5 novembre 2026

L'intelligence artificielle (IA) est entrée dans les cliniques vétérinaires par la petite porte. Un compte rendu de consultation reformulé, une réponse à un avis en ligne, un courriel délicat à un propriétaire… Les usages se multiplient, le plus souvent à l'initiative d'un des praticiens ou d'un ASV de l'équipe, faisant appel à des assistants conversationnels, ces logiciels auxquels on écrit comme à un interlocuteur tel ChatGPT, et sans cadre défini par l'établissement.

Cet usage grandissant contraste avec un niveau de formation pourtant encore faible. Dans une enquête menée en 2023 auprès de 673 professionnels du domaine vétérinaire (praticiens, assistants, techniciens…), principalement au Canada et aux États-Unis, et publiée en 2026, 90,5 % des répondants déclaraient une formation nulle ou minimale en IA. Un quart signalait pourtant un usage de l'IA sur son lieu de travail, et 72,3 % estimaient qu'elle allait transformer la médecine vétérinaire.

Lors d'un webinaire organisé le 14 septembre dernier par l'Association Progrès du Management (APM), réseau de dirigeants d'entreprise, Arnault Ioualalen a proposé une grille de lecture.

Une grille universelle

Ce docteur en informatique dirige Numalis, une société de logiciels montpelliéraine spécialisée dans l'IA de confiance, c'est-à-dire dans les méthodes qui permettent de vérifier qu'un système d'IA est fiable. Il participe aussi depuis neuf ans aux comités qui rédigent les normes internationales de l'IA.

Sa grille tient en trois mots.

• La gouvernance : les règles d'usage fixées par la direction, qui établissent qui utilise quel outil et avec quelles données.
• Les compétences : ce que l'équipe sait faire, avec et sans l'IA.
• La robustesse : la capacité à résister aux pannes, aux hausses de prix ou aux attaques informatiques.

Cette grille s'applique sans difficulté à une clinique vétérinaire.

La gouvernance, une responsabilité de dirigeant

Le premier réflexe recommandé est de déterminer la sensibilité des données auxquelles l'outil IA aura accès, avant de le choisir. Ces données seront classées en cercles emboîtés, comme une cible, des plus confidentielles aux plus publiques, puis d'associer à chaque cercle un niveau de protection (voir figure en illustration principale).

En clinique vétérinaire, le cercle central, le cœur de la cible, regroupe notamment les dossiers médicaux, les coordonnées des clients et les données financières. Ces informations ne devraient être confiées qu'à un logiciel installé sur les ordinateurs de la clinique, sans envoi de données sur internet, ou à un prestataire à condition qu'il garantisse par contrat où elles sont stockées et qu'elles ne serviront pas à entraîner son IA.

Les protocoles et procédures d'équipe forment un cercle intermédiaire. Mieux vaut les confier à des outils disponibles sur abonnement professionnel payant plutôt qu'aux versions gratuites grand public, dont les conditions d'utilisation peuvent autoriser l'entreprise qui fournit l'outil à conserver et exploiter les textes qu'on lui soumet.

Enfin, dans le cercle plus large, les fiches conseil ou les publications destinées aux réseaux sociaux, déjà publiques, peuvent être traitées avec des outils IA grand public.

Cette classification relève des associés, pas du seul responsable informatique. Arnault Ioualalen parle de « doctrine d'emploi », terme emprunté au vocabulaire militaire : quelques règles d'usage posées par la direction, que chaque métier (accueil, ASV, vétérinaires) applique ensuite à son poste. Pour une clinique, elle peut tenir en deux règles : aucune donnée permettant d'identifier un client ou un animal n'est confiée à un outil grand public ; tout document produit par IA sera relu et validé par un vétérinaire avant diffusion.

Partir des irritants plutôt que des outils

Un assistant IA qui fait gagner quelques minutes à chacun ne change pas la rentabilité d'une clinique. Le gain devient réel lorsque l'outil accomplit seul une tâche du début à la fin, ou règle un problème qui bloque. Arnault Ioualalen recommande de partir de l'irritant, c'est-à-dire de la difficulté qui revient sans cesse : un standard téléphonique saturé le lundi matin, des comptes rendus rédigés en fin de journée, des relances vaccinales oubliées, par exemple.

La méthode repose ensuite sur des essais de courte durée. Faire développer un petit programme conçu pour un besoin précis de la clinique coûte aujourd'hui beaucoup moins cher qu'il y a quelques années, ce qui permet de tester une idée rapidement. À condition toutefois de fixer à l'avance une durée de test ainsi que des critères de réussite, par exemple diminuer le nombre d'appels perdus ou le temps passé sur les comptes rendus, afin d'arrêter sans état d'âme ce qui ne fonctionne pas. Le soutien de la direction demeure indispensable : l'équipe qui teste a besoin de temps libéré sur son planning.

L'usage quotidien d'outils IA favorise globalement l'acceptation de ces technologies par l'équipe. Une autre enquête, conduite entre décembre 2023 et janvier 2024 et publiée en 2025, a réuni 3 968 réponses de professionnels du domaine vétérinaire, sollicités parmi les membres de l'American Animal Hospital Association (AAHA, association américaine de cliniques vétérinaires) et parmi les contacts d'une société de logiciels vétérinaires. Ceux qui utilisaient déjà des outils d'IA dans leur travail se montraient plus optimistes que les autres sur ce que l'IA peut apporter. L'allègement des tâches administratives figurait parmi les bénéfices les plus cités, la fiabilité des résultats parmi les principales inquiétudes.

Préserver les compétences de l'équipe

Le volet compétences de la grille suit un double mouvement.

• Former, d'abord, au plus près du métier. Selon un participant au webinaire qui accompagne de grandes entreprises, les formations générales à la rédaction de requêtes, ces instructions écrites que l'on adresse à l'IA (prompts), donnent peu de résultats. Celles construites autour d'une fonction précise se révèlent nettement plus efficaces. En clinique vétérinaire, l'accueil, les ASV et les praticiens n'ont pas les mêmes besoins.
• Préserver, ensuite. Quand une tâche est entièrement confiée à l'IA, l'équipe finit par ne plus savoir la faire : c'est la perte de compétences (deskilling). Le jour où l'outil est en panne ou inaccessible, l'équipe doit pouvoir fonctionner en mode dégradé, c'est-à-dire sans assistance : prendre un rendez-vous, rédiger un compte rendu, répondre à un client inquiet.

Anticiper la dépendance et les risques

Le volet robustesse porte d'abord sur la dépendance. Selon Arnault Ioualalen, les tarifs actuels des grands fournisseurs d'outils IA, majoritairement américains, sont inférieurs à ce que le service leur coûte réellement. Une hausse des prix est donc probable une fois que les habitudes seront installées, et changer de fournisseur demeure difficile, faute d'alternatives.

Enfin, une nouvelle génération d'outils, dits agentiques, ne se contente plus de répondre : ils agissent seuls, par exemple en lisant une messagerie ou en modifiant un agenda. Chaque autorisation donnée à l'outil (lire les courriels, modifier l'agenda) ouvre une porte supplémentaire aux pirates informatiques. Il convient alors d'accorder des droits limités, par exemple de consulter plutôt que de modifier, que l'on pourra retirer à tout moment.

Perspectives pour le vétérinaire praticien

Quelques-uns de ces principes peuvent guider les dirigeants vétérinaires :

• classer les données de la clinique par niveau de sensibilité avant de choisir un outil IA ;
• rédiger une doctrine d'emploi courte, portée par les associés ;
• partir d'un irritant identifié et le tester sur une durée limitée, avec des critères de réussite définis ;
• former par fonction et organiser un mode dégradé pour chaque usage critique ;
• limiter les droits des outils qui agissent sur la messagerie, l'agenda ou le logiciel de gestion de la clinique (dossiers, facturation).

Les praticiens spécialisés se sont, eux-aussi, emparés du sujet. Dans un texte publié en janvier 2026 dans le Journal of Veterinary Internal Medicine, le groupe de travail sur l'IA de l'American College of Veterinary Internal Medicine (ACVIM), qui réunit les spécialistes nord-américains de médecine interne vétérinaire, appelle les praticiens à mieux comprendre l'IA, ses atouts comme ses limites. Il propose une liste de critères pour évaluer un outil avant de l'utiliser en clinique. La question n'est plus de savoir s'il faut adopter l'IA, mais de décider qui en fixe la gouvernance.