IA en clinique vétérinaire : quelles données peut-on vraiment lui confier ?

Utiliser une IA pour rédiger un compte rendu, synthétiser un dossier ou analyser des résultats devient extrêmement simple.

Le piège, c’est que simple techniquement ne signifie pas simple juridiquement ou professionnellement.

Peut-on copier un dossier dans ChatGPT ? Enlever le nom du propriétaire suffit-il ? Un abonnement payant protège-t-il mieux les données ? Faut-il informer le client ? Et si l’IA se trompe, qui est responsable ?

Voici les points essentiels abordés dans cet épisode des Vétos Branchés.

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Sommaire

1. RGPD : commencez par minimiser

2. Enlever le nom ne signifie pas anonymiser

3. AI Act : plus l’enjeu augmente, plus le contrôle doit augmenter

4. Si l’IA se trompe, le vétérinaire reste responsable

5. Gratuit, payant, Business ou local : quelle différence ?

6. Les questions à poser avant de choisir une IA

7. Quatre mesures simples pour une structure vétérinaire

8. Et le client ?

9. Trois règles à retenir

10. Pour aller plus loin

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1. RGPD : commencez par minimiser

En pratique vétérinaire, le RGPD protège les données personnelles des personnes physiques : propriétaire, détenteur, éleveur, salarié, etc.

Avant d’envoyer une information à une IA, la première question devrait donc être :

> De quelles données l’IA a-t-elle réellement besoin pour accomplir cette tâche ?

Pour reformuler un compte rendu clinique, l’adresse et le numéro de téléphone du propriétaire sont généralement inutiles.

Pour aider à analyser une biochimie, l’IA aura besoin des résultats et du contexte clinique pertinent, mais pas nécessairement de l’intégralité du dossier administratif.

C’est le principe de minimisation des données : ne traiter que ce qui est nécessaire à la finalité poursuivie.

Et envoyer davantage d’informations ne garantit d’ailleurs pas une meilleure réponse.

> Plus de données ne signifie pas forcément meilleure réponse. En revanche, cela signifie davantage de données exposées.

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2. Enlever le nom ne signifie pas anonymiser

C’est probablement l’un des pièges les plus importants en médecine vétérinaire.

Vous retirez :

« Mme Martin »

et vous écrivez :

« propriétaire A ».

Le dossier n’est pas forcément anonymisé.

Il est le plus souvent pseudonymisé.

La différence est importante.

La pseudonymisation masque les identifiants directs, mais la personne peut encore être retrouvée grâce à d’autres informations. Les données restent donc des données personnelles.

L’anonymisation va beaucoup plus loin : la réidentification de la personne doit être, en pratique, rendue impossible de manière irréversible.

La CNIL distingue clairement les deux notions.

CNIL — Anonymisation et pseudonymisation des données personnelles

Pourquoi est-ce particulièrement important en vétérinaire ?

Prenons deux exemples.

> « Selle Français mâle, 6 ans, arthrose. »

Il sera difficile de retrouver le propriétaire.

Mais :

> « Jument de concours 5 étoiles, stationnée dans tel village, opérée mardi à Toulouse pour une affection rare. »

Sans avoir donné son nom, quelques recherches sur Google ou les réseaux sociaux peuvent parfois permettre de retrouver l’animal… puis son propriétaire.

Même vigilance avec :

• le nom d’un animal connu ;
• un affixe d’élevage ;
• une localisation très précise ;
• une combinaison d’informations rares ;
• un numéro de transpondeur susceptible d’être recroisé avec d’autres fichiers.

C’est le risque de réidentification.

En pratique, l’anonymisation complète d’un dossier vétérinaire tout en conservant l’ensemble des informations utiles au raisonnement clinique peut être difficile.

L’objectif réaliste est donc souvent :

> minimiser les données + retirer les identifiants inutiles + réduire au maximum les possibilités de réidentification.

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3. AI Act : plus l’enjeu augmente, plus le contrôle doit augmenter

L’AI Act européen repose sur une approche fondée sur le risque.

Très schématiquement, il distingue plusieurs niveaux allant des usages présentant peu de risque jusqu’aux systèmes considérés comme à haut risque ou aux pratiques interdites.

Attention cependant : une IA utilisée en médecine vétérinaire ne devient pas automatiquement juridiquement « à haut risque » parce qu’elle intervient dans une décision clinique.

En revanche, la logique de gestion du risque est particulièrement pertinente pour notre profession.

Comparez :

> « Reformule ce mail. »

et :

> « Analyse cette prise de sang et propose-moi une conduite thérapeutique. »

Les conséquences potentielles ne sont évidemment pas les mêmes.

Une règle simple peut donc être appliquée :

> Plus l’IA peut influencer votre jugement professionnel, plus vous devez renforcer la documentation, la traçabilité et surtout la validation humaine.

Il faut également se méfier du biais d’automatisation : notre tendance à accorder davantage de confiance à une proposition parce qu’elle provient d’un système informatique.

Une réponse très bien rédigée, structurée et convaincante peut malgré tout être fausse.

Et les vétérinaires sont-ils concernés par l’AI Act ?

Une structure professionnelle utilisant un système d’IA sous son autorité peut être considérée comme un déployeur.

L’article 4 de l’AI Act impose notamment aux fournisseurs et déployeurs de prendre des mesures pour développer un niveau suffisant de maîtrise de l’IA chez les personnes utilisant ces systèmes pour leur compte.

Règlement européen sur l’intelligence artificielle — AI Act

Pour une structure vétérinaire, cela conduit très concrètement à réfléchir à :

• la formation des vétérinaires et ASV ;
• une charte d’utilisation de l’IA ;
• la liste des outils autorisés ;
• la traçabilité des usages les plus sensibles ;
• une procédure en cas d’erreur ou d’incident.

Ces mesures permettent également de limiter le Shadow AI : l’utilisation d’outils ou de comptes personnels par les équipes sans gouvernance ni maîtrise réelle des flux de données.

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4. Si l’IA se trompe, le vétérinaire reste responsable

Le Code de déontologie est particulièrement clair :

chaque vétérinaire est responsable de ses décisions et de ses actes.

Il reste également soumis au secret professionnel.

Code rural et de la pêche maritime — Article R.242-33

Une IA propose une posologie ?

Vous la vérifiez.

Elle interprète une prise de sang ?

Vous validez.

Elle propose une hypothèse diagnostique ?

Vous gardez votre raisonnement clinique.

> L’IA produit. Le vétérinaire décide.

La question de la responsabilité civile professionnelle mérite également d’être anticipée.

Les garanties pouvant varier selon les contrats et les circonstances, les structures utilisant régulièrement l’IA dans des processus cliniques ont intérêt à interroger directement leur assureur.

Pour les usages cliniques significatifs, conserver une trace simple de l’utilisation de l’IA et de la validation réalisée peut également être pertinent.

Une note dans le dossier patient peut, selon l’usage, constituer une première forme de traçabilité.

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5. Gratuit, payant, Business ou local : quelle différence ?

Tous les accès à une IA ne proposent pas le même cadre.

Outil grand public gratuit

Il peut parfaitement convenir pour :

• résumer un article scientifique public ;
• brainstormer ;
• créer une checklist ;
• améliorer un texte générique ;
• travailler sur un cas fictif.

Pour des dossiers clients identifiables, le cadre doit être vérifié avant utilisation.

Compte personnel payant

Un abonnement payant apporte généralement davantage de fonctionnalités.

Mais :

> Payer un abonnement ne transforme pas automatiquement un compte personnel en environnement professionnel conforme.

Pour ChatGPT Free, Plus et Pro utilisés dans un espace personnel, OpenAI permet notamment de modifier les paramètres relatifs à l’utilisation des conversations pour l’amélioration des modèles.

OpenAI — Contrôle de l’utilisation des conversations pour l’entraînement

Mais désactiver l’entraînement ne répond pas, à lui seul, à toutes les questions :

• qui traite les données ?
• combien de temps sont-elles conservées ?
• quels sous-traitants interviennent ?
• quels connecteurs sont utilisés ?
• quel cadre contractuel s’applique ?

Business ou entreprise

Ici, on cherche un véritable cadre professionnel :

• un contrat de sous-traitance RGPD ;
• des rôles clairement définis ;
• des règles d’accès ;
• de la traçabilité ;
• des engagements précis sur l’utilisation des données ;
• une gouvernance claire de l’environnement.

À titre d’exemple, OpenAI indique que les données de ChatGPT Business ne sont pas utilisées par défaut pour entraîner ses modèles et qu’elles sont chiffrées au repos et en transit.

OpenAI — Protection des données Business

Mais un environnement Business ne dispense jamais de minimiser les données envoyées.

IA locale

Un modèle local peut fonctionner directement sur une machine ou une infrastructure maîtrisée par la structure.

Cela permet potentiellement davantage de contrôle sur les flux de données.

Mais cette maîtrise a une contrepartie :

> Une partie plus importante de la sécurité devient votre responsabilité.

Il faut alors maîtriser notamment :

• les accès ;
• le chiffrement ;
• les mots de passe ;
• les sauvegardes ;
• les mises à jour ;
• les journaux ;
• les éventuelles connexions vers des services externes.

Local = davantage de maîtrise potentielle, mais davantage de sécurité à gérer.

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6. Les questions à poser avant de choisir une IA

Avant de confier des données professionnelles à un fournisseur, quelques questions permettent déjà d’écarter beaucoup de mauvaises solutions.

1. Mes données servent-elles à entraîner vos modèles ?

Pour un outil auquel nous allons confier de véritables données clients ou professionnelles, notre critère est simple :

> Nous recherchons une réponse claire : non.

2. Existe-t-il un contrat de sous-traitance RGPD clair ?

Lorsqu’un prestataire traite des données personnelles pour le compte de la structure, cette relation doit être correctement encadrée.

3. Où les données sont-elles stockées et traitées ?

Ce sont deux questions différentes.

Il faut savoir non seulement où elles sont conservées, mais aussi où et par qui elles peuvent être traitées.

4. Que se passe-t-il en cas de fuite ou d’incident ?

Qui prévient la clinique ?

Quelle procédure est prévue ?

Dans quels délais ?

5. Quelles données arrivent réellement jusqu’au modèle ?

Existe-t-il une étape de minimisation, de pseudonymisation ou, lorsqu’elle est réellement possible, d’anonymisation avant l’envoi au LLM ?

La CNIL recommande aux TPE et PME d’identifier leur besoin, d’évaluer les caractéristiques de la solution et d’analyser les risques et la conformité avant de déployer une IA générative.

CNIL — Utiliser l’IA générative dans les TPE et PME

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7. Quatre mesures simples pour une structure vétérinaire

Pas besoin de commencer avec une procédure de cinquante pages.

Quatre mesures constituent déjà une bonne base.

1. Former

Les utilisateurs doivent connaître les possibilités, mais surtout les limites des outils qu’ils utilisent.

2. Choisir

Définir les outils autorisés permet de limiter le Shadow AI, c’est-à-dire l’utilisation non encadrée de comptes et outils personnels par les vétérinaires, ASV, secrétaires ou équipes administratives.

3. Documenter

Une charte IA permet de préciser :

• quels outils sont utilisés ;
• pour quelles finalités ;
• quelles données peuvent y être envoyées ;
• avec quel niveau de validation.

4. Valider

Plus une IA influence une décision clinique, plus la validation humaine doit être rigoureuse.

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8. Et le client ?

Le mot essentiel est ici :

transparence.

Utiliser une IA ne signifie pas qu’un nouveau consentement doit automatiquement être demandé au propriétaire avant chaque utilisation.

En revanche, une structure doit être capable d’expliquer correctement comment les données personnelles sont traitées.

Lorsque le client interagit directement avec un système d’IA, certaines obligations spécifiques de transparence prévues par l’AI Act peuvent également entrer en jeu.

Un bon test consiste à se demander :

> « Serais-je à l’aise pour expliquer exactement ce processus à mon client ? »

Pourquoi utilisons-nous cette IA ?

Quelles informations lui transmettons-nous ?

Comment sont-elles protégées ?

Et comment le vétérinaire valide-t-il le résultat ?

Si ces questions sont difficiles à expliquer, le processus mérite probablement d’être revu.

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9. Trois règles à retenir

Pour une utilisation responsable de l’IA en médecine vétérinaire :

Minimisez

Ne transmettez pas une donnée dont l’IA n’a pas réellement besoin.

Maîtrisez

Sachez quel outil vous utilisez, où vont les données et ce qu’elles deviennent.

Validez

Plus l’IA influence votre jugement professionnel, plus vous devez garder la main sur la décision.

> Minimiser les données. Maîtriser l’outil. Garder la décision.

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10. Pour aller plus loin

Vous souhaitez aller plus loin sur le RGPD, l’AI Act, la responsabilité professionnelle et la mise en place d’un cadre d’utilisation de l’IA adapté aux structures vétérinaires ?

Retrouvez notre Module 3 — Cadre réglementaire de l’IA en médecine vétérinaire :

👉 Découvrir le Module 3 — Cadre réglementaire en médecine vétérinaire

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Sources principales

• CNIL — Anonymisation et pseudonymisation des données personnelles
• CNIL — Utiliser l’IA générative dans les TPE et PME
• Union européenne — Règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle
• Code rural et de la pêche maritime — Article R.242-33
• OpenAI — Protection des données Business