Perceptions of Artificial Intelligence in the Editorial and Peer Review Process: A Cross-Sectional Survey of Traditional, Complementary, and Integrative Medicine Journal Editors

Cette étude transversale révèle que, bien que les éditeurs de journaux de médecine traditionnelle, complémentaire et intégrative reconnaissent le potentiel de l'IA pour soutenir les tâches éditoriales, son adoption reste limitée par des barrières pratiques, éthiques et institutionnelles, soulignant la nécessité urgente de formations et de politiques claires.

L'essentiel

🌍 Le Contexte : Une Cuisine Mondiale et un Nouveau Couteau Électrique

Imaginez que le monde de la médecine traditionnelle, complémentaire et intégrative (comme l'acupuncture, les herbes médicinales ou le yoga) est une immense cuisine mondiale. Chaque chef (les chercheurs) apporte des plats très différents, avec des saveurs et des techniques qui ne sont pas toujours les mêmes que dans la cuisine occidentale classique.

Pour que ces plats soient servis aux convives (les lecteurs et les médecins), il faut qu'ils passent par une inspection rigoureuse avant d'arriver sur la table. C'est le rôle des éditeurs et des relecteurs (les inspecteurs de la cuisine). Leur travail est de s'assurer que le plat est sain, bien préparé et sans erreur.

Aujourd'hui, une nouvelle technologie fait son entrée dans cette cuisine : l'Intelligence Artificielle (IA), un peu comme un couteau électrique ultra-puissant ou un robot assistant.

🔍 L'Enquête : On a demandé aux Chefs ce qu'ils pensent du Robot

Les auteurs de cette étude (une équipe internationale dirigée par le Dr Jeremy Ng) ont posé des questions à 217 inspecteurs de cuisine (les éditeurs de revues médicales spécialisées) pour savoir :

1. Connaissent-ils ce robot ?
2. L'utilisent-ils déjà ?
3. Ont-ils peur qu'il gâche les plats ?
4. Ont-ils besoin de cours pour apprendre à s'en servir ?

📊 Ce qu'ils ont découvert (Les Résultats)

Voici les grandes conclusions, traduites en langage simple :

1. Tout le monde connaît le robot, mais peu l'utilise vraiment
C'est un peu comme si tout le monde avait vu un drone dans le ciel, mais que personne ne l'utilisait encore pour livrer ses pizzas.

• 70% des éditeurs disent connaître l'IA.
• Mais plus de 60% ne l'ont jamais utilisée pour leur travail d'éditeur. Ils préfèrent encore faire les choses à la main.

2. On aime le robot pour les tâches simples, pas pour les décisions difficiles
Les éditeurs sont d'accord pour dire que le robot est super utile pour :

• Corriger l'orthographe et la grammaire (comme un correcteur automatique).
• Vérifier le plagiat (s'assurer qu'on ne vole pas la recette de quelqu'un d'autre).
• Vérifier la politesse (s'assurer que le texte est respectueux).

Par contre, ils refusent de laisser le robot prendre des décisions importantes :

• Ils ne veulent pas que le robot décide si un article est publié ou non.
• Ils ne veulent pas que le robot parle aux auteurs ou aux relecteurs.
• Pourquoi ? Parce que la médecine traditionnelle est complexe et culturelle. Un robot ne comprend pas toujours les nuances, les émotions ou le contexte culturel d'un remède à base de plantes. C'est comme demander à un robot de juger si un plat est "authentique" : il peut compter les ingrédients, mais il ne peut pas goûter l'âme du plat.

3. Le problème principal : Personne ne nous a donné le mode d'emploi !
C'est le plus gros souci.

• 65% des éditeurs disent que leur journal ou leur maison d'édition n'a aucune règle sur l'utilisation de l'IA.
• Ils ne savent pas s'ils ont le droit de l'utiliser, ni comment.
• C'est comme si on vous donnait un couteau électrique sans notice : vous avez peur de vous couper ou de gâcher la cuisine.

4. La demande de formation est énorme
Presque tous les éditeurs disent : "On a besoin d'apprendre !"

• Ils sont prêts à suivre des cours pour savoir comment utiliser l'IA de manière responsable.
• Ils veulent des règles claires pour ne pas commettre d'erreurs éthiques (comme laisser l'IA voler des idées ou inventer des faits).

🚧 Les Peurs (Les Obstacles)

Les éditeurs ont exprimé plusieurs craintes, comme des parents inquiets pour leurs enfants :

• Les "Hallucinations" : L'IA peut inventer des faits (comme un robot qui raconte une histoire fausse avec un air très sérieux). En médecine, c'est dangereux.
• La confidentialité : Si on donne un article non publié à l'IA pour qu'elle le corrige, est-ce que l'IA va "manger" ce texte et le réutiliser pour un autre ? C'est un risque de fuite d'information.
• La perte de l'humain : Ils ont peur que l'IA remplace le jugement humain, qui est essentiel pour comprendre la complexité de la santé et de la culture.

💡 La Conclusion : Vers une Cuisine Hybride

En résumé, les éditeurs de médecine traditionnelle voient l'IA comme un outil puissant, mais ils sont prudents.

• Leur vision : L'IA doit être le sous-chef qui épluche les légumes, nettoie les planches et vérifie les recettes.
• Ce qu'ils ne veulent pas : Que l'IA devienne le Chef étoilé qui décide du menu final.

Pour que cela fonctionne, les maisons d'édition doivent :

1. Donner des règles claires (le mode d'emploi).
2. Former les éditeurs (des cours de cuisine).
3. S'assurer que l'IA respecte la confidentialité et la culture de chaque "plat".

L'IA est là pour rester, mais dans cette cuisine, l'humain doit rester le maître à bord, avec l'IA comme un assistant très efficace, mais bien surveillé.

Résumé technique

1. Problématique et Contexte

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA), et plus spécifiquement des chatbots d'IA (AIC), dans le processus de publication scientifique offre des opportunités prometteuses pour automatiser les tâches éditoriales et optimiser les flux de travail. Cependant, le domaine de la médecine traditionnelle, complémentaire et intégrative (TCIM) présente des défis uniques en raison de sa diversité méthodologique, de la nature interdisciplinaire de ses recherches et de la présence de systèmes de connaissances culturellement ancrés.

À ce jour, il existe un manque de données empiriques sur la manière dont les éditeurs de revues TCIM perçoivent l'IA, ses avantages potentiels, ses défis et ses implications éthiques. Cette lacune entrave le développement d'outils d'IA adaptés aux besoins spécifiques de ce domaine et la mise en place de politiques de gouvernance appropriées. L'étude vise à combler ce vide en évaluant les perceptions, l'adoption actuelle et les attentes futures des éditeurs de revues TCIM concernant l'IA.

2. Méthodologie

• Conception de l'étude : Enquête transversale anonyme en ligne.
• Population cible : Membres des conseils éditoriaux (éditeurs en chef, éditeurs associés, membres du conseil) de 115 revues TCIM identifiées via des bases de données crédibles (JCR, Scopus, NLM).
• Échantillonnage :
  • 5 119 invitations envoyées.
  • 579 adresses e-mail invalides (taux de rebond).
  • 237 réponses reçues (taux de réponse brut de 5,2 %).
  • 217 participants éligibles ayant complété l'enquête (91,6 % des répondants).
• Instrument : Un questionnaire structuré de 38 questions couvrant la démographie, la familiarité avec l'IA, l'utilisation actuelle, les avantages et défis perçus, les préoccupations éthiques et les perspectives futures.
• Analyse des données :
  • Statistiques descriptives pour les données quantitatives.
  • Analyse thématique inductive pour les réponses ouvertes, codée par deux auteurs indépendants et validée par consensus.
• Cadre éthique : Approbation du comité d'éthique de l'Université Hospitalière de Tübingen (Allemagne).

3. Résultats Clés

A. Démographie et Familiarité

• Les répondants sont majoritairement des membres de conseils éditoriaux (75,7 %) et des membres du corps professoral universitaire (70 %).
• Familiarité : 70,0 % des éditeurs se déclarent familiers avec les outils d'IA.
• Utilisation personnelle : 83,7 % ont déjà utilisé des chatbots d'IA (ex: ChatGPT) à titre personnel.
• Utilisation éditoriale : Cependant, 61,0 % n'ont jamais utilisé d'AIC pour des tâches liées à leur rôle d'éditeur.

B. Politiques et Formation

• Formation : 65,3 % des éditeurs indiquent que leur journal ou éditeur ne fournit aucune formation sur les outils d'IA. Parmi ceux qui ont reçu une offre de formation, 54,1 % n'ont pas suivi le cours.
• Politiques : Seulement 23,8 % des éditeurs savent que leur journal a mis en place des politiques spécifiques sur l'IA. 30,2 % confirment l'absence de telles politiques, et 46,0 % sont incertains.
• Besoins en formation : 49,1 % estiment qu'une formation « importante » est nécessaire pour utiliser efficacement les AIC, et 63,0 % sont prêts à apprendre davantage.

C. Perceptions des Avantages et des Rôles

• Applications les plus acceptées : Les éditeurs soutiennent fortement l'utilisation de l'IA pour des tâches textuelles et discrètes :
  • Vérification de la grammaire et du langage (81,0 %).
  • Détection du plagiat et vérification éthique (67,4 %).
• Applications rejetées ou sceptiques : L'IA est perçue comme peu utile pour les tâches interpersonnelles et complexes :
  • Gestion des demandes des auteurs, des réviseurs et des lecteurs (39,0 % jugé « peu utile »).
  • Communication directe sur le statut des manuscrits.
• Utilisation actuelle par tâche : La majorité des tâches (gestion des corrections post-publication, indexation, etc.) sont marquées par une non-utilisation (« Jamais ») à hauteur de 71,5 % en moyenne.

D. Préoccupations Éthiques et Défis

Les éditeurs expriment des inquiétudes majeures concernant :

• Les biais : 82,1 % craignent que l'IA ne perpétue les biais présents dans ses données d'entraînement.
• Le manque d'insight humain : 79,3 % soulignent l'incapacité de l'IA à interpréter les nuances contextuelles et émotionnelles.
• L'éthique et la responsabilité : 79,1 % s'inquiètent des questions d'imputabilité, de transparence et de dilemmes éthiques.
• La confidentialité : La crainte que le contenu des manuscrits non publiés ne soit utilisé pour entraîner les modèles d'IA.

E. Perspectives Futures

• Importance future : 82,8 % des répondants estiment que les AIC seront « importants » ou « très importants » pour l'avenir de la publication scientifique.
• Impact perçu : La majorité (59 %) anticipe un impact positif, bien qu'une minorité significative (19,7 %) s'inquiète d'un impact négatif.

4. Contributions Principales

1. Première évaluation ciblée : Cette étude fournit les premières données empiriques spécifiques au domaine de la TCIM sur l'adoption de l'IA dans le processus éditorial, comblant un vide dans la littérature par rapport aux études générales sur la médecine biomédicale.
2. Identification du fossé adoption/utilisation : L'étude met en évidence un décalage significatif entre la familiarité avec l'IA (élevée) et son utilisation réelle dans les tâches éditoriales (faible), principalement due à l'absence de politiques et de formation.
3. Cartographie des besoins : Elle identifie clairement que les éditeurs TCIM privilégient l'IA pour le soutien linguistique et la vérification technique, tout en rejetant son utilisation pour le jugement éditorial complexe ou la communication humaine.
4. Analyse thématique qualitative : Les réponses ouvertes révèlent des nuances cruciales sur la nécessité de préserver le jugement humain, la confidentialité des manuscrits et la crainte de l'automatisation excessive (« over-automation »).

5. Signification et Implications

Les résultats de cette étude ont des implications majeures pour l'avenir de la publication scientifique en TCIM :

• Nécessité de gouvernance : Il est impératif que les éditeurs et les éditeurs de revues TCIM développent des politiques claires régissant l'utilisation de l'IA, en particulier concernant la confidentialité des données et la déclaration des outils utilisés.
• Formation ciblée : Des programmes de formation doivent être mis en place pour outiller les éditeurs sur l'utilisation responsable, éthique et efficace des AIC, en mettant l'accent sur la détection des biais et des « hallucinations ».
• Développement d'outils adaptés : Les développeurs d'outils d'IA doivent créer des solutions sensibles aux nuances culturelles et méthodologiques propres à la TCIM, plutôt que d'appliquer des modèles génériques.
• Équilibre humain-IA : L'étude souligne que l'adoption future de l'IA doit être complémentaire et non substitutive, préservant le rôle central du jugement humain, de l'empathie et de l'éthique dans le processus de révision par les pairs.

En conclusion, bien que les éditeurs de TCIM reconnaissent le potentiel de l'IA pour améliorer l'efficacité, leur adoption reste freinée par des barrières pratiques, éthiques et institutionnelles. Une approche structurée, guidée par des politiques claires et une formation adéquate, est essentielle pour intégrer ces technologies de manière responsable.