Les chatbots pourraient-ils devenir les nouveaux « doc » en matière de soutien au changement de comportement santé ? Des chercheurs de l’Université Florida Atlantic, notamment au sein de la faculté de médecine Charles E. Schmidt, ont mené la première revue exploratoire sur les systèmes d’intelligence artificielle (IA) conçus pour dispenser l’entretien motivant (EM), une méthode de conseil centrée sur le patient visant à stimuler l’autonomie et la motivation à changer. Cette approche, bien établie pour aider à arrêter de fumer, adopter une activité physique ou respecter un traitement, souffre cependant d’un faible usage en pratique clinique en raison du manque de temps, de la formation nécessaire et des difficultés de financement. L’IA, notamment sous forme de chatbots, d’applications mobiles ou d’agents virtuels, offre une solution prometteuse pour surmonter ces obstacles. Grâce à des modèles linguistiques avancés comme GPT-3.5 ou GPT-4, ces outils peuvent simuler des conversations empathiques, disponibles 24h/24, sans jugement. Ils sont particulièrement adaptés aux personnes qui n’ont pas accès à des soins de santé comportementale traditionnels. Les premières études montrent que ces outils sont acceptables et fonctionnels, mais leur fidélité aux principes fondamentaux de l’EM — comme les questions ouvertes, les affirmations ou l’écoute réfléchie — reste inégale. L’évaluation de cette fidélité est complexe, car elle exige souvent une analyse humaine détaillée peu scalable. La revue, publiée dans Journal of Medical Internet Research, révèle que la majorité des systèmes étudiés sont des chatbots utilisant des approches allant des règles prédéfinies aux modèles d’IA générative. Bien que tous visent à imiter l’EM, la qualité des évaluations varie fortement. Seulement quelques-uns abordent les risques liés à la génération d’informations erronées ou inappropriées. En outre, peu d’études rapportent des changements comportementaux réels : la plupart se concentrent sur des indicateurs psychologiques tels que la préparation au changement ou le sentiment d’être compris. Aucune n’a évalué les effets à long terme, et les périodes de suivi sont souvent courtes ou absentes. Selon Maria Carmenza Mejia, auteure principale et professeure en santé des populations, « beaucoup d’interventions numériques incluent des éléments motivants, mais ne démontrent pas clairement leur adhésion aux pratiques formelles de l’EM ». L’équipe a cartographié précisément les techniques utilisées et les méthodes d’évaluation de la fidélité, soulignant l’importance de la rigueur scientifique. Les utilisateurs apprécient la commodité et la structure des outils, mais décrivent souvent un manque de nuance émotionnelle et de profondeur relationnelle comparée aux échanges humains. Les participants aux études étaient variés : adultes généraux, étudiants, patients atteints de troubles spécifiques. La cessation du tabac était le sujet le plus fréquemment abordé, suivi par la réduction de la consommation de substances, la gestion du stress et d’autres comportements de santé. Bien que les systèmes d’IA montrent un potentiel prometteur pour étendre l’accès à l’EM, les chercheurs insistent sur la nécessité de recherches futures rigoureuses, transparentes et éthiques. L’objectif : combiner la puissance de l’IA avec des cadres comportementaux éprouvés pour mieux soutenir les patients dans leurs défis de changement de comportement.