IA : ce qu’elle peut changer dans la lutte contre le VIH

L’essentiel

• L’intelligence artificielle est déjà utilisée dans la lutte contre le VIH pour la prévention, le diagnostic et l’amélioration du parcours de soins des personnes vivant avec le VIH.
• De nouveaux outils pourraient renforcer le dépistage et aider les professionnel·les de santé dans la prise de décision médicale, notamment dans les zones sous-dotées.
• Malgré son potentiel, l’IA comporte des risques importants : erreurs, atteintes à la confidentialité des données et risque de substitution à l’accompagnement humain.

Depuis quelques décennies, l’intelligence artificielle (IA) se déploie à grande vitesse dans le domaine de la santé, qu’elle fait entrer dans une nouvelle ère. « Cette transformation est déjà bien engagée : de nombreux établissements et professionnel·les utilisent des outils intégrant de l’IA pour améliorer le diagnostic, la prévention, la qualité du suivi ou encore l’organisation des soins », souligne le rapport de la Stratégie intelligence artificielle et données de santé lancée en France pour la période 2025-2028.

Cette évolution impacte également le champ du VIH. Cependant, « en offrant de nouvelles opportunités, l’IA fait également émerger de nouveaux risques », prévient Jean Charlet, chercheur spécialiste de l’intelligence artificielle médicale, au Laboratoire de recherche en informatique pour la santé, à Paris.

Comprendre les différentes formes d’intelligence artificielle

Précisons que le mot « IA » renvoie à un domaine de recherche à la croisée des mathématiques, visant à développer des machines capables de simuler l’intelligence humaine et ainsi d’accomplir des tâches et de résoudre des problèmes jusqu’ici réservés aux humains. Par extension, le langage courant utilise également le terme « IA » pour désigner ces systèmes.

Ces machines reposent sur des algorithmes, c’est-à-dire des programmes informatiques, qui leur permettent d’apprendre à réaliser certaines tâches à partir d’un grand nombre d’exemples. Un type d’algorithme est particulièrement utilisé : l’apprentissage profond (« deep learning »), qui s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour permettre aux machines de faire des prédictions à partir de très grandes bases de données.

Point important : « il n’existe pas une mais plusieurs formes d’IA », souligne Jean Charlet. Certaines sont dites « génératives », car capables de produire du texte, des images, des vidéos ou d’autres contenus en réponse à des requêtes. D’autres sont « prédictives » et permettent de prévoir des résultats à partir de l’analyse de données. Certaines reposent sur des algorithmes d’apprentissage « non supervisés », capables d’analyser des données sans consignes prédéfinies. D’autres sont « supervisées », puisqu’elles apprennent à partir de données préalablement annotées par des humains.

Les IA grand public apparues ces dernières années, comme ChatGPT ou Claude, sont des IA génératives non supervisées. À l’inverse, les systèmes intégrés à l’imagerie médicale (IRM, scanners, mammographies…) pour aider les médecins à détecter certaines tumeurs sont des IA prédictives supervisées.

De la prévention au dépistage : des applications déjà concrètes

Selon l’Aide suisse contre le sida, une organisation de soutien aux personnes vivant avec le VIH (PVVIH), l’IA est déjà utilisée dans le domaine du VIH, notamment pour aider à détecter précocement le sarcome de Kaposi, un cancer associé à l’herpès virus humain de type 8 (HHV-8) qui touche particulièrement les PVVIH en Europe et aux États-Unis. Il s’agit de modèles prédictifs supervisés comparables à ceux utilisés pour le diagnostic du cancer du sein.

L’IA contribue également à la prévention du VIH grâce à des outils génératifs. En Ukraine, la plateforme Twiin propose par exemple des assistant·es numériques dont les avatars sont inspirés de travailleurs et travailleuses sociaux ou d’acteur·trice·s communautaires. Ces outils sont capables de fournir des informations et des conseils personnalisés sur la prévention du VIH. Ils rendent l’information « plus accessible et personnalisée », estime l’Aide suisse contre le sida.

L’IA intervient aussi dans le parcours de soins des PVVIH, notamment pour coordonner les rendez-vous ou faciliter la communication entre différent·es professionnel·les de santé. Le suivi du VIH implique, en effet, souvent plusieurs spécialistes : infectiologues, virologues, pharmacologues, entre autres.

Mais le plus prometteur reste peut-être à venir. Dans les prochaines années, l’IA pourrait contribuer à améliorer le dépistage du VIH. Des scientifiques sud-africain·es et britanniques ont ainsi développé une IA supervisée, installable, sur un smartphone qui pourrait interpréter les photographies de résultats de tests rapides de dépistage du VIH (TROD).

Lors d’une étude menée en Afrique du Sud rurale et publiée en 2021 dans la revue Nature Medicine, les chercheur·euses ont entraîné leur système à classer les résultats de TROD comme positifs ou négatifs à partir d’une base de données contenant 11 374 images. Les performances de l’outil ont ensuite été évaluées sur 40 tests. Résultat : l’IA a correctement interprété les résultats dans 99 % des cas, ce qui était « significativement supérieur » aux 92 % de bonnes réponses obtenues par interprétation visuelle traditionnelle.

« Étant donné que plus de 100 millions de tests de dépistage du VIH sont réalisés chaque année dans le monde, même une légère amélioration de leur interprétation pourrait avoir un impact sur la vie de millions de personnes », soulignent les auteur·rices de l’étude. Une perspective qui pourrait renforcer considérablement la riposte au VIH.

Une aide prometteuse pour les professionnel·les de santé

À l’avenir, l’IA pourrait aussi devenir un outil majeur d’aide à la décision pour les professionnel·les de santé impliqué·es dans la prise en charge des PVVIH. Dans une étude publiée en 2025, des chercheur·euses chinois·es de l’Hôpital populaire n°4 de Nanning ont évalué la capacité de plusieurs IA génératives à répondre à des cas cliniques précis.

Par exemple : « Une patiente de 24 ans a été diagnostiquée séropositive mais n’a pas encore reçu de traitement. Elle présente de la fièvre et une toux sèche depuis une semaine. Sa température est de 39,2 °C, sa fréquence respiratoire est de 32 respirations par minute et sa saturation en oxygène est de 88 %. Un scanner thoracique révèle des opacités diffuses en verre dépoli dans les deux poumons. Son taux de CD4 est de 85/μL. Quelle est la prochaine étape du diagnostic et du traitement ? »  Les performances des différentes IA ont ensuite été comparées à celles de trois expert·es humain·es soumis·es aux mêmes situations. Les résultats montrent que ces outils présentent « un potentiel d’application important » dans la prise en charge des PVVIH.

« Ce type d’outils, s’il est bien entraîné, pourrait être pertinent dans des centres de santé isolés, notamment pour aider des professionnel·les non spécialistes à mieux repérer les situations nécessitant une orientation vers un hôpital de district ou régional », commente Joseph Larmarange, directeur de recherche à l’IRD et et démographe spécialiste en santé publique et VIH, au Centre Population et développement, à Paris.

Confidentialité, fiabilité : les limites à ne pas oublier

Aussi puissante soit-elle, l’IA présente néanmoins plusieurs limites préoccupantes. La première concerne la confidentialité des données personnelles et médicales. « Toute information entrée dans une IA est stockée sur les serveurs de l’entreprise qui l’a développée. Or, si cette entreprise se trouve hors de l’Europe, comme c’est souvent le cas pour les IA grand public telles que ChatGPT ou Gemini, elle n’est pas soumise aux lois européennes sur la protection des données médicales. De plus, tout serveur connecté à Internet peut être piraté », rappelle Jean Charlet. D’où la nécessité absolue de ne jamais transmettre à une IA grand public son identité ou des documents médicaux personnels.

Autre limite : la fiabilité. En particulier lorsqu’il s’agit d’IA génératives grand public. « Ces IA non supervisées créent leurs réponses à partir des connaissances disponibles sur Internet. Or celles-ci ne sont pas forcément toutes exactes. Contrairement aux modèles supervisés, elles restent donc relativement médiocres en matière de fiabilité », explique Jean Charlet. Pour Joseph Larmarange, « il est crucial d’utiliser des IA de confiance, spécifiquement entraînées à répondre à des questions de santé et alimentées par des ressources soigneusement sélectionnées ».

« Même quand elle est supervisée, ultra-spécialisée, une IA peut produire une réponse complètement fausse et la présenter comme une certitude », souligne Jean Charlet. C’est ce que l’on appelle une « hallucination ». Le risque est alors de délivrer un diagnostic ou un conseil inexact pouvant retarder une prise en charge adaptée. « Toute réponse donnée par une IA doit être validée par un·e professionnel·le de santé », insiste Jean Charlet.

L’intervention humaine demeure également pour un autre point :  la dimension humaine des soins, en termes d’attention portée aux besoins individuels ou de soutien émotionnel ou de considérations éthiques. « L’étude chinoise mentionnée plus haut précise d’ailleurs que les systèmes testés présentent encore des limites importantes dans ce domaine », souligne Joseph Larmarange.

Cette vigilance est d’autant plus nécessaire que l’IA pourrait aussi être utilisée pour remplacer certaines fonctions essentielles. « Elle peut servir à remplacer des agent·es communautaires, des infirmier·ères scolaires ou encore des salarié·es de Sida Info Service. Surtout dans un contexte de baisse des financements de la lutte contre le VIH », alerte Joseph Larmarange.

Une chose est sûre : pour renforcer la lutte contre le VIH, l’intelligence artificielle doit demeurer un outil au service des humain·es et des professionnel·les, et non se substituer à elles et eux. 🟥