Une étude menée par des chercheurs de l’Université de Drexel, en collaboration avec le Children’s National Medical Center de Washington, D.C., révèle que les systèmes d’aide décisionnelle basés sur l’intelligence artificielle (IA) peuvent améliorer la précision des décisions en soins d’urgence, notamment en situation de traumatisme pédiatrique, mais que leur acceptation par les professionnels de santé reste inégale. Dirigée par Angela Mastrianni, postdoctorante à NYU Langone Health, et Aleksandra Sarcevic, professeure à la College of Computing & Informatics de Drexel, l’étude a testé deux types d’assistance IA : la synthèse d’informations clés (âge du patient, mécanisme de l’incident, signes vitaux) et l’ajout de recommandations de traitement accompagnées d’une probabilité de succès. L’expérimentation, menée avec 35 professionnels de santé issus de six systèmes hospitaliers, a consisté en 12 scénarios virtuels de réanimation traumatique, chacun évalué sous trois conditions : pas d’aide IA, seulement synthèse d’information, ou synthèse + recommandation. Les participants devaient décider en temps réel si un patient avait besoin d’une intervention vitale (transfusion, chirurgie cérébrale, décompression thoracique, intubation, etc.). Résultat : la précision diagnostique s’est élevée à 64,4 % lorsque l’IA fournissait à la fois des informations synthétisées et des recommandations, contre 56,3 % avec seulement la synthèse, et 55,8 % sans aide. Le temps de prise de décision n’a pas été affecté, et de nombreux cliniciens ont pris leur décision avant même que la recommandation IA ne s’affiche. Cependant, la perception de l’IA varie fortement. Bien que la majorité des participants aient préféré recevoir des recommandations, 12 d’entre eux les ont ignorées, citant un manque de nuance, une absence de transparence des données sous-jacentes, ou un manque de confiance. D’autres s’inquiètent que l’IA puisse limiter leur autonomie clinique ou biaiser leur jugement. En revanche, l’affichage d’informations synthétisées, avec coloration des anomalies et alertes en temps réel, a été largement apprécié pour sa clarté et son utilité. L’outil expérimental, baptisé « DecAide », a été conçu après des entretiens et sondages auprès de professionnels, afin de s’assurer qu’il correspondait aux besoins réels en situation d’urgence. L’étude, présentée à la conférence ACM CSCW 2025 et publiée dans les Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, souligne que, bien que l’IA puisse renforcer la performance des équipes médicales, son intégration dépend fortement de la confiance, de la transparence et de la conception adaptée aux contextes dynamiques. Les chercheurs recommandent des études à plus grande échelle, impliquant des spécialités et des hôpitaux diversifiés, ainsi que des politiques claires pour l’adoption de ces outils. Ils insistent sur l’importance d’accompagner les décideurs hospitaliers par des formations et des cadres d’utilisation. L’avenir de l’IA en urgence ne repose pas seulement sur sa précision, mais sur sa capacité à s’insérer harmonieusement dans le travail des cliniciens, en renforçant, non en remplaçant, leur expertise.