme d'aide à la décision « accessible only to health care providers », pour choisir un antibiotique, interpréter un bilan sanguin inhabituel et discuter du traitement d'un cancer du poumon chez un homme âgé. Elle cite la société éditrice : plus de la moitié des médecins américains utilisent l'application régulièrement. Ses propres étudiants et internes s'en servent aussi, et c'est là que son inquiétude commence. Ils ont moins mémorisé qu'elle ne le souhaiterait et « peuvent sembler presque passifs dans leur rapport à leur machine ».

Bedard interroge Adam Rodman, médecin et chercheur en IA à Harvard Medical School, qui partage son inquiétude sur les « productive struggles » que les stagiaires ne vivent plus. Rodman pose la distinction qui donne son titre au débat : « In experienced hands, decision support might cause a little de-skilling, but a little de-skilling probably doesn't matter much to you. But if you do that to somebody who has much less skill, the cognitive offloading can cause never-skilling. » Chez le sénior, un peu de perte de compétence est tolérable ; chez le novice, le déchargement cognitif peut empêcher toute acquisition.

Bedard ne plaide pas pour un retour en arrière. « Il est impraticable et contre-productif de former des médecins en 2026 sans exposition à l'IA », écrit-elle. Elle relaie plutôt la proposition de Rodman, « A.I.-free clinical reasoning sessions and A.I. literacy training », pour que les internes rencontrent encore la difficulté qui leur apprend à « entendre les problèmes comme un médecin est censé le faire, comme des histoires qui contiennent des indices ». Le thème n'est pas isolé : c'est la dix-neuvième alerte d'éducation-IA suivie chez AI Weekly en trois mois. La tribune se referme sur une ligne têtue : les parties les plus difficiles du métier de médecin, écrit Bedard, resteront difficiles.