Comment nous imaginons l'avenir de la profession. Entre peur et potentiel.
Le débat sur l’intelligence artificielle en psychothérapie se déroule le plus souvent dans deux grilles de lecture extrêmes. La première est la peur : une image dans laquelle un algorithme prend la place de la profession, et où les compétences thérapeutiques - la relation, des années de formation, le raisonnement clinique - sont réduites à une note de bas de page. La seconde est l’enthousiasme non critique : l’hypothèse qu’un outil résoudra des problèmes qui, jusqu’ici, exigeaient un être humain. Les deux grilles de lecture simplifient à l’excès ce qu’est réellement le travail d’un thérapeute. Le graphique qui ouvre cet article les place volontairement côte à côte.
Le côté gauche : une simplification dangereuse
Le premier diagramme présente les « compétences thérapeutiques de l’avenir » comme un champ presque uniforme d’IA, avec une catégorie résiduelle « autre ». C’est une vision dans laquelle la technologie prend la place de la compétence au lieu de la soutenir. C’est commode, car cela permet soit de rejeter entièrement l’IA, soit de lui faire confiance sans limite - dans les deux cas sans avoir à tracer de frontières. Et c’est précisément pour cela que c’est trompeur.
Le côté droit : l’IA autour des compétences, pas à leur place
Le second diagramme organise ces mêmes compétences futures selon ce qu’elles représentent en pratique clinique : l’alliance thérapeutique, le dialogue socratique, la conceptualisation de cas, l’évaluation clinique, l’éthique, l’empathie, le changement comportemental et le travail fondé sur des preuves. L’IA se situe au centre non pas comme un agent décisionnel, mais comme une couche de soutien - déchargeant le thérapeute de la documentation et de l’organisation du matériel, afin de libérer du temps pour ce qui demeure exclusivement humain. Aucune des huit compétences n’est un objet d’automatisation.
Cette distinction a un fondement empirique
Deux grands essais randomisés de 2026 montrent le même schéma. McFadyen et ses collègues (Communications Medicine), dans une étude portant sur 540 personnes, ont constaté qu’une application TCC soutenue par l’IA générative était utilisée plus souvent et plus longtemps que le matériel de contrôle numérique, avec une efficacité clinique comparable. So et ses collègues (Journal of Medical Internet Research), dans un essai à trois bras portant sur 1187 personnes, n’ont observé aucune différence significative dans la réduction des symptômes dépressifs (PHQ-9), mais ont enregistré un engagement plus élevé dans le groupe soutenu par l’IA.
La conclusion est cohérente : les outils soutenus par l’IA augmentent l’engagement du patient, mais le résultat clinique reste comparable à celui du groupe témoin. L’engagement est un prédicteur de l’effet, pas l’effet lui-même.
Le résultat le plus intéressant concerne cependant ce qui pousse les patients à rester en thérapie. Dans l’analyse exploratoire de So et de ses collègues, la rétention était déterminée par la fonction empathique du modèle - le reflet de l’émotion - avec un rapport de cotes proche de dix (OR 9,99), tandis que la fonction de conseil ne montrait aucun effet significatif. Le mécanisme n’est donc pas de « donner des conseils justes », mais de refléter l’émotion. Et c’est une compétence dont le cœur reste du côté du thérapeute.
Une frontière qui doit être tracée délibérément
Ignorer le changement ne l’arrêtera pas - cela ne fera que garantir qu’il se produira sans les personnes qui comprennent le mieux ce qu’est une thérapie sûre, éthique et fondée sur la relation. La réponse n’est pas de renoncer à la technologie, mais de choisir des outils dont la conformité est documentée plutôt que simplement déclarée.
En ce sens, le principe inscrit sur le graphique - protéger ce qui fonctionne, améliorer ce qui peut l’être - n’est pas un slogan marketing mais un critère opérationnel. Entre la peur et le potentiel, il y a un choix : co-créer ou ignorer.
Protéger ce qui fonctionne. Améliorer ce qui peut être amélioré.
Ce texte analyse des données scientifiques publiées et ne constitue pas une recommandation clinique. Therapy Support n’est pas un dispositif médical au sens du MDR (règlement relatif aux dispositifs médicaux) et ne prend pas de décisions cliniques. L’IA de la plateforme soutient la documentation et l’organisation du matériel - toutes les décisions cliniques restent du ressort du thérapeute.
Sources : J. McFadyen et al., Increasing engagement with cognitive-behavioral therapy (CBT) using generative AI: a randomized controlled trial (RCT), Communications Medicine 6, 129 (2026), nature.com/articles/s43856-025-01321-8. M. So et al., Effect of AI-Based Natural Language Feedback on Engagement and Clinical Outcomes in Fully Self-Guided Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy for Depression: 3-Arm Randomized Controlled Trial, Journal of Medical Internet Research (2026), jmir.org/2026/1/e76902.