Impact de l’IA sur le burnout et la pénurie de professionnels de santé (BMJ Health Care)

L’IA représente une opportunité pour réduire la charge administrative et cognitive et contribuer à la lutte contre le burnout. Toutefois, son intégration doit être conduite en tenant compte des risques de déqualification, d’aliénation et d’inégalités.

31 % des infirmières envisagent de quitter leur poste aux USA

Une gouvernance adaptée, une formation continue et une implication active des professionnels sont nécessaires pour garantir que l’IA serve la qualité des soins, la satisfaction au travail et l’équité d’accès tout en préservant la dimension humaine du métier de soignant.

Le burnout et l’attrition du personnel constituent des défis pour les systèmes de santé à l’échelle mondiale compromettant la qualité des soins et la viabilité des organisations de santé. L’IA offre des perspectives pour atténuer ces phénomènes en réduisant les charges administratives et cognitives pesant sur les professionnels de santé.

Cet article s’appuie exclusivement sur l’analyse de l’article « Balancing act: the complex role of artificial intelligence in addressing burnout and healthcare workforce dynamics » publié en 2024 dans BMJ Health Care Informatics par Suresh Pavuluri, Rohit Sangal, John Sather et R. Andrew Taylor (Yale University School of Medicine, Connecticut, USA), afin de dresser une synthèse critique et contextualisée des apports et limites de l’IA dans la gestion du burnout et l’évolution des dynamiques professionnelles en santé.

L’objectif est de fournir une vision rigoureuse, chiffrée et nuancée des impacts de l’IA sur la charge de travail, la qualité des soins, la satisfaction au travail et les risques associés à ces transformations.

Selon la classification de l’OMS (CIM-11), le burnout est un syndrome résultant d’un stress professionnel chronique non géré, caractérisé par l’épuisement, le détachement et la réduction de l’efficacité professionnelle. Ce phénomène touche aujourd’hui l’ensemble des métiers de la santé avec des conséquences directes sur la sécurité des patients, la fréquence des erreurs médicales et la satisfaction au travail.

Chiffres clés sur la pénurie et l’attrition du personnel aux États-Unis :

Profession	Pénurie/attrition prévue	Source
Infirmières	31 % envisagent de quitter le soin direct	McKinsey, 2023
Infirmières à recruter	1,1 million d’ici 2026	Mercer, 2021
Médecins	Manque de 37 800 à 124 000 d’ici 2034	AAMC, 2021
Ensemble des professionnels	Plus de 3 millions d’ici 2026	Mercer, 2021

L’incapacité des systèmes de santé à s’adapter à cette attrition massive entraîne des ruptures dans la continuité des soins, une accessibilité dégradée et des délais d’attente prolongés.

Apports de l’IA pour réduire la charge administrative et cognitive

Rationalisation des processus administratifs

Les tâches administratives et la documentation clinique absorbent près de la moitié du temps de travail des cliniciens au détriment du temps consacré aux patients. L’IA propose plusieurs solutions :

Allègement de la charge cognitive

La complexité croissante des données médicales numériques impose une charge cognitive accrue aux professionnels. L’IA intervient à plusieurs niveaux :

Synthèse et visualisation de l’information : L’IA peut agréger et résumer de grands volumes de données cliniques, facilitant la prise de décision. Toutefois, des études soulignent que les synthèses produites manquent parfois de la nuance du raisonnement clinique humain, nécessitant une supervision médicale.
Alertes médicamenteuses intelligentes : L’application de l’IA a permis de réduire de 54 % le volume d’alertes non pertinentes, diminuant la fatigue décisionnelle des cliniciens.
Aide au diagnostic : En dermatologie, les IA atteignent des performances comparables à celles des spécialistes pour certaines pathologies. L’approche synergique homme-machine améliore la précision et la rapidité diagnostique, tout en réduisant le stress lié à l’erreur médicale.
Analytique prédictive : Les modèles d’IA permettent de prédire la détérioration clinique, d’optimiser la gestion des lits et des ressources, et de réduire la mortalité hospitalière grâce à une détection précoce des situations à risque.

Risques et défis associés à l’intégration de l’IA

Risque	Description
Déqualification et dépendance	Automatisation croissante expose à un risque de déqualification des professionnels, en particulier des jeunes praticiens, diminution de la capacité de raisonnement clinique, anxiété et charge cognitive accrue en cas de défaillance des systèmes d’IA.
Modification des exigences cognitives et impact sur la satisfaction	IA délègue les tâches routinières, laissant aux cliniciens la gestion des cas les plus complexes, risque de burnout et réduction de la satisfaction professionnelle.
Aliénation et perte du lien humain	Intégration massive de l’IA peut accentuer le sentiment d’aliénation pour les patients et les soignants, développement de solutions comme les « infirmières IA » à bas coût, personnel humain considéré comme substituable.
Enjeux d’équité	Algorithmes d’IA entraînés sur des données biaisées, risque de perpétuer ou aggraver les inégalités de santé, adoption des technologies par les établissements dotés de ressources financières importantes, creusant le fossé avec les structures rurales ou sous-financées.

Stratégies d’atténuation et recommandations

Pour maximiser les bénéfices de l’IA tout en limitant ses risques, plusieurs axes sont à privilégier selon les auteurs :

Thème	Description
Formation continue	Adapter en permanence les compétences diagnostiques et décisionnelles des professionnels pour maintenir un haut niveau d’expertise clinique malgré l’automatisation.
Supervision et implication des utilisateurs	Associer les professionnels à la conception et à l’implémentation des outils d’IA pour garantir leur pertinence et leur acceptabilité.
Transparence et régulation	Mettre en place des cadres réglementaires stricts pour surveiller l’efficacité, l’équité et la sécurité des systèmes d’IA, tout en corrigeant activement les biais algorithmiques.
Reconnaissance et valorisation du rôle humain	Veiller à ce que l’IA reste un outil d’appoint, non un substitut, et valoriser la dimension humaine du soin dans les modèles organisationnels et de rémunération.

Références
Pavuluri, S., Sangal, R., Sather, J., & Taylor, R. A. (2024). Balancing act: the complex role of artificial intelligence in addressing burnout and healthcare workforce dynamics. BMJ Health Care Informatics, 31, e101120. Yale University School of Medicine, New Haven, Connecticut, USA.