Cinq événements indésirables médicamenteux associés à ChatGPT ont été rapportés par TICpharma, selon le titre publié par le média spécialisé. L’information ne permet pas, à elle seule, d’établir un lien de causalité entre l’outil d’intelligence artificielle et les dommages évoqués. Elle remet néanmoins au premier plan une question centrale pour les patients comme pour les soignants : que se passe-t-il quand un conseil médical automatisé intervient dans une décision liée à un traitement ?

TICpharma signale cinq cas liés à ChatGPT

Le signalement de cinq cas associés à ChatGPT doit être lu avec prudence. Dans le vocabulaire de la pharmacovigilance, un événement indésirable médicamenteux associé à un facteur ne signifie pas que ce facteur en est la cause directe. Il indique une proximité temporelle ou contextuelle, suffisante pour justifier une analyse, mais insuffisante pour trancher sans enquête médicale documentée.

Le point notable tient à la place occupée par l’outil numérique dans la chaîne d’information. ChatGPT n’est ni un médecin, ni un pharmacien, ni un dispositif médical validé pour adapter un traitement. Pourtant, son usage grand public le rend accessible à des patients qui cherchent une explication sur une posologie, une interaction, un effet secondaire ou une conduite à tenir avant de joindre un professionnel.

Le titre rapporté par TICpharma ne précise pas les médicaments concernés, les profils des patients, la gravité des cas ni les circonstances exactes d’utilisation. Cette absence de détails empêche toute extrapolation. Elle évite aussi une lecture alarmiste. Le sujet n’est pas de désigner une technologie comme responsable, mais d’identifier les zones de vulnérabilité dans les décisions prises autour des traitements.

Les spécialistes de pharmacovigilance rappellent que les erreurs médicamenteuses peuvent résulter de multiples facteurs : mauvaise compréhension d’une ordonnance, automédication, doublon thérapeutique, arrêt prématuré d’un traitement ou confusion entre noms de produits. L’intelligence artificielle ajoute un maillon nouveau, capable de formuler une réponse convaincante, mais pas toujours adaptée au dossier clinique réel.

Cette affaire pose donc une question de méthode. Pour chaque cas, il faut déterminer si l’utilisateur a suivi une recommandation issue de l’outil, si la réponse comportait une erreur, si le patient a omis une information décisive et si un professionnel de santé a été consulté. Sans ces éléments, l’association reste un signal, pas une preuve.

ChatGPT expose les limites du conseil thérapeutique automatisé

Les modèles conversationnels comme ChatGPT produisent des réponses à partir de données et de probabilités linguistiques. Leur force réside dans la clarté apparente du dialogue, mais cette qualité peut devenir un risque en santé. Une réponse bien structurée peut paraître fiable même lorsqu’elle manque de contexte médical, de données récentes ou d’informations individuelles indispensables.

Un traitement ne se résume pas à son nom commercial ou à sa molécule. L’âge, le poids, la fonction rénale, la grossesse, les allergies, les antécédents, les autres prescriptions et les produits achetés sans ordonnance modifient l’analyse. Un outil généraliste ne dispose pas forcément de ces informations. Quand l’utilisateur ne les donne pas, la réponse repose sur un dossier incomplet.

Les interactions médicamenteuses illustrent cette difficulté. Deux médicaments peuvent être compatibles chez un patient et problématiques chez un autre. Un anti-inflammatoire, un anticoagulant, un antidépresseur ou un antibiotique peuvent nécessiter des précautions différentes selon les traitements associés. La nuance médicale ne dépend pas seulement d’une règle générale, mais d’un examen du cas concret.

Le risque augmente lorsque le patient reformule mal sa demande. Une question comme savoir s’il est possible de réduire une dose, d’arrêter un médicament ou de compenser un oubli appelle normalement une réponse personnalisée. Une IA peut proposer des informations générales, mais elle ne peut pas vérifier l’ordonnance, consulter le dossier pharmaceutique ni évaluer les signes cliniques au moment de la demande.

Cette limite ne rend pas l’outil inutile. Il peut aider à préparer une consultation, expliquer un terme médical, suggérer de contacter un professionnel ou rappeler les règles de prudence. Le problème apparaît lorsque l’utilisateur transforme une réponse informative en décision thérapeutique. Dans ce contexte, les événements indésirables rapportés servent d’alerte sur l’écart entre information de santé et avis médical.

ANSM et soignants renforcent la vigilance numérique

En France, la surveillance des effets indésirables repose notamment sur les centres régionaux de pharmacovigilance et sur l’ANSM. Ces dispositifs analysent les déclarations des patients, médecins, pharmaciens et autres professionnels. L’arrivée d’outils conversationnels dans les parcours d’information crée un nouveau paramètre à documenter : la source numérique ayant influencé une décision liée au médicament.

Dans une déclaration, la mention d’une IA peut devenir utile si elle est précise. Il ne suffit pas d’indiquer qu’un patient a consulté Internet. Les enquêteurs peuvent avoir besoin de savoir quel outil a été utilisé, quelle question a été posée, quelle réponse a été reçue, à quel moment et quelle action a suivi. Cette traçabilité reste difficile, car les conversations peuvent être effacées ou modifiées.

Les professionnels de santé ont donc un rôle pratique à jouer. En consultation ou au comptoir, interroger le patient sur les sources consultées permet parfois de comprendre un arrêt de traitement, une prise supplémentaire ou un refus d’examen. La question doit rester neutre pour éviter que le patient cache son usage d’un outil numérique par crainte d’être jugé.

Les pharmaciens sont particulièrement exposés à ces situations. Ils répondent déjà aux demandes sur les notices, les effets secondaires et les associations entre produits. Face à une réponse produite par IA, ils peuvent corriger une information incomplète, rappeler la posologie prescrite et orienter vers le médecin lorsque le symptôme ou le médicament l’exige. Leur intervention limite le passage du doute à l’automédication risquée.

La pharmacovigilance numérique oblige aussi les autorités à faire évoluer leurs formulaires et leurs méthodes d’analyse. Les bases de signalement devront distinguer les erreurs humaines classiques, les conseils issus de forums, les informations fournies par moteurs de recherche et les réponses générées par IA. Cette granularité permettra d’évaluer la fréquence réelle du phénomène, loin des impressions isolées.

OpenAI et patients face aux risques de mésusage

OpenAI, éditeur de ChatGPT, encadre déjà certaines réponses sensibles par des messages de prudence et des invitations à consulter un professionnel. Ce type de garde-fou reste indispensable, mais il ne supprime pas le risque de mésusage. Un utilisateur inquiet peut contourner les avertissements, poser plusieurs fois la même question ou retenir uniquement la partie qui confirme son intention.

La responsabilité ne repose pas sur les seuls patients. Les éditeurs doivent rendre les limites plus visibles, surtout lorsque la conversation porte sur un traitement, une posologie, une grossesse, un enfant ou une personne âgée. Une réponse utile devrait privilégier la sécurité : ne pas recommander de modification de dose, signaler les situations urgentes et orienter vers médecin, pharmacien ou service d’urgence selon les symptômes décrits.

Les établissements de santé et les cabinets libéraux sont également concernés. Beaucoup de patients utilisent déjà des outils numériques avant une consultation. Plutôt que d’ignorer cette pratique, les soignants peuvent proposer des repères simples : ne jamais arrêter un médicament sans avis, ne pas additionner deux traitements de même classe, conserver l’ordonnance, demander conseil en cas d’effet inhabituel et déclarer tout événement suspect.

Le débat touche aussi à l’éducation en santé. Comprendre la différence entre information générale et avis médical personnalisé devient essentiel. Une IA peut expliquer ce qu’est un anticoagulant ou pourquoi certains antibiotiques exigent une durée précise. Elle ne peut pas décider, sans examen, qu’un patient doit interrompre un traitement après un malaise ou doubler une dose après un oubli.

Les cinq cas rapportés servent d’indicateur précoce dans un environnement où les usages progressent rapidement. Au 26 août 2026, la question n’est plus seulement de savoir si les patients consultent l’IA, mais comment le système de soins intègre cette réalité. Les réponses les plus efficaces passeront probablement par une meilleure information, des outils plus prudents et une déclaration plus fine des incidents liés aux médicaments.

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P. Marcelle

Rédacteur chez KivuPress.info

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