Adoption de l’intelligence artificielle en cardiologie en France : résultats de l’enquête multiprofessionnelle INSIGHT-AI

Messages clés

• INSIGHT-AI est une enquête nationale multiprofessionnelle qui a interrogé 756 professionnels de santé en cardiologie dont 440 cardiologues ; soit près de 7 % de l’effectif national mais aussi les professionnels paramédicaux et les décideurs de santé,
• Environ 2/3 des répondants utilisent l'intelligence artificielle (IA) au moins occasionnellement,
• Les déterminants d’une utilisation régulière de l’IA étaient la formation préalable (aOR= 3,2), l’implication en recherche (aOR = 2,9), le sexe masculin (aOR = 1,6) et l’âge ≤ 40 ans (aOR = 1,6)
• Seuls 7,8 % des professionnels ont reçu une formation formelle à l’IA, alors qu’une formation, même brève, était associée à un usage 3 fois plus régulier
• Lorsque l’IA explique son raisonnement, la confiance des cardiologues passe de 64 % à 84 %
• L’adoption dépendait avant tout d’une validation institutionnelle et scientifique, notamment par les recommandations officielles (60 %), tandis que l’influence sociale restait contributive via l’usage réussi par les pairs (25 %). Cette influence concernait surtout les professionnels de moins de 40 ans et les femmes.
• Les priorités identifiées pour faciliter l’implémentation et l’adoption de l’intelligence artificielle sont donc la formation, l’explicabilité, l’intégration et l’accompagnement identifiés sous la forme de l’acronyme TEIA : Train, Explain, Integrate, and Accompany 

Utilisation de l'IA en cardiologie : un usage qui s'accélère 

La diffusion de l'IA en cardiologie (aide au diagnostic, interprétation d'imagerie, personnalisation thérapeutique) s'accélère, et son encadrement se structure avec l'AI Act européen. 

Son adoption clinique demeure pourtant hétérogène, sans que les déterminants en soient clairement établis : déficit de formation, méfiance envers des outils perçus comme opaques, crainte de déshumanisation de la relation médecin-patient ou freins organisationnels et réglementaires. 

Aucune cartographie multiprofessionnelle des connaissances, attitudes, croyances et pratiques (KABP) n'avait été publiée en Europe. INSIGHT-AI France visait à dresser cette cartographie sur l'ensemble de la filière cardiovasculaire et à identifier les leviers d'un déploiement responsable. Les objectifs secondaires comprenaient l'identification des lacunes de formation, l'évaluation des infrastructures nécessaires à l'intégration de l'IA et l'analyse des perceptions sur ses bénéfices et ses défis.

7% de l'effectif cardiologique national représenté 

Il s'agit d'une enquête nationale descriptive, transversale et multiprofessionnelle, conduite du 4 décembre 2024 au 1er mars 2025 selon les standards CHERRIES, portée par le Collège des Cardiologues en Formation (CCF) et le Cercle Cardio-AI de la SFC, avec le soutien de plusieurs structures (groupes et filiales de la SFC, SNC, CNCH, CNCF, ENC) et un réseau de près de 37 ambassadeurs régionaux. Le recueil reposait sur un questionnaire dynamique et adaptatif administré via une plateforme sécurisée hébergée sur serveurs européens certifiés HDS et conforme au RGPD.

Au total, 756 professionnels ont été inclus (près de 7 % de l'effectif cardiologique national), dans toutes les régions et sur l'ensemble du parcours de soins : cardiologues hospitaliers et libéraux, universitaires ou non, internes, paramédicaux (IDE, manipulateurs, IBODE, IADE), ingénieurs biomédicaux, informaticiens et développeurs, ainsi que décideurs institutionnels. 

La population comptait 58 % de cardiologues et 24 % de paramédicaux, 47 % de femmes, pour un âge médian de 37 ans. Les déterminants de l'usage régulier ont été analysés par régression logistique multivariée, ajustée sur le rôle, le sexe, l'âge, le type de structure, l'implication en recherche et la formation.

La formation à l'IA : levier puissant 

L'usage déclaré se répartissait en 23 % d'utilisateurs réguliers, 40 % occasionnels et 37 % de non-utilisateurs. En analyse multivariée, l'usage régulier était associé de façon indépendante à la formation préalable (aOR 3,2), à l'implication en recherche (aOR 2,9) et au sexe masculin (aOR 1,6), tandis que l'âge supérieur à 40 ans constituait un facteur négatif (aOR 0,6). La formation s'impose comme le levier le plus puissant alors que seuls 7,8 % des répondants en avaient bénéficié : elle multipliait l'usage par 3,2 et la confiance par 5,9. L'explicabilité majorait la confiance diagnostique d'environ 20 points (par exemple de 64 % à 84 % chez les cardiologues). Les principaux points d'entrée clinique de l'IA étaient l'imagerie (32 %) et le monitoring (18 %).

Figure 1 : abstract graphique de l’étude INSIGHT-AI France