L’intelligence artificielle (IA) est passée d’une promesse à un outil concret dans la production de connaissances scientifiques en économie de la santé et en évaluation des technologies de la santé – un domaine connu internationalement sous l’acronyme HEOR (Health Economics and Outcomes Research). L'évaluation est réalisée par la chercheuse et économiste de la santé Ana Paula Beck da Silva Etges, Ph.D., partenaire fondatrice de PEV Health Consultoria em Saúde, sur la base de la publication du cadre ELEVATE-GenAI, lancé par le groupe de travail sur l'intelligence artificielle générative de la Société internationale pour la recherche en pharmacoéconomie et en résultats (ISPOR), une entité mondiale en économie de la santé et en recherche sur les résultats, dans l'édition de novembre 2025 de la revue scientifique Value in Health.
Signé par Rachael L. Fleurence et sept autres chercheurs au nom du groupe de travail, le guide rassemble des recommandations sur la façon de rendre compte de manière transparente de l'utilisation de modèles de langage et d'autres outils d'IA générative dans les études HEOR – revues systématiques de la littérature, modélisation économique de la santé et preuves du monde réel. Le cadre est organisé en dix domaines – dont les caractéristiques du modèle, la transparence, l'exactitude, la reproductibilité et les biais/équité – et est accompagné d'une liste de contrôle pratique pour les chercheurs.
Selon Ana Paula Beck da Silva Etges, les progrès de ces technologies représentent un changement structurel dans la manière dont les preuves scientifiques sont produites dans ce domaine. « Aujourd'hui, les chercheurs sont confrontés chaque jour à des milliers de nouveaux articles publiés. L'intelligence artificielle permet d'accélérer les étapes opérationnelles, comme la recherche, l'organisation et la sélection des études, en libérant du temps pour ce qui reste exclusivement humain : l'analyse critique, l'interprétation des résultats et la prise de décision », affirme-t-il.
En pratique, les outils basés sur l’IA peuvent désormais prendre en charge des activités qui nécessitaient traditionnellement des semaines ou des mois de travail, comme les revues systématiques de la littérature, l’un des piliers de la médecine factuelle. Le gain, explique l'expert, ne consiste pas à remplacer les chercheurs, mais à accroître leur capacité à produire des connaissances de qualité. Chez PEV Health, ce gain de productivité se remarque déjà dans la routine des projets. Récemment, le cabinet de conseil a mené une étude qui a nécessité la synthèse des preuves d'environ 120 articles scientifiques. Avec le soutien de l’Intelligence Artificielle, il a été possible de réaliser cette étape en seulement 30 jours. Sans le recours à la technologie, on estime que le même travail prendrait au moins un quart. « L'IA nous a permis d'accélérer les étapes opérationnelles sans compromettre la rigueur méthodologique. L'ensemble du processus a continué à être mené et validé par des experts, garantissant la qualité scientifique des preuves produites », explique Ana Paula Beck da Silva Etges.
Malgré les avancées, le chercheur prévient que l’utilisation de ces technologies nécessite un encadrement spécialisé. Les modèles d’IA peuvent encore produire des informations incorrectes, un phénomène appelé « hallucination », rendant indispensable leur validation par des professionnels possédant des connaissances méthodologiques et scientifiques.
Pour le chercheur, cette transformation prend de l'importance en particulier dans ces domaines, qui soutiennent les décisions des gouvernements, des hôpitaux, des opérateurs et de l'industrie en matière d'investissements, d'incorporation de technologies et d'organisation de l'assistance — précisément le domaine pour lequel ELEVATE-GenAI a été développé.
« Le défi n'est pas de décider si l'IA fera partie de la production scientifique. C'est déjà le cas. Ce que nous devons garantir, c'est que son utilisation se fasse de manière éthique, transparente et techniquement robuste, en préservant la qualité des preuves qui soutiennent des décisions capables d'avoir un impact sur des millions de personnes », souligne Ana Paula.
ELEVATE-GenAI est décrit par ses auteurs comme une ligne directrice vivante, qui devrait faire l'objet d'une consultation d'experts, de tests pilotes dans des études HEOR actives et d'un processus de validation formel (Delphi) dans les années à venir.
L'espoir du chercheur est que la combinaison de l'intelligence artificielle et des connaissances spécialisées contribuera à rendre les systèmes de santé plus efficaces, plus durables et capables de répondre plus rapidement aux défis posés par la croissance du volume d'informations scientifiques.
