Une innovation déclassée ? L’intelligence artificielle en santé au regard des parties prenantes du système de santé marocain

Résumé

Résumé

Contexte. L’intelligence artificielle (IA) est présentée par les organisations internationales comme un levier de transformation pour les systèmes de santé des pays à revenu intermédiaire. Les perceptions des acteurs qui auraient à la mettre en œuvre restent peu documentées dans ces contextes.

Objectif. Analyser comment les différentes catégories de parties prenantes du système de santé marocain situent l’IA dans la hiérarchie de leurs priorités, et quelles conditions elles associent à son implémentation.

Méthode. Analyse qualitative des parties prenantes fondée sur 24 entretiens semi-directifs couvrant quatre groupes d’acteurs : soignants (n = 8), encadrement hospitalier (n = 6), gouvernance et régulation (n = 4), écosystème et expertise (n = 6). Les entretiens n’ont pas été enregistrés ; les données sont constituées de comptes rendus rédigés à l’issue de chaque entretien, analysés selon la méthode du cadre.

Résultats. Quatre résultats se dégagent. Premièrement, l’IA fait l’objet d’un déclassement partagé : l’ensemble des groupes la situe au second rang des priorités, derrière les ressources humaines, les infrastructures et la continuité des soins. Ce déclassement est porté jusque par les acteurs qui auraient intérêt à son adoption. Deuxièmement, l’abstraction de l’IA croît à mesure que l’on s’éloigne du centre hospitalo-universitaire, et un risque de standardisation inadaptée est formulé depuis la périphérie. Troisièmement, plusieurs positions convergent pour décrire l’IA moins comme une solution que comme un révélateur des fragilités structurelles antérieures. Quatrièmement, l’anticipation d’un effet inégalitaire constitue le point de plus forte convergence du corpus, alors même qu’aucun déploiement d’ampleur n’était en cours.

Conclusion. Le déclassement partagé constitue en lui-même une donnée de politique publique. Il invite à déplacer le débat de l’opportunité de l’IA vers le séquencement des investissements qui la rendraient utile.

Mots-clés : intelligence artificielle ; parties prenantes ; équité en santé ; politique de santé ; hôpital public ; Maroc.

Abstract

Background. Artificial intelligence (AI) is presented by international organisations as a lever for transforming the health systems of middle-income countries. The perceptions of the actors who would have to implement it remain poorly documented in these settings.

Objective. To analyse how the different categories of stakeholders in the Moroccan health system situate AI within the hierarchy of their priorities, and what conditions they attach to its implementation.

Methods. A qualitative stakeholder analysis based on 24 semi-structured interviews covering four groups of actors: care providers (n = 8), hospital management (n = 6), governance and regulation (n = 4), and ecosystem and expertise (n = 6). The interviews were not recorded; the data consist of written accounts drafted at the end of each interview and analysed using the framework method.

Results. Four findings emerge. First, AI is subject to a shared downgrading: all groups place it second among priorities, behind human resources, infrastructure and continuity of care. This downgrading is voiced even by the actors who would stand to benefit from its adoption. Second, the abstraction of AI increases as one moves away from the university hospital centre, and a risk of ill-suited standardisation is articulated from the periphery. Third, several positions converge in describing AI less as a solution than as a revealer of pre-existing structural weaknesses. Fourth, the anticipation of an inequality-increasing effect constitutes the point of strongest convergence in the corpus, even though no large-scale deployment was under way.

Conclusion. The shared downgrading is in itself a public-policy finding. It calls for shifting the debate from the desirability of AI towards the sequencing of the investments that would make it useful.

Keywords: artificial intelligence; stakeholders; health equity; health policy; public hospital; Morocco.