Fichepratique

Référentiel éthique pour l’intelligence artificielle en santé : guide à destination des professionnels de santé

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Mise à jour le 1 sept. 2025 | Référence : 14526

L'essentiel par l'éditeur

Le référentiel éthique pour l'IA en santé guide les professionnels avec cinq piliers : bienfaisance, non-malfaisance, autonomie, justice-équité et écoresponsabilité. Il impose une gouvernance éthique institutionnelle, la transparence des algorithmes, la protection des données et le consentement éclairé. Les établissements doivent évaluer les impacts éthiques en continu et former les équipes. Ce cadre renforce l'innovation responsable et l'acceptabilité sociale des technologies IA.

  • Quels sont les cinq piliers éthiques de l'IA en santé ?
  • Comment les établissements de santé peuvent-ils mettre en œuvre une gouvernance éthique pour l'IA ?
  • Pourquoi la transparence des algorithmes est-elle cruciale dans l'IA médicale ?

Le Guide d’implémentation de l’éthique dans les systèmes d’intelligence artificielle en santé, publié dans le cadre de la consultation publique en juillet 2025, structure l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) médicale autour de cinq principes fondamentaux. Ce guide répond aux obligations du règlement européen 2024/1689 du 13 juin 2024 sur l’intelligence artificielle (AI Act) et à la transformation numérique du secteur sanitaire en proposant un cadre normatif précis. Les professionnels disposent désormais d’outils concrets pour déployer l’IA tout en préservant les valeurs médicales essentielles. Cette approche systématique accompagne chaque étape du développement technologique, de la conception à l’évaluation continue des systèmes d’IA en santé.

1.

Identifier les cinq piliers éthiques fondamentaux

L’architecture éthique de l’IA en santé repose sur cinq principes directeurs qui guident les professionnels dans leurs décisions technologiques :

  • La bienfaisance impose que chaque algorithme améliore concrètement la santé des patients, transformant les données médicales en bénéfices thérapeutiques mesurables.
  • La non-malfaisance exige une surveillance constante des biais discriminatoires et des erreurs algorithmiques, protégeant efficacement les populations vulnérables.
  • L’autonomie préserve la capacité de choix éclairé des patients et des professionnels face aux recommandations automatisées, maintenant la dimension humaine au centre des décisions médicales.
  • La justice et l’équité garantissent un accès égal aux innovations technologiques, évitant que l’IA accentue les inégalit..
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