On croit volontiers qu'un médicament autorisé est un médicament dont on connaît tous les effets. C'est faux, et les autorités sanitaires le savent parfaitement. L'autorisation marque le début d'une surveillance, pas la fin d'une évaluation. C'est ce dispositif qu'on appelle la pharmacovigilance.
Nous rapportions ce matin une analyse de 400 000 messages en ligne sur des effets secondaires. Voici le dispositif dans lequel ce type d'étude prend son sens.
Pourquoi l'autorisation ne suffit pas
Avant d'être autorisé, un médicament passe par des essais cliniques. Ils sont rigoureux et ils ont trois limites structurelles.
Le nombre. Quelques milliers de participants, parfois quelques dizaines de milliers. Un effet qui touche une personne sur cinquante mille a de bonnes chances de ne jamais apparaître.
La durée. Quelques mois à quelques années. Un effet qui se manifeste après une longue exposition n'est pas observable.
La sélection. Les essais excluent souvent les femmes enceintes, les personnes âgées fragiles, celles qui prennent d'autres traitements. La population réelle est beaucoup plus diverse.
Quand des millions de personnes prennent le traitement dans la vie réelle, des effets jusque-là invisibles apparaissent. La pharmacovigilance existe pour les attraper.
Comment elle fonctionne
Le principe repose sur la déclaration. Médecins, pharmaciens et, dans de nombreux pays dont la France, les patients eux-mêmes peuvent signaler un effet indésirable suspecté.
Ces déclarations sont centralisées et analysées. Un signalement isolé ne prouve rien. Mais quand plusieurs signalements décrivent un même effet avec un même traitement, plus souvent que le hasard ne l'expliquerait, un signal apparaît. Il déclenche alors une investigation plus rigoureuse, qui peut aboutir à une modification de la notice, à une restriction d'usage, ou exceptionnellement à un retrait.
Le système repose sur la déclaration, et l'on déclare peu. Les estimations généralement admises suggèrent qu'une faible fraction des effets indésirables est effectivement signalée. Les patients ne pensent pas à le faire, les médecins manquent de temps, et beaucoup d'effets légers ne sont jamais rattachés au traitement. C'est précisément le trou que des analyses de messages en ligne tentent de combler : aller chercher ce que les gens disent sans passer par le circuit officiel.
Ce que l'IA apporte
Trois contributions réelles, et aucune ne change les règles.
Lire ce que personne ne lit. Des centaines de milliers de messages de patients, des comptes rendus de consultation, la littérature médicale. L'IA peut repérer des régularités dans des volumes qu'aucune équipe humaine ne traiterait.
Comprendre la langue ordinaire. Un patient écrit « je suis tout le temps crevé » là où un formulaire attend « asthénie ». Rapprocher ces formulations est exactement ce que les modèles de langage font bien.
Détecter plus tôt. Repérer un signal quelques mois plus tôt peut éviter des milliers d'expositions.
Ce que l'IA ne change pas, c'est l'étape suivante : un signal doit toujours être confirmé par des méthodes rigoureuses avant de devenir une connaissance. C'est la répartition que nous décrivions à propos de l'IA médicale : repérer, oui ; conclure, pas sans preuve.
Ce que vous pouvez faire
Le geste le plus utile est aussi le plus simple : si vous pensez qu'un médicament vous cause un effet inattendu, déclarez-le. En France, les patients peuvent le faire eux-mêmes sur le portail officiel de signalement des événements sanitaires indésirables, et en parler à leur médecin ou pharmacien.
Chaque déclaration compte, précisément parce qu'on en fait trop peu. C'est ainsi que se découvrent les effets que les essais ne pouvaient pas voir.