L’intelligence artificielle (IA) occupe une place majeure dans le monde du travail d’aujourd’hui, et les domaines de la santé et des services sociaux ne font pas exception.
Que ce soit en automatisant la prise de notes afin que les professionnels se concentrent sur leurs discussions avec les patients, en effectuant diverses tâches administratives pour alléger la charge de travail des professionnels ou en suggérant des diagnostics et des plans de traitement ou d’intervention personnalisés, l’IA transforme radicalement les soins de santé et les services sociaux (Adikari et al., Davenport et Kalakota, Kuwaiti et al., Privitera et al., cités dans Aggarwal et al., 2025; Adil et al., 2025; Ahuja, Rowe et al., cités dans Adil et al., 2025; Canada’s Drug Agency, 2025; L’Hôpital d’Ottawa, 2025; Obermeyer et Emanuel, cités dans Couture et Haidar, 2023; Santé Canada, 2025; Tierney et al., cités dans Abdulnour et al., 2025).
Cette transformation a le potentiel de perfectionner les compétences des professionnels, de renforcer la prise de décision clinique et d’améliorer les résultats en matière de santé, pour autant que l’IA soit employée responsablement et qu’elle demeure un outil qui vient compléter les connaissances de l’humain plutôt que de le remplacer (Adil et al., 2025; Restrepo et al., Verghese et al., cités dans Abdulnour et al., 2025; Richardson et al., cités dans Adil et al., 2025; Rony et al., cités dans El Arab et al., 2025; Santé Canada, 2025; Sezgin, cité dans Aggarwal et al., 2025).
Cependant, de nombreuses préoccupations viennent freiner l’utilisation de l’IA en santé. Ainsi, on évoque souvent le manque de confiance en l’IA, l’absence d’habiletés et de ressources pour s’en servir et la crainte d’une diminution de la pensée critique (Abdulnour et al., 2025; Furfaro et al., cités dans Abdulnour et al., 2025; Naik et al., Rainey et al., cités dans Adil et al., 2025).
L’éducation des futurs professionnels de la santé et des services sociaux en matière d’IA est donc essentielle afin d’en tirer pleinement parti. Dans cette veine, le stage prend toute son importance. En tant que superviseur, vous vous retrouvez probablement face à de nombreux stagiaires qui utilisent l’IA quotidiennement. Mais comment vous assurer qu’ils développent leur pensée critique et les habiletés essentielles à votre profession, de manière à pouvoir l’exercer indépendamment de l’IA?
Pour y arriver, nous vous proposons d’employer le DEFT-AI (Abdulnour et al., 2025). Cette stratégie d’encadrement consiste à transformer une interaction avec l’IA en occasion d’apprentissage afin de développer la pensée critique et le raisonnement clinique (Abdulnour et al., 2025; Richards et al., cités dans Abdulnour et al., 2025). Comme plusieurs stratégies de développement du raisonnement clinique, le DEFT-AI est axé sur le questionnement du stagiaire. Ce questionnement se déroulera en cinq temps :
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(Traduit et adapté de Abdulnour et al., 2025)
Comment mettre en œuvre le DEFT-AI?
Tout d’abord, demandez à votre stagiaire d’être transparent quant à son utilisation de l’IA. Vous pouvez également lui conseiller d’avoir recours à l’IA si vous remarquez une situation spécifique qui s’y prête.
Si le stagiaire semble réticent à vous communiquer son emploi de l’IA, expliquez votre intention d’adapter votre encadrement afin de mieux le guider dans sa pratique.
Ainsi, lorsqu’il vous mentionnera qu’il a eu recours à l’IA pour un cas précis, vous pourrez procéder aux étapes du DEFT-AI.
Discussion et diagnostic
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La première étape consiste à discuter avec le stagiaire de son raisonnement clinique. Au début de la conversation, procédez comme vous le feriez en temps normal. Par exemple, demandez-lui de :
- Résumer la situation ou le cas
- Déterminer les diagnostics possibles
- Présenter des options de traitement ou d’intervention
Ensuite, posez des questions relatives à l’IA :
- Quels outils d’IA as-tu utilisés?
- Quelles requêtes as-tu formulées?
- Comment est-ce que les réponses apportées par l’IA ont influencé ton raisonnement?
- As-tu changé ton diagnostic ou ton plan de traitement à la suite de l’utilisation de l’IA?
(Abdulnour et al., 2025)
Preuves
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La seconde étape consiste à demander au stagiaire de justifier son raisonnement (et celui de l’IA) à l’aide de preuves (p. ex. données probantes ou lignes directrices). Vous pourriez poser des questions comme :
- Pourquoi ton diagnostic ou plan de traitement est-il le plus approprié?
- Est-ce que les articles scientifiques sur le sujet appuient tes conclusions?
- Selon toi, comment l’IA est-elle arrivée à ces conclusions? Sont-elles fiables?
- Comment as-tu vérifié les informations que l’IA t’a fournies?
- Quels sont les possibles angles morts de l’IA dans cette situation? Qu’as-tu fait pour y remédier?
(Abdulnour et al., 2025; Laupichler et al., Wang et al., cités dans Abdulnour et al., 2025)
Autoévaluation/autoréflexion
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La troisième étape consiste à demander au stagiaire d’évaluer son raisonnement et son utilisation de l’IA. S’il peine à fournir des commentaires, vous pouvez guider sa réflexion à l’aide des questions suivantes :
- Quels possibles diagnostics as-tu oubliés?
- Penses-tu qu’il te manque certaines connaissances par rapport à ce cas? Lesquelles?
- Comment décrirais-tu ton expérience d’utilisation de l’IA dans cette situation?
- Comment peux-tu améliorer ton utilisation de l’IA?
(Abdulnour et al., 2025; Singh, cité dans Abdulnour et al., 2025)
Rétroaction
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La quatrième étape consiste à offrir de la rétroaction au stagiaire. Vous pouvez approfondir les éléments qu’il a mentionnés lors de son autoévaluation ou apporter d’autres éléments qu’il aurait omis. Assurez-vous de commenter son utilisation de l’IA. Par exemple, vous pourriez aborder :
- Les outils d’IA auxquels le stagiaire a eu recours
- Le moment et la façon dont il s’en est servi
- Les requêtes qu’il a soumises à l’IA
- Les considérations éthiques et la sécurité
(Abdulnour et al., 2025)
Recommandations en matière d’interaction avec l’IA
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La cinquième et dernière étape du DEFT-AI consiste à fournir des recommandations au stagiaire afin d’optimiser son utilisation de l’IA.
Si le stagiaire vous semble à l’aise avec l’IA, qu’il en fait une utilisation correcte et que son propre raisonnement clinique se développe comme il le devrait, vous pouvez l’encourager à poursuivre ainsi.
À l’inverse, si vous notez certaines lacunes dans le raisonnement du stagiaire ou que son utilisation de l’IA vous semble inadaptée, vous pouvez lui demander d’y avoir recours sous votre supervision ou pour certaines tâches seulement, tout en soulignant l’importance de remettre en question et de valider les informations fournies par l’IA (Abdulnour et al., 2025).
Si votre milieu professionnel ou le milieu d’apprentissage du stagiaire offre des ressources sur l’utilisation de l’IA, vous pourriez également lui recommander de les consulter. Par exemple, l’Université d’Ottawa a élaboré un Guide pour une utilisation pratique de l’intelligence artificielle dans le respect de la protection des renseignements personnels.
Conclusion
L’intelligence artificielle occupe une place de plus en plus importante dans le milieu de la santé. Les stagiaires peuvent en tirer de nombreux bénéfices, pour autant qu’ils en fassent une utilisation responsable et qu’ils continuent à exercer leur raisonnement clinique. En employant le DEFT-AI, vous pourrez accompagner vos stagiaires dans ce processus.
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Références
Abdulnour, R. -E. E., Gin, B. et Boscardin, C. K. (2025). Educational strategies for clinical supervision of artificial intelligence use. The New England Journal of Medicine, 393(8), 786-797. https://doi.org/10.1056/NEJMra2503232
Adil, Z., Aziz, K., Shaikh. H. A., Abbas, W., Ahmed, T. et Khan, A. (2025). Knowledge and attitude regarding artificial intelligence among physiotherapists: A cross-sectional survey. Journal of Health, Wellness, and Community Research, 3(1), e33. https://doi.org/10.61919/rzwmzs46
Aggarwal, K., Ravi, R. et Yerraguntla, K. (2025). Artificial intelligence and patient care: Perspectives of audiologists and speech-language pathologists. Intelligence-Based Medicine, 11, 100214. https://doi.org/10.1016/j.ibmed.2025.100214
Canada’s Drug Agency. (2025). 2025 Watch List: Artificial intelligence in health care. Canadian Journal of Health Technologies, 5(3). https://doi.org/10.51731/cjht.2025.1103
Couture, V. et Haidar, H. (2023). Une santé à toute épreuve? Éthique de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé. Éthique publique, 25(1). https://doi.org/10.4000/ethiquepublique.7964
El Arab, R. A., Al Moosa, O. A., Sagbakken, M., Ghannam, A., Abuadas, F. H., Somerville, J. et Al Mutair, A. (2025). Integrative review of artificial intelligence applications in nursing: Education, clinical practice, workload management, and professional perceptions. Frontiers in Public Health, 13, 1619378. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1619378
Santé Canada. (2025).
Principes directeurs pancanadiens pour l’utilisation de l’IA au service de la santé. Gouvernement du Canada.
https://www.canada.ca/fr/sante-canada/organisation/transparence/ententes-en-matiere-de-sante/principes-directeurs-pancanadiens-utilisation-ia.html
