En matière de diagnostic médical, de nombreux discours techno-utopiques mettent en avant la possibilité de déléguer « aux machines dites intelligentes » le travail d’analyse. Dans le domaine du traitement du cancer, c’est même une amélioration de sa finesse pour un meilleur traitement et une augmentation des taux de survie dont il est question. Mais concrètement qu’acceptent les médecins de déléguer à la « machine » lors d’un diagnostic ? Quels sont les « scripts » (Akrich, 1995) que ces technologies supportent dans leurs algorithmes ? Comment se constitue la confiance envers une IA ? Pour répondre à ces questions, nous nous appuierons sur une recherche menée en 2020 et 2024 dans un cabinet d’analyse médicale dans le domaine du diagnostic du cancer de la prostate (Collet, Durampart, Heiser, Picard, 2021).    1. Le terrain MEDIPATH est laboratoire d’analyse médicale dans le diagnostic anatomo-cytopathologique et plus particulièrement du cancer. Cette Société d’Exercice Libéral par Action Simplifiée (SELAS) s’est rapprochée en 2019 de l’entreprise IBEX-Medical Analytics pour développer un partenariat de recherche afin d’élaborer un logiciel d’aide au diagnostic anatomopathologique sur biopsies prostatiques ayant pour objectif une utilisation en première lecture. Le but était alors de pouvoir doter les médecins d’un outil moderne et fiable (propagation et efficience de l’IA en imagerie médicale), adapté (basé sur les besoins des médecins), ainsi que performant (gain de temps pour le médecin dans l’analyse des biopsies en identifiant les biopsies anormales).    2. La méthode La méthode d'observation employée a été celle de la restitution subjective en situation (Schmitt et Aubert, 2017). Lors de la première captation en Janvier 2020, nous avons cherché à comprendre le métier d’anatomophalogiste et le vécu des médecins de MEDIPATH avant l’introduction de la nouvelle solution logicielle. Puis, pendant la phase de déploiement de celle-ci, lors de la période de confinement en France, nous avons dû enregistrer l’activité à l’écran via le dispositif de captation et d’enregistrement à distance Zoom. Après cela, une troisième phase a été organisée sous la forme d’un focus group avec tous les médecins. Enfin, en février 2024, nous avons mené des entretiens avec les deux coordinateurs R&D du groupe MEDIPATH pour compléter nos analyses suite au déploiement de la solution dans l’entreprise.   3. Les résultats Des observations des pratiques, il ressort que le logiciel prolonge les habitudes de travail des médecins pathologistes et que le cours de l’action avec l’IA n’est pas en rupture totale avec le cours de l’action sans IA même si leur mode de réflexion est beaucoup moins inductif, voire abductif, pour tendre vers une hégémonie de l'hypothético-déductif.  Le retour réflexif à l’occasion du focus group, montre que les médecins développent de nouvelles croyances sur l’IA dans leur contexte de travail. Selon eux, l’IA permet de simplifier leurs activités cognitives en situation d’analyse de cas simples du fait d’un changement du processus de pensée. Alors, se profile pour ces cas une activité intellectuelle moins intense car, comme ils le disent, ils ne sont plus obligés de tout regarder. C’est sur ce gain que se joue la confiance envers l’IA. Par contre, pour les cas les plus compliqués, à savoir ceux où l’IA n’exprime pas de certitudes, l’activité reste tout autant compliquée et stressante. Enfin, les entretiens plus récents montrent que les habitudes se transforment lentement ainsi que l’environnement : des situations hybrides de co-présence entre microscope et ordinateur existent. Mais il est impossible de savoir si d’autres façons de produire un diagnostic se sont développées, ce qui nécessite une autre phase d’étude. Un manque a surtout émergé : l’automatisation du compte-rendu d’analyse. Par ailleurs des « réfractaires » (terme utilisé par les coordinateurs) trouvent couteux la transformation des routines et de l’environnement de travail (les 2 écrans). Chez eux, plus que sur les autres sont mis à l’épreuve tous les imaginaires et les fantasmes qui se cristallisent autour de l’expérimentation puis l’appropriation : réduction du rôle de l’humain, standardisation de l’activité, dénaturation du diagnostic ….    4. Conclusion La confiance envers l’IA ne se joue pas uniquement autour de la qualité des interfaces ou de l’hybridation (Mallein, Toussaint, 1994) avec les pratiques existantes mais également sur la confrontation des imaginaires avec la réalité des « arts » de diagnostiquer supportés par l’environnement de travail. Ce qui nous amène à conclure que l’expérience est une notion féconde pour penser ce que les gens font avec des formes objectales et sémiotiques : ils vivent une expérience (sentiment subjectif impliqué par l’épreuve des technologies au quotidien) par qu’ils ont une expérience (comme compétence à partir d’un patrimoine cognitif acquis qui se transforme), qu’ils mettent à l’épreuve tant au niveau pratique qu’imaginaire (temps d’expérimentations, début d’appropriation).   Bibliographie Akrich, M. (1995). User Representations: Practices, Methods and Sociology. Rip, A., Misa, T.J. & Schot, J. (Eds.) Managing Technology in Society. The Approach of Constructive Technology Assessment, Pinter Publisher, London/ New York, 167-184. Collet, L., Durampart, M., Heiser, L. Picard, L. (2021). Enjeux expérientiels de l'utilisation de l'IA en anatomopathologie” Communiquer [Online], 33 | 2021, Online since 21 December 2021, connection on 14 May 2024. URL: http://journals. openedition.org/communiquer/8819; DOI: https://doi.org/10.4000/communiquer.8819. Mallein, P., Toussaint., Y (1994). L’intégration sociale des technologies d’information et de communication. Une sociologie des usages. Technologies de l’information et société no. 4. p. 315-335. Schmitt, D. et Aubert, O. (2017). REMIND: A method to understand the micro-dynamics of the museum visitors experience. Revue des Interactions Humaines Médiatisées (RIHM) = Journal of Human Mediated Interactions, 17(2), 43‑70. DOI : 10.4000/ocim.1440