En 2016, le « parrain de l’IA » Jeffrey Hinton est monté sur scène lors d’une conférence sur l’apprentissage automatique à Toronto et a déclaré que l’IA allait bientôt tuer les professionnels de la radiologie.
À l’époque, il avait déclaré que nous devrions même arrêter de former de nouveaux radiologues, car il est « absolument clair » que l’IA sera capable de surpasser les humains dans les mêmes tâches d’ici cinq ans (ou au plus dix).
« En tant que radiologue, vous êtes comme un coyote qui est déjà au bord du gouffre mais qui n’a pas encore baissé les yeux », explique Hinton.
Les experts en technologie comme Hinton prédisent le remplacement de l’IA depuis des années, en partie parce que le travail de certains radiologues semble routinier et répétitif, comme lire des examens et rédiger des rapports.
Mais malgré les prédictions apocalyptiques, la radiologie pourrait être un exemple de la façon dont les avertissements concernant le remplacement d’emplois basés sur l’IA peuvent être surestimés. Même Hinton a reculé par rapport à ses déclarations audacieuses de l’année dernière pour indiquer clairement qu’il parlait uniquement d’analyse d’images, a rapporté le New York Times. À l’avenir, les radiologues humains travailleront avec l’IA pour devenir encore plus efficients et efficaces, a-t-il déclaré.
Au cours de la dernière décennie, le nombre de radiologues en exercice aux États-Unis a augmenté d’environ 10 %, a déclaré Christoph Helper, économiste et professeur de commerce à l’Université de Virginie qui étudie le financement des soins de santé et le marché du travail des médecins.
« En fait, il y a une énorme pénurie de radiologues, donc c’est exactement le contraire de ce qui était prédit qui s’est produit », a-t-il déclaré à Fortune.
En effet, à mesure que les Américains vieillissent et que de plus en plus de personnes souscrivent à une assurance maladie dans le cadre de l’Affordable Care Act, la demande d’emplois et de services de santé en général n’a cessé d’augmenter.
Cependant, on a beaucoup parlé du remplacement des emplois humains par l’IA. Certaines entreprises technologiques, dont Snap et Block, ont cité l’IA comme une raison pour licencier des milliers d’employés, tandis que le PDG d’Anthropic, Dario Amodei, a averti que l’IA pourrait supprimer la moitié des emplois de col blanc d’ici cinq ans.
Pourtant, en mars, il y avait environ 4 333 offres d’emploi actives pour des postes de radiologue, chaque poste prenant en moyenne 130 jours à pourvoir, selon un rapport du site d’emploi en radiologie radboard.io. Cette pénurie portera le salaire moyen des radiologues à 571 000 dollars en 2025, soit une hausse de 9 % par rapport à l’année précédente, selon une étude de Medscape.
Il y a quelques années, les experts en IA déclaraient que les métiers de la radiologie allaient disparaître, mais certains leaders technologiques ont récemment changé de ton.
Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré le mois dernier au Dwarkesh Podcast que les condamnés en radiologie confondent la lecture des analyses avec le travail dans son ensemble. Le co-fondateur de Netflix, Reed Hastings, a déclaré sur le podcast Possible à la fin du mois dernier que les radiologues sont un exemple de la façon dont même si leur travail est affecté par l’IA, ils ne seront pas complètement remplacés.
« Nous sommes attirés par ces scénarios dans lesquels l’IA efface les choses », dit-il. « Encore une fois, cela ne s’est pas produit en radiologie. Peut-être que ce sera le cas un jour, mais pas au cours des cinq dernières années. »
Des problèmes structurels pourraient rendre presque impossible pour l’IA de remplacer complètement les radiologues dans un avenir proche. Medicare et Medicaid rembourseront le coût des tests de radiologie uniquement si l’examen final est effectué par un médecin agréé. On ne sait pas non plus comment l’IA sera tenue responsable de l’échec du diagnostic.
Comme Huang, Herpfer a souligné qu’une autre raison pour laquelle la radiologie perdure est que la lecture d’images n’est qu’une de ses tâches quotidiennes. Les radiologues consultent d’autres médecins, observent les patients et certains, comme les radiologues interventionnels, effectuent les procédures elles-mêmes. L’introduction de l’automatisation de l’IA pour la lecture et la création de rapports permettra simplement aux médecins de consacrer plus de temps à d’autres tâches, affirme Helper.
« Un travail complexe comme celui de médecin est composé de nombreuses sous-tâches, et même si vous pouvez en automatiser une ou deux, vous ne faites qu’ajouter du temps à d’autres tâches », a-t-il déclaré. « Tant que l’IA ne sera pas en mesure d’exécuter parfaitement toutes les tâches, les emplois eux-mêmes ne disparaîtront pas. »
La demande croissante d’analyses, motivée en partie par les outils d’IA déjà approuvés par la Food and Drug Administration qui peuvent rendre le traitement des images moins cher et plus rapide, occupe également les radiologues. De 2018 au début 2025, le nombre de cas en radiologie a bondi de 25 %, selon le Journal of the American College of Radiology.
« Le nombre d’études que les radiologues doivent réaliser chaque année continue d’augmenter, le remboursement continue de diminuer et c’est vraiment épuisant », a déclaré à Fortune le cofondateur de RadAI et ancien radiologue des urgences, le Dr Jeff Chang.
Chan sait très bien à quel point l’épuisement professionnel peut survenir chez les radiologues. Il a passé 10 ans à lire 150 à 200 tests d’imagerie chaque nuit avant de créer son entreprise en 2018. Les outils d’IA de son entreprise ne sont pas conçus pour remplacer les radiologues, mais pour leur faire gagner près d’une heure par quart de travail en générant automatiquement la section de conclusion des rapports de radiologie.
Bien qu’il soit co-fondateur d’une entreprise qui intègre l’IA dans les flux de travail des radiologues, il ne croit pas que la technologie puisse remplacer complètement la profession.
« Le concept dans son ensemble n’avait pas vraiment de sens au départ », a déclaré Chan.
Les radiologues en exercice sur le terrain affirment que l’IA ne peut pas simuler l’humanité impliquée dans leur travail. Le Dr Tony Reinke, un radiologue interventionnel basé au Texas, a déclaré que l’IA ne peut pas fournir de sympathie, d’empathie ou les signaux non verbaux que les humains donnent lorsqu’ils parlent aux patients.
« Un ordinateur ne peut pas tenir la main d’un patient lorsqu’il pleure », a-t-elle déclaré à Fortune. « L’ordinateur ne peut pas leur donner de mouchoirs. »
Reinke craint que le battage médiatique autour du remplacement complet des radiologues par l’IA ne décourage les étudiants en médecine. La radiologie est l’un des programmes les plus compétitifs et nécessite l’une des périodes de formation les plus longues de la médecine américaine, durant souvent cinq à six ans, selon la spécialité, a-t-elle déclaré. Il a ajouté que les inquiétudes liées à l’IA, même si elles ne sont pas fondées, pourraient aggraver la pénurie de radiologues.
Helper a déclaré que les grandes leçons de la radiologie vont bien au-delà de la médecine. La même dynamique s’est produite avec les comptables, qui devaient être anéantis par les tableurs dans les années 1990. Au lieu de cela, Excel élimine les tâches routinières de calcul, permettant ainsi aux comptables de se concentrer sur un travail de conseil plus complexe.
« À moins que nous ne fassions un bond en avant où l’IA devienne quelque chose comme l’AGI (intelligence artificielle générale), à moins que ce scénario extrême ne se produise, la plupart des emplois seront probablement assez sûrs à moyen terme », a déclaré Helpfer. « Je pense que c’est une leçon que nous pouvons tirer des radiologues. »
