Diagnostic médical : Une IA basée sur GPT-5 dépasse les médecins dans une étude
Une intelligence artificielle fondée sur GPT-5 a obtenu des résultats nettement supérieurs à ceux de médecins humains dans la résolution de cas cliniques théoriques. Selon une étude publiée dans la revue américaine Science, le modèle développé par une équipe de Microsoft peut contribuer à améliorer le diagnostic médical et, selon ses concepteurs, à réduire considérablement les coûts de santé, rapporte Libération.
L’intelligence artificielle s’invite de plus en plus dans le domaine de la santé. Si de nombreuses personnes utilisent déjà des outils numériques pour mieux comprendre leurs symptômes, le recours à un professionnel reste essentiel, notamment face à des signes inquiétants ou à une maladie grave. Mais les performances annoncées d’un nouveau modèle d’IA pourraient ouvrir de nouvelles perspectives pour l’aide au diagnostic.
Publiée le jeudi 22 octobre 2026 dans la revue Science, l’étude porte sur un modèle développé par des chercheurs affiliés à Microsoft. Basé sur GPT-5, un modèle d’OpenAI disponible dans le commerce, cet outil a été évalué sur des centaines de cas cliniques issus de la littérature médicale.
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Selon les résultats présentés, l’IA aurait résolu correctement plus de 80 % des cas étudiés, contre moins de 40 % pour les médecins humains participant à la comparaison. Les auteurs estiment également que le recours à leur modèle pourrait permettre de réduire les coûts de santé de plus de 50 %.
Ces résultats restent toutefois à interpréter avec prudence. La résolution de cas cliniques théoriques ne reflète pas nécessairement toute la complexité d’une consultation réelle, qui implique notamment l’examen du patient, l’interprétation de ses symptômes dans leur contexte et le suivi médical.
Pour Sarah Zohar, directrice de recherche à l’Inserm et responsable de l’unité de recherche HeKa, spécialisée dans les mathématiques appliquées à la décision clinique, ce type d’outil pourrait contribuer à accompagner les professionnels de santé.
N’ayant pas participé à l’étude, elle estime que, sous réserve de l’obtention des autorisations réglementaires nécessaires, notamment auprès des autorités sanitaires compétentes, ces modèles pourraient aider le médecin traitant à établir un premier diagnostic.
L’enjeu sera donc de déterminer dans quelles conditions ces systèmes peuvent être utilisés en pratique, avec quelles garanties de fiabilité et sous quelle supervision médicale. Malgré leurs performances sur des cas théoriques, les outils d’intelligence artificielle ne dispensent pas d’une évaluation clinique adaptée à chaque patient.
