Les patients ne choisissent peut-être pas entre l’IA et des informations de santé fiables
Les grandes organisations de santé ont réagi aux chatbots d’IA destinés au grand public en lançant des outils d’IA de marque, en partie pour préserver la relation avec les patients et la continuité des soins. Cette réponse considère le contrôle de l’interaction avec l’IA comme un enjeu stratégique. Les conclusions de Luth Research mettent en lumière un autre comportement déjà courant : les patients peuvent utiliser l’IA grand public et des informations de santé établies dans un même processus de recherche, en attribuant à chaque source un rôle différent.
Les chatbots grand public en sont encore à leurs débuts, ce qui modifie la question stratégique pour les dirigeants du secteur de la santé qui décident comment réagir. La formulation « Les chatbots d’IA ne remplacent pas la recherche en ligne pour les patients. Ils s’y ajoutent. » résume la conclusion centrale : l’IA peut devenir un élément supplémentaire de l’éducation des patients, tandis que les sites web des systèmes de santé et d’autres ressources établies continuent de jouer un rôle. Les organisations de santé peuvent s’appuyer sur cette distinction pour comprendre où leurs informations s’inscrivent avant, pendant et après une interaction avec l’IA.
Le schéma dominant est la recherche hybride
L’argument le plus solide en faveur de cette vision vient de l’évaluation par Luth Research de plus de 1 500 consommateurs de soins de santé. Parmi les personnes qui utilisent l’IA pour s’informer sur leur santé, 80 % utilisent aussi d’autres sources d’information. Les auteurs du rapport qualifient ces consommateurs de « chercheurs hybrides », un terme utile pour désigner les personnes qui combinent l’IA avec des méthodes établies de recherche sur les questions de santé.
Le constat hybride concerne le comportement de recherche d’information, son périmètre est donc plus restreint que le débat plus large sur l’IA et les soins cliniques. Certains experts considèrent que le fait pour les patients de demander des conseils de santé à des chatbots d’IA constitue un risque grave pour la sécurité, tandis que d’autres voient un rôle pour les chatbots là où l’accès aux soins est difficile. Les conclusions de Luth Research portent sur une autre question : la place de l’IA parmi les sources d’information utilisées par les patients.
Cette question plus ciblée reste importante, car elle remet en cause les modèles simples d’adoption des canaux. Les patients qui utilisent l’IA peuvent continuer à utiliser des ressources en ligne conventionnelles, de sorte que les organisations de santé peuvent rester intégrées à leur recherche même lorsque l’interaction avec l’IA a lieu ailleurs. Cette conclusion fait donc du parcours de recherche complet une unité d’analyse plus utile pour la stratégie digitale que n’importe quelle visite ou canal pris isolément.
Pour de nombreux utilisateurs de l’IA interrogés, ce parcours traverse plusieurs types de source d’information à mesure que leurs besoins évoluent. Une visite sur un canal, à elle seule, ne peut pas expliquer l’objectif du patient, car une même personne peut vouloir une explication rapide à un moment donné, puis une validation à un autre. Comprendre la recherche hybride suppose donc d’examiner les rôles que les patients attribuent à chaque source.
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Les patients attribuent des rôles différents à l’IA et aux sources fiables
Ces rôles apparaissent le plus clairement lorsque les patients veulent une information rapide ou de l’aide pour comprendre quelque chose de complexe. Parmi les chercheurs hybrides, Luth Research a constaté que 47 % utilisent l’IA pour obtenir une explication en langage clair de quelque chose que leur médecin leur a dit. L’étude a également montré que 44 % l’utilisent parce qu’il est plus difficile de contacter leur médecin. L’IA comble donc des lacunes précises dans l’expérience informationnelle : interpréter une conversation clinique existante et fournir une réponse accessible lorsqu’il est difficile de joindre un clinicien.
Ces lacunes aident à expliquer pourquoi l’IA peut être utile dans un parcours multi-source. Après avoir utilisé l’IA, les chercheurs hybrides privilégient comme ressources secondaires les publications en ligne provenant de sources telles que les systèmes de santé et les principales associations professionnelles ; certains considèrent ces ressources comme plus crédibles. La visite ultérieure a un objectif différent, car les patients peuvent arriver avec une explication ou une réponse initiale en main, puis utiliser des informations de santé établies pour l’évaluer.
Janeen Hazel, vice-présidente exécutive senior des solutions clients chez Luth Research, décrit explicitement cette répartition des rôles. Luth Research a un intérêt commercial à ce que les organisations utilisent ses travaux de recherche consommateurs, de sorte que l’interprétation de Hazel reflète aussi cette perspective commerciale. « Ce qui nous a le plus surpris, c’est que l’IA ne détourne pas les patients des sources de santé fiables, elle les y envoie mieux informés », a déclaré Hazel dans un communiqué de presse. « Les patients s’appuient sur l’IA pour sa rapidité, puis se tournent vers des sources fiables pour valider leurs conclusions avant d’agir. »
L’interprétation de Hazel attribue à la visite ultérieure un rôle précis : l’IA accélère la compréhension initiale, tandis que la ressource établie aide à déterminer si l’information doit influencer ce que fait le patient. Pour les organisations de santé qui publient des informations destinées aux patients, une page vue après une conversation avec une IA peut donc représenter une tâche de recherche déjà avancée. Le consommateur peut arriver avec une affirmation précise à vérifier, ce qui maintient ce contenu dans le processus de décision même si un autre service a traité la question initiale.
L’ordre change selon la tâche du patient. Lorsque les chercheurs hybrides se préparent à un prochain rendez-vous médical, ils s’appuient avant tout sur les sites web d’information santé. Dans ce contexte, le site web établi devient la destination de recherche initiale, ce qui montre comment l’objectif immédiat du patient peut déterminer quelle source vient en premier.
L’exemple du rendez-vous fait de l’ordre des source un élément du comportement étudié. L’IA peut offrir rapidité, accessibilité, formulation plus simple et réinterprétation d’informations reçues d’un médecin, tandis que les sites web d’information santé peuvent fournir une validation ou orienter la recherche avant un rendez-vous. Le passage d’une source à l’autre suit l’évolution de la tâche du patient.
Ces tâches changeantes montrent aussi les contraintes pratiques qui sous-tendent le choix de la source. La difficulté à contacter un médecin crée une demande de réponse immédiatement disponible, tandis qu’une conversation clinique antérieure crée un besoin d’interprétation. La vérification ultérieure crée une tâche distincte de validation ; les responsables digitaux doivent donc interpréter l’usage des canaux dans le contexte du besoin patient qui l’a produit.
Les recherches plus longues et à plus fort enjeu renforcent le schéma multi-source
Le même comportement multi-source apparaît dans les recherches sur les maladies chroniques, où les patients peuvent consacrer beaucoup plus de temps à recueillir des informations. Luth Research a constaté que les chercheurs hybrides passent trois fois plus de temps à rechercher des informations sur les maladies chroniques que les personnes qui utilisent uniquement l’IA. Une intensité de recherche plus élevée est donc associée à l’utilisation de multiples ressources, ce qui montre qu’un engagement important vis-à-vis d’un problème de santé peut coexister avec l’usage de l’IA.
La durée de la maladie ajoute une autre association. Luth Research a constaté que les personnes malades depuis plus longtemps sont plus susceptibles d’utiliser des ressources en plus de l’IA, et que les personnes ayant reçu un diagnostic de maladie chronique depuis plus de 11 ans ont 27 % plus de chances d’être des chercheurs hybrides. Ces chiffres établissent une association entre une expérience prolongée de la maladie chronique et une recherche multi-source ; ils n’établissent pas qu’une maladie plus longue cause ce comportement.
Cette association est importante pour la stratégie digitale, car l’usage de l’IA à lui seul révèle peu de choses sur l’activité de recherche plus large du patient. Une personne peut être un utilisateur actif de l’IA tout en consacrant nettement plus de temps à différentes sources d’information santé. Pour les organisations de santé, la recherche sur les maladies chroniques renforce donc l’intérêt d’examiner les parcours entre les sources lorsqu’elles décident comment leurs informations doivent servir les patients.
L’objectif stratégique est de soutenir le parcours hybride
Ce parcours crée une tension utile avec l’orientation des organisations de santé vers des chatbots de marque. Construire un outil d’IA appartenant à l’organisation peut aider à préserver la relation avec les patients et la continuité des soins. L’enquête ajoute une autre voie stratégique : l’information santé peut rester présente lorsque les patients commencent ou poursuivent leurs recherches via un service d’IA externe.
Hazel présente cette voie à partir de ce qui se passe après une interaction avec l’IA : « Le principal enseignement pour l’univers de l’information santé n’est pas de rivaliser avec l’IA, mais d’être la destination de confiance vers laquelle les utilisateurs de l’IA se tournent ensuite », a-t-elle déclaré. Sa recommandation reflète la perspective commerciale de Luth Research, tandis que le comportement sous-jacent donne aux ressources de santé établies un rôle durable, car la validation peut suivre une interaction commencée ailleurs. Les conclusions sur la préparation aux rendez-vous élargissent ce rôle, car les sites web de santé fiables peuvent aussi venir en premier lorsqu’un patient se prépare à consulter un clinicien.
Les organisations de santé peuvent utiliser ces schémas pour concevoir des dispositifs adaptés à une recherche d’information hybride. Les organisations disposant d’une IA de marque peuvent réfléchir à la manière dont elle se connecte aux informations patient établies, tandis que les organisations qui n’ont ni les ressources ni l’envie de créer une IA de marque peuvent tout de même servir les patients grâce à un contenu de santé fiable. Dans les deux cas, le véritable problème de conception est le passage de relais au fil d’un parcours de recherche changeant : un patient peut arriver en quête d’interprétation, de validation ou de préparation à un prochain rendez-vous médical.
Points clés à retenir pour les décideurs
- Concevoir pour la recherche hybride : Parmi les consommateurs de santé interrogés qui utilisent l’IA, 80 % utilisent aussi d’autres sources d’information. Les organisations de santé peuvent planifier l’éducation des patients autour de parcours qui passent entre l’IA et des ressources de santé établies.
- Adapter le contenu à la tâche du patient : Les patients utilisent l’IA pour obtenir des explications rapides et un accès immédiat, tandis que les sources de santé fiables servent à la validation et à la préparation des rendez-vous. Les équipes digitales peuvent concevoir le contenu et les passages de relais autour de ces besoins distincts.
- Tenir compte de recherches plus approfondies sur les maladies chroniques : Les chercheurs hybrides passent trois fois plus de temps à rechercher des informations sur les maladies chroniques que les utilisateurs de l’IA seule, et les patients suivis sur le long terme sont plus susceptibles d’utiliser plusieurs sources. Les organisations de santé au service de ces patients peuvent donner la priorité à un contenu crédible qui soutient une recherche continue sur plusieurs canaux.
- Soutenir les passages de relais entre les sources : Les chatbots de marque sont un moyen de préserver la relation avec les patients, tandis qu’un contenu de santé fiable peut servir les patients qui utilisent des services d’IA externes. Les responsables digitaux peuvent relier les expériences d’IA et les ressources établies autour de l’interprétation, de la validation et de la préparation des rendez-vous.
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