L’assistant que j’aurais voulu
avoir à l’urgence.

Avant le logiciel, il y a eu la pratique.

J’ai été formé en médecine familiale à l’Université de Montréal, et j’ai fait ma résidence à l’hôpital de Verdun. Les soins critiques m’attiraient déjà : j’y prenais tous mes stages à option. On m’appelait aux soins intensifs pour poser des voies centrales, jour et nuit, même quand je n’étais ni en stage ni de garde.

J’ai commencé ma pratique dans trois milieux à la fois : l’urgence à Sorel, les soins intensifs à l’hôpital Pierre-Boucher, et une clinique de médecine familiale à Brossard, où je suivais 500 patients et faisais du sans rendez-vous. Je travaillais souvent tous les jours du mois : c’était la norme plutôt que l’exception.

Après trois ans, j’ai déplacé ma pratique à l’hôpital du Haut-Richelieu, à Saint-Jean-sur-Richelieu, pour l’urgence et les soins intensifs, en gardant Pierre-Boucher et la clinique.

J’ai donc connu plusieurs réalités de la médecine : accompagner des patients au fil des années, évaluer des problèmes encore indifférenciés, décider dans l’incertitude à l’urgence, traiter des situations critiques aux soins intensifs.

Partout, je retrouvais la même difficulté : la place que prennent les tâches autour du soin. Rédiger les notes, remplir les formulaires, préparer les requêtes, organiser les suivis, recopier des renseignements déjà inscrits ailleurs.

Ce n’était pas un problème propre à l’urgence. Je le vivais dans chacune de mes pratiques.

Plus qu’un scribe.

Depuis des années, je suivais l’intelligence artificielle de près : des formations, des lectures, chaque nouvel outil mis à l’essai.

Devant un cas complexe, à l’urgence comme aux soins intensifs, il m’arrivait d’en décrire le tableau à un modèle de langage. Il me donnait souvent des pistes utiles, et plusieurs collègues l’ont essayé avec moi.

L’arrivée des scribes IA était une avancée. Mais la note n’était qu’une partie du problème. Il restait les ordonnances, les formulaires, les requêtes, la facturation. Et il restait le raisonnement clinique : reprendre un cas difficile, envisager une autre hypothèse, vérifier une conduite.

L’assistant que j’imaginais devait relier les deux : comprendre le cas pour aider à réfléchir, puis s’en servir pour préparer le travail administratif, sans qu’on le lui raconte de nouveau à chaque étape.

Un assistant avec lequel raisonner, et auquel confier une partie des papiers.

La technologie existait. L’outil, lui, n’existait pas, et je ne voyais personne le construire.

J’ai décidé de le construire.

À l’hôpital, nos outils n’étaient pas à la hauteur de ce que la technologie permettait déjà. Je voyais des collègues épuisés, qui gardaient tout en tête du début à la fin de la garde : les diagnostics à envisager, les ordonnances à écrire après chaque patient, les perles à ne pas oublier, les formulaires à remplir. Je savais que l’IA pouvait déjà leur retirer une bonne partie de cet effort, pour qu’ils gardent leur énergie pour leurs décisions et pour être présents auprès de leurs patients.

Au début de 2026, j’ai pris une pause de ma pratique. Après avoir pris du recul et retrouvé de l’énergie, je me suis consacré à ce projet que je dessinais depuis des années.

C’est devenu mon travail de chaque jour.

Des centaines de versions.

La dictée est venue d’abord, puis le moteur de raisonnement. Chacun a été mis à l’essai sur des cas simulés : je relisais ses propositions et je reprenais ce qui ne convenait pas. Chaque module a connu ces allers-retours.

Des collègues ont essayé les prototypes et m’ont encouragé à poursuivre. Je savais ce que je voulais bâtir, et j’ai continué.

Peu à peu, les pièces se sont assemblées. Aujourd’hui, vous dictez la visite. AtomicMD rédige la note, suggère un différentiel et vous propose les ordonnances et les formulaires, déjà remplis. Il relit aussi la note pour la facturation. Vous vérifiez et signez. Voir le poste

Ce que disent les études.

Depuis 2025, la recherche mesure ce que ces outils apportent. Dans des essais randomisés, des médecins aidés d’un modèle de langage ont mieux raisonné, sur des vignettes cliniques, que sans cette aide, avec un écart statistiquement significatif. D’autres études, dont une à l’urgence, montrent moins de temps passé à documenter et moins d’épuisement.

Ces études portent sur d’autres outils que le mien. Elles disent ce que cette technologie peut apporter, pas ce qu’AtomicMD vaut. Voir les études

Quand un traitement est démontré supérieur, il devient la norme. Je crois qu’il en ira de même pour l’IA en médecine, à mesure que les preuves s’accumulent.

Pouvoir vérifier ce qu’il propose.

Une réponse convaincante n’est pas forcément juste. Un modèle peut inventer un fait et l’écrire avec la même assurance que le reste. AtomicMD peut se tromper, ou omettre un élément important. Comment une IA répond

Les médecins se trompent aussi, nous le savons tous. On ne nous demande pas d’être infaillibles : on nous demande de connaître nos limites et de vérifier notre travail. Un outil comme celui-ci demande la même chose de ceux qui l’utilisent : savoir où il peut se tromper, et lire ses suggestions d’un œil critique.

Je l’ai conçu pour cela. Vous pouvez examiner ses propositions, comprendre les raisons avancées et les confronter au patient devant vous. Il propose, vous décidez. AtomicMD Source cite ses sources pour la même raison : les guides du Québec et d’ailleurs, et les protocoles que vous y déposez.

« À mon avis, le gain dépasse le risque, à condition de garder cet œil critique. »

Mes essais m’ont servi à l’améliorer et à connaître ses limites. Ce ne sont pas des études cliniques.

Commencer par la réalité que je connais.

AtomicMD s’adresse d’abord aux médecins d’urgence du Québec. C’est la pratique à laquelle je m’identifie, et celle dont je connais le mieux les contraintes.

Les formulaires, les requêtes, la facturation à la RAMQ et les ressources cliniques d’ici ne sont pas des détails à ajouter à la fin. Ils font partie du travail quotidien que je veux simplifier. Le logiciel de facturation est homologué par la Régie depuis septembre 2026, et AtomicMD est une agence de facturation inscrite à la RAMQ.

La même exigence vaut pour la confidentialité et la sécurité. Travailler avec des renseignements de santé demande plus qu’une application pratique : il faut prendre au sérieux leur protection, les accès et les risques liés à l’IA. Vos données sont hébergées et traitées à Montréal, et AtomicMD est certifié TGV par Santé Québec. Voir la page Confiance

La suite se construira avec les collègues.

J’ai conçu AtomicMD à partir de mon expérience. Mais elle ne représente pas toutes les façons de pratiquer.

Je veux savoir ce qui vous fait gagner du temps, ce qui vous ralentit, ce qui manque et ce qui mérite d’être revu. Vos commentaires doivent orienter la suite, pas arriver une fois les décisions prises.

AtomicMD évolue de semaine en semaine, avec vos retours et avec les progrès des modèles.

J’ai choisi de travailler sur les outils qu’utilisent les médecins : je crois que c’est là que je peux être le plus utile. Je veux commencer par l’urgence, puis étendre cette approche à d’autres pratiques médicales au Québec.