Écrire des textes cliniques simplifiés pour les familles aux urgences pédiatriques avec l’IA générative: tensions entre auctorialité et charge de travail
Authors
Louise Robert, Jeremi SauvageKey Information
Journal
Published in Vol. 4 No. 1 (2026) of AI-Linguistica. Linguistic Studies on AI-Generated Texts and Discourses.
AI-Linguistica. Linguistic Studies on AI-Generated Texts and Discourses is a new scholarly journal aiming at providing a publishing plateform for researchers from all areas of Linguistics (interfacing with neighboring fields: Communication Science, Media and Journalism Studies, Computational Linguistics) to reflect on generated texts from a variety of perspectives: theoretical, descriptive, and applied.
We understand ‘generated texts’ in a broad sense, including formats as diverse as texts generated by Large Language Models, AI-powered smart agents (i.e. chatbots, voice assistants, social bots etc.), writing assistance tools, template-based software, and neural machine translation services.
About the JournalAbstract
Cet article examine les conditions d’usage d’un outil d’intelligence artificielle générative pour la rédaction de lettres explicatives destinées aux patients et leurs accompagnants dans un service d’urgences pédiatriques, où la volonté de concilier amélioration de l’information aux familles et gain de temps pour le personnel médical se heurte à la nécessité d’un travail de correction et d’appropriation des textes générés. L’étude s’appuie sur une ethnographie des pratiques d’écriture clinique, une démarche de conception participative et des entretiens avec des médecins ainsi qu’une analyse discursive outillée par la textométrie d’un corpus de 450 textes produits par trois grands modèles de langage : GPT-4o, Gemma 3 et Mistral Medium 3. Les résultats montrent que les productions s’écartent régulièrement des pratiques discursives de l’écriture médicale. L’analyse met en évidence que l’authenticité des textes générés dépend de leur maintien dans ces pratiques discursives et éclaire le travail nécessaire, en amont, pour les expliciter et les traduire en règles de génération, ainsi que la charge potentielle de correction, en aval, lorsque les modèles peinent à appliquer ces règles.
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