Discussion et implications pour la gouvernance médicale
L'analyse des flux textuels hospitaliers démontre que l'automatisation clinique par les modèles de langage requiert une vigilance rigoureuse face à la génération d'assertions médicales erronées. L'exploitation des dossiers de santé électroniques met en évidence que le traitement de notes cliniques non structurées expose particulièrement les modèles au risque d'hallucination, ce qui compromet la fiabilité des synthèses et de l'aide à la décision [4]. Afin de neutraliser ces dérives sans saturer les infrastructures hospitalières, le déploiement de modèles légers intervenant directement au moment de l'inférence constitue une piste technique prometteuse pour filtrer les erreurs factuelles [2]. Toutefois, cette interception algorithmique doit composer avec le paradoxe de précision, dans lequel une forme syntaxique irréprochable masque des inexactitudes médicales substantielles. Pour surmonter cette limite, la mise en œuvre de cadres d'arbitrage de confiance associés à une quantification multi-granulaire de l'incertitude s'avère indispensable afin d'ajuster le niveau d'alerte selon la gravité potentielle des anomalies textuelles détectées [3, 6]. Dès lors, la gouvernance médicale de l'intelligence artificielle ne peut reposer uniquement sur une automatisation aveugle ; elle exige une articulation explicite entre seuils de confiance algorithmiques et validation par les praticiens pour sécuriser l'environnement clinique.