Le 16 octobre, l'Office fédéral de la santé publique (OFSP) a lancé, avec l'Aide Suisse contre le Sida et Santé sexuelle Suisse, la campagne LOVE LIFE destinée aux 16-26 ans. Podcasts vidéo, formats courts sur les réseaux sociaux, outil d'autoévaluation en ligne : il s'agit de transmettre des informations pratiques sur le safer sex, en complément de l'école, aux quelque 90 000 jeunes qui vivent chaque année leurs premières expériences sexuelles en Suisse. La démarche est juste : elle ne se contente pas d'avertir, elle cherche à rendre les jeunes compétents. La Suisse a d'ailleurs une longue expérience en la matière, depuis les campagnes STOP SIDA.

Pendant ce temps, aucune campagne ne s'adresse à ceux qui confient leurs questions de santé à un chatbot. Ils sont pourtant nombreux. Selon OpenAI, plus de 230 millions de personnes interrogent chaque semaine ChatGPT sur leur santé. Un éditorial d'eClinicalMedicine (groupe The Lancet, mars 2026) s'en inquiète et appelle à des campagnes d'information et à des avertissements. Les données disponibles invitent à aller plus loin.

Le problème se situe entre l'écran et la chaise

Dans un essai randomisé de l'Université d'Oxford publié dans Nature Medicine, près de 1300 participants devaient identifier la pathologie correspondant à un scénario clinique. Interrogés directement par les chercheurs, les modèles trouvaient une pathologie pertinente dans 94,9 % des cas. Utilisés par les participants, ils n'y parvenaient plus que dans 34,5 % des cas au mieux, soit moins bien que le groupe qui se contentait d'une recherche sur Internet (47 %). Les participants omettaient des informations importantes et interprétaient mal les réponses.

Autrement dit, l'outil disposait de la connaissance, mais l'utilisateur ne savait pas l'en faire sortir. Ce n'est pas un défaut que la prochaine version d'un modèle corrigera seule : c'est un défaut de compétence, donc un objet de formation.

Des erreurs prévisibles, donc évitables

D'autres travaux décrivent des pièges que tout utilisateur peut apprendre à éviter. Au Mount Sinai, des chercheurs ont glissé un élément inventé dans des vignettes cliniques : selon le modèle, l'IA l'a repris et développé dans 50 à 82 % des cas. Une simple consigne de prudence ajoutée à la question a nettement réduit ce taux. La même équipe a montré que ChatGPT Health sous-estimait l'urgence de plus de la moitié des situations graves testées, et que la mention d'un proche minimisant les symptômes suffisait à orienter la réponse vers moins d'urgence.

Ces résultats ont un point commun : la réponse dépend de la façon dont la question est posée. Un patient qui écrit « c'est sûrement rien » ou qui oublie de mentionner son traitement obtient une réponse différente, et parfois dangereuse.

Ce qu'une formation devrait enseigner

Quelques règles simples couvrent l'essentiel. Ne jamais utiliser un chatbot pour décider s'il faut appeler le 144 : douleur thoracique, difficulté respiratoire, signes neurologiques ou idées suicidaires appellent un contact humain immédiat. Décrire la situation de façon complète et neutre, avec l'âge, les antécédents, les traitements, la durée et l'évolution des symptômes, sans suggérer de diagnostic ni minimiser. Demander au modèle quelles informations lui manquent et quels signes devraient conduire à consulter. Considérer la réponse comme une piste à discuter, jamais comme un avis médical, et l'apporter en consultation. Enfin, réfléchir avant de saisir des données personnelles de santé dans un service en ligne.

Ces gestes ne s'improvisent pas. Ils relèvent de la littératie en santé numérique, au même titre que savoir lire une notice ou évaluer la fiabilité d'un site.

Qui devrait former en Suisse ?

Les avertissements affichés par les plateformes sont utiles, mais ils ne transmettent pas une compétence. La campagne LOVE LIFE montre pourtant que la Confédération sait faire bien davantage qu'avertir : aller chercher un public sur ses propres canaux, avec des messages concrets et des outils pratiques. Rien de comparable n'existe pour l'IA en santé. En Suisse, aucun acteur n'a aujourd'hui de mandat explicite pour former la population à cet usage, ni même pour l'y sensibiliser. Ce travail suppose une répartition des rôles à trois niveaux.

Le mandat et le financement relèvent d'abord de l'OFSP et des cantons, qui maîtrisent déjà l'art de la campagne de prévention. Leur relais naturel est eHealth Suisse, centre de compétences commun à la Confédération et aux cantons, dont la convention-cadre mentionne déjà le renforcement des compétences numériques de la population en matière de santé. Cette mission, centrée jusqu'ici sur le dossier électronique du patient, pourrait s'étendre à l'IA. Certains cantons ont déjà fait de ces compétences un objectif, à l'image de Neuchâtel dans sa stratégie de santé numérique.

La caution médicale revient à la FMH, qui a publié en 2025 des recommandations sur l'usage des grands modèles de langage par les médecins. Elle pourrait les décliner en supports destinés aux patients et encourager ses membres à aborder la question en consultation. Les soignants restent en effet les mieux placés pour repérer un usage mal maîtrisé : demander « Avez-vous interrogé une IA ? », puis montrer comment mieux le faire, ne prend que quelques minutes.

La diffusion, enfin, passe par les organisations qui touchent déjà la population. Pro Senectute propose des cours d'IA aux seniors, et des bibliothèques, comme à Lausanne, organisent des conférences sur le sujet : un module santé s'y intégrerait facilement. Les ligues de santé peuvent atteindre les personnes vivant avec une maladie chronique, et l'école former les générations qui grandissent avec ces outils.

Sexe ou IA ? La question est volontairement provocatrice, et elle n'appelle pas de classement. Dans les deux cas, le danger tient moins à la pratique elle-même qu'à la manière de s'y prendre, et dans les deux cas, cela s'apprend. La prévention en santé sexuelle l'a compris depuis longtemps. Pour l'IA, la question n'est plus de savoir si les patients s'en servent, mais s'ils savent s'en servir.

Références

• Santé sexuelle : la campagne LOVE LIFE vise les 16-26 ans.RTS Info, 16 octobre 2026. rts.ch
• The risks of AI-generated health advice. Editorial. eClinicalMedicine 2026;93:103851. doi.org/10.1016/j.eclinm.2026.103851
• Bean AM et al. Reliability of LLMs as medical assistants for the general public: a randomized preregistered study. Nature Medicine 2026. nature.com
• Omar M et al. Communications Medicine 2025. PubMed
• Ramaswamy A et al. ChatGPT Health performance in a structured test of triage recommendations. Nature Medicine2026. nature.com