A. Les patients partenaires : des acteurs clés dans la conception des SIA

18Comme nous l’avons démontré dans la première partie, pour assurer un développement responsable et socialement acceptable des systèmes d’IA en santé dès leur conception, il serait pertinent de mobiliser la perspective des bénéficiaires finaux, parmi lesquels se trouvent les patients. Toutefois, il faut reconnaître que tous les patients ne possèdent pas nécessairement les compétences, les connaissances ou même la volonté de participer activement à de tels projets. C’est en ce sens que le concept de patients partenaires prend tout son sens : il permet de faire appel à des patients formés et motivés, capables de jouer un rôle plus structuré et proactif dans le processus de développement des SIA en santé.

19En effet, l’intégration des patients partenaires au sein de la conception des SIA en santé serait très pertinente, puisque ces patients se distinguent par leur capacité à prendre des décisions éclairées concernant leur santé tout au long de leur parcours de soins. Tout en reconnaissant l’expertise des professionnels, ils orientent leurs réflexions sur leurs propres besoins et sur l’amélioration de leur bien-être à long terme12. Ainsi, ils jouent un rôle actif dans la gestion de leur santé et deviennent une ressource précieuse, non seulement pour d’autres patients, mais aussi pour les équipes de soins et de recherche.

20Cette capacité à intégrer les patients de manière structurée a été formalisée avec le Montreal Model au début des années 2010. Ce modèle a posé les bases d’un véritable partenariat entre patients et professionnels de la santé, et a permis à la Faculté de médecine de l’Université de Montréal de se distinguer en devenant la première faculté au monde à recruter un patient pour promouvoir cette approche à tous les niveaux : dans les soins, l’enseignement, la recherche, ainsi qu’au sein des structures organisationnelles13.

21En ce sens, le Montreal Model distingue trois catégories de patients partenaires : le patient ressource, le patient formateur et le patient co-chercheur14. C’est cette dernière catégorie qui retient particulièrement notre attention ici, car le patient co-chercheur, en s’appuyant sur son expérience vécue de la maladie, intervient à divers stades des projets de recherche : de la conception initiale à la mise en œuvre et à l’évaluation, que ce soit au sein des organisations ou des équipes de recherche15. Sa participation permet d’enrichir ces projets d’un point de vue complémentaire, assurant que les résultats reflètent les besoins réels des patients.

22Ainsi, le patient co-chercheur joue un rôle actif tout au long du processus de recherche, de l’élaboration des protocoles jusqu’à la diffusion des résultats. En mettant à profit son expérience de vie, il veille à ce que les systèmes d’IA développés répondent aux attentes des patients, rendant ces innovations plus centrées sur l’humain et mieux adaptées aux réalités du terrain. Cette collaboration étroite entre les équipes de recherche et les patients partenaires permettrait donc de concevoir des SIA non seulement pour les patients, en prenant en compte leurs besoins, mais surtout avec eux, en intégrant leur point de vue dès la conception16. En impliquant le public concerné à chaque étape du développement, les SIA qui en découleront seront ainsi plus susceptibles de générer un plus haut niveau d’acceptabilité sociale.

23Au Québec, deux centres de recherche se distinguent par leur approche innovante de l’intégration des patients dans les projets de recherche. Le premier, le Centre d’excellence sur le partenariat avec les patients et le public (CEPPP)17, fondé en 2015 par l’Université de Montréal, vise à améliorer le Modèle de Montréal. Il se positionne comme un centre de réflexion, de partage et de transfert de connaissances, en promouvant l’intégration sociétale des innovations grâce à l’implication active des patients et du public. Il vise également à renforcer les capacités des divers acteurs à collaborer dans les projets de santé, facilitant ainsi la co-construction de solutions.

24Le second exemple est l’Institut TransMedTech18, qui a notamment mis en place une plateforme d’innovation ouverte, appelée Living Lab. Celle-ci vise à réunir ingénieurs, cliniciens, chercheurs, étudiants, patients et autres utilisateurs des technologies de santé autour d’un processus collaboratif. Cette approche transdisciplinaire permet de créer un environnement favorable à la co-conception, à la validation et à la mise en œuvre de technologies médicales novatrices, afin d’apporter une réponse plus adaptée aux défis actuels en matière de santé.

25En France, le modèle du patient partenaire semble davantage utilisé dans les domaines des soins et de l’enseignement, mais reste encore peu développé dans le secteur de la recherche. Il serait donc pertinent d’élargir son utilisation à ce dernier domaine, car les initiatives québécoises montrent que cette pratique, loin d’être utopique, est réalisable et source de nombreux bénéfices pour l’ensemble des parties prenantes.

B. Les citoyens : partenaires indirects à la conception des SIA19

26Précédemment, nous avons examiné une forme de participation directe des citoyens à la conception des SIA, où les patients partenaires jouent un rôle actif tout au long du processus, influençant ainsi les décisions et le développement des systèmes. Il existe cependant une autre forme de participation, plus indirecte, où les citoyens jouent un rôle moins visible mais tout aussi important : lorsque qu’ils permettent l’accès à leurs données de santé. En effet, les données constituent le véritable nerf de la guerre de l’intelligence artificielle ; sans elles, l’IA ne pourrait se développer, car les algorithmes reposent sur l’exploitation de ces données pour s’entraîner et se perfectionner.

27Au Québec, l’accès aux données de santé est aujourd’hui encadré par la Loi sur les renseignements de santé et les services sociaux, communément appelée Loi 5. Entrée en vigueur en avril 2023, cette loi a apporté une refonte majeure du cadre juridique québécois entourant les données de santé. Qualifiées de données sensibles en raison de leur nature délicate, leur protection est particulièrement renforcée en raison des risques élevés liés à leur utilisation et communication. Toutefois, la Loi 5 vise également à faciliter l’accès aux données de santés pour des usages secondaires, tels que la recherche, afin de favoriser l’innovation. Par conséquent, la loi impose par principe un consentement manifeste, libre, éclairé et spécifique pour tout accès aux données de santé. Néanmoins, elle prévoit certains assouplissements dans le contexte de la recherche, comme le recours à un consentement élargi (article 6) et même, dans certains cas particuliers, un accès sans consentement (article 63 et 64)20.

28Bien que la Loi 5 cherche à faciliter l’accès aux données de santé en assouplissant les obligations de consentement, cette approche peut, de prime abord, sembler contre-intuitive compte tenu de la sensibilité de ces informations. Cette orientation s’explique néanmoins par les défis pratiques liés à la collecte d’un consentement individuel spécifique. En effet, avec ce modèle de consentement, chaque participant doit donner son accord à l’utilisation et à la communication de ses données de santé pour chaque projet spécifique, rendant le processus long, complexe et difficilement applicable à grande échelle. Cela représente non seulement une charge pour les équipes de recherche, mais aussi un poids pour les participants eux-mêmes. Sollicités de manière répétée, ces derniers peuvent développer un sentiment de lassitude21, ce qui complique la poursuite des projets de recherche et peut même réduire l’acceptabilité sociale de l’utilisation secondaire des données de santé.

29À l’inverse, permettre un accès aux données de santé sans aucun consentement, même si celui-ci est limité, risque d’exclure les personnes concernées du processus de recherche, plutôt que de les impliquer activement22. En effet, la possibilité d’un tel accès compromet fortement la transparence et l’autonomie des individus, car ils ne sont pas informés de l’usage fait de leurs données et perdent ainsi tout contrôle sur celles-ci23.

30Pour répondre à ces enjeux, de nouvelles formes de consentement ont émergé afin de faciliter l’accès aux données de santé pour des utilisations secondaires, tout en respectant le cadre réglementaire. Au Québec, le métaconsentement suscite une grande attention. Ce modèle, proposé pour la première fois par Ploug et Holm en 201624, repose sur le principe que les individus définissent en amont comment et dans quelles circonstances ils souhaitent autoriser l’accès à leurs données. Il présente ainsi plusieurs avantages. D’une part, il permettrait un accès plus rapide aux données pour les projets de recherche, ce qui le rend particulièrement pratique. D’autre part, il renforce la transparence en garantissant une meilleure information des personnes sur l’utilisation de leurs données. Enfin, il soutient l’autonomie des individus, car ceux-ci peuvent ajuster leurs choix de métaconsentement à tout moment, gardant ainsi un contrôle permanent sur leurs informations personnelles. De cette manière, les citoyens seraient davantage impliqués et mieux intégrés dans les projets de recherche.

31Le métaconsentement vise à restaurer l’efficacité perdue ou décriée du modèle traditionnel de consentement, souvent perçu comme formel et peu engageant, tout en augmentant le pouvoir de décision des citoyens sur l’utilisation secondaire de leurs données. Inspirée par cette approche, l’équipe du programme de recherche CLARET (« Consentement et Littératie pour la Recherche Éthique »), portée par le GRIIS (Groupe de Recherche Interdisciplinaire en Informatique de la Santé) au Québec, étudie actuellement l’application du métaconsentement afin de permettre aux citoyens d’autoriser que plusieurs projets présentant des caractéristiques similaires puissent accéder à leurs données de santé.

32L’équipe a ainsi mené une enquête25 auprès des citoyens québécois pour évaluer l’acceptabilité sociale de ce modèle, en leur présentant l’idée d’un portail internet qui les informerait de l’utilisation de leurs données de santé dans les projets de recherche, tout en leur permettant d’exprimer leurs préférences en matière de consentement. Les résultats montrent un large soutien pour cette approche, les participants soulignant qu’elle favoriserait une plus grande transparence et leur offrirait plus d’autonomie dans la gestion de leurs données. La majorité a estimé qu’un portail similaire devrait être mis en place. Ces conclusions confirment l’attente des citoyens d’être activement impliqués dans les décisions liées à l’utilisation secondaire de leurs données.

33Le métaconsentement se présente ainsi comme une solution prometteuse pour démocratiser le partage des données de santé, permettant aux citoyens de mieux comprendre quand et pourquoi leurs données sont utilisées. Bien que les résultats au Québec se soient avérés très positifs, il est possible que ce modèle rencontre d’autres réactions dans un contexte européen, en raison des différences culturelles. Par ailleurs, certains défis demeurent, notamment en matière de sécurité des données tel que des risques d’accès par des tiers non autorisés, ou bien au niveau des problèmes liés à la fracture numérique, mais également à propos du niveau de littératie des citoyens que ce modèle de consentement implique. Néanmoins, le méta-consentement reste une piste de réflexion intéressante pour conférer aux citoyens un rôle plus actif dans les projets de recherche. De plus, si le métaconsentement favorise l’acceptabilité sociale de l’utilisation secondaire des données de santé dans le cadre de projets de recherche, telles que les initiatives liées à la conception des SIA, il contribue indirectement à l’acceptabilité sociale de l’IA en santé, en augmentant la littératie des citoyens à propos de ces innovations. En sensibilisant davantage les citoyens à ces projets, ce modèle de consentement renforce leur compréhension et leur engagement.

34Ainsi, la mise en œuvre de ces modèles de participation, qu’ils soient basés sur une implication directe des patients partenaires ou sur des formes plus indirectes comme le métaconsentement, s’inscrit dans une dynamique de responsabilisation et de transparence accrue. Ces approches visent à redéfinir la place du citoyen dans les projets de recherche, en faisant de lui un acteur à part entière de l’innovation en santé.

35À terme, cette démarche pourrait non seulement améliorer l’acceptabilité sociale des SIA, mais aussi permettre le développement de technologies mieux alignées sur les attentes sociétales. Cependant, pour que cette vision se concrétise, il est essentiel de continuer à évaluer et à ajuster ces modèles en fonction des retours des citoyens et des évolutions technologiques. Une participation citoyenne véritablement effective pourrait alors devenir la clé d’une intégration éthique et réussie de l’IA dans le domaine de la santé.