Modèles de langage : le gros comparo

Dans un monde brutal ou tout va trop vite et ou les intelligences artificielles enchaines les versions et les superlatifs, nous nous sommes atelé au délicat, non pas classement mais panagérique, des iA pour médecin (iA4Med) de nos jours envisageables par les honnétes gens.

Les huit solutions comparées sont (roulement de tambour et coup de cymbale de fin) :

• ChatGPT (inévitable chalenger)
• Vera Health (le cousin américain avec des bouts de frenchies dedans)
• OpenEvidence (le vieux de la veille)
• UpToDate / UpToDate Expert AI (un classique indémodable)
• MedGPT (le nouveau fraçais qui monte)
• EBiM (la preuve par la preuve du CNGE)
• PulseLife (la boite à outil du toubib moderne)

⠀Il faut d'abord bien comprendre qu'elles ne sont pas toutes conçues pour le même usage. Comparaison n’est pas raison… Mais comme ( vue le titre de l'article) vous vous attendez à un classement, je me suis astreint à l’exercice pour vous satisfaire à l’usage de notation (en France on aime les notes). Mais ça reste assez artificiel car en gros c'est un peu comme à l'école des Fans et tous ont gagnés (et tous disent parfois des âneries avec un flegme redoutable).

Evidemment j'ai aussi testé Gemini, Claude, Deepseek, Llama, Grock...Mistral.. étant d'autres, mais je me suis abstenu de les lister ici car soit ils boxent dans la même catégorie que chatGPT (qui reste le challenger le plus connu sinon le plus évolué en fonction des évolutions des uns et des autres), soit ils ont d'autres cibles commerciales que le "la question générale de santé" ou "la médecine" en particulier. Nous reviendrons un jour sur les MedGemma, AMIE ou Claude for Healthcare qui sont des cas à part et que j'ai jugé hors sujet pour cette fois.

Le GROS classement

Le changement majeur de 2026: trois solutions françaises 🐓

🇫🇷 MedGPTParfois copié attention soyez vigilants

MedGPT est probablement la solution française la plus proche du concept de « ChatGPT médical français ».

Il est développé par Synapse Medicine et est spécifiquement construit autour des référentiels médicaux français accessibles sans bourses déliées (nous verrons plus loin que cela peut constituer une limitation).

Son corpus comprend notamment :

• HAS
• ANSM
• CNOM
• Thériaque
• BDPM
• sociétés savantes
• INCa

⠀Synapse indique que ces sources sont sélectionnées et validées par son équipe médicale. (Synapse Medicine) Bien lui en prend.

Ce qui me paraît particulièrement important

En septembre 2026, MedGPT a été intégré à HelloDoc, avec une contextualisation par les éléments du dossier patient. (CompuGroup Médical)

C'est un changement stratégique majeur. car on passe de : « Je pose une question à une IA »

à : « L'IA comprend le contexte du dossier médical dans lequel j’évolue et oriente sa recherche. »

Pour le médecin généraliste, c'est extrêmement intéressant.

Note globale pour un médecin français : 9,3/10 bien mérité. Je le placerais très haut pour :
HAS + ANSM + médicament + pratique française + intégration métier.

En revanche, je lui donne moins que ChatGPT pour le raisonnement généraliste très complexe et ouvert sur lequel les iA à corpus très larges mènent en tête.

🇫🇷 EBiM : le cas à part

EBiM est probablement la solution la plus intéressante intellectuellement pour la médecine générale fondée sur les preuves.

Il est développé par le CNGE, en collaboration avec le Collège de la médecine générale, avec une infrastructure technologique utilisant Mistral AI. (Cnge). Attention ce n’est par mistral.ai mais une infrastructure technologique du type. Nuance. En vous abonnant à eBIM vous n’avez pas en prime la version premium de mistral.ai. Un peu quand même mais pas tout à fait.

Et là, il y a une différence fondamentale.

EBiM n'essaie pas simplement de faire : « un ChatGPT entraîné sur de la médecine ».

Son approche est plutôt : corpus médical sélectionné → méthodologie → agent spécialisé → réponse sourcée.

Le corpus initial comprend notamment :

• CNGE et ses Productions propres
• les recommandations HAS
• la base Cochrane
• les sources institutionnelles
• les données scientifiques sélectionnées par le commité scientifique.

⠀Chaque réponse est accompagnée de liens vers les documents originaux. (CMG). On dit « sourcée ».

Et surtout

Le corpus est scientifiquement et uniquement gouverné par des médecins généralistes universitaires.

C'est un avantage considérable pour la médecine générale.

EBiM revendique également :

• absence d'exploitation commerciale des requêtes ;
• indépendance vis-à-vis de l'industrie pharmaceutique ;
• traitement et hébergement en Europe ;
• actualisation quotidienne de certaines sources ;
• possibilité d'ajouter ses propres documents ;
• recherche textuelle et vocale. (Cnge)

Note médecine générale : 10/10 Note globale : 9,2/10

Je le considère comme l'un des outils les plus intéressants pour un MG français.Il est cependant moins polyvalent que ChatGPT. Le prix à payer pour la spécialisation.

🇫🇷 PulseLife

PulseLife est encore différent. Il ne faut pas le considérer uniquement comme une IA conversationnelle (un chatBot a questions/réponses).

C'est plutôt un écosystème clinique.Il associe :

• un moteur de recherche médical ;
• une IA conversationnelle ;
• les recommandations ;
• les arbres décisionnels ;
• des calculateurs ;
• des scores ;
• une base médicamenteuse ;
• de la veille scientifique ;
• et des outils développés avec des sociétés savantes.

⠀PulseLife annonce actuellement :

1 500 pathologies – plus de 5 millions de documents référencés – plus de 400 contenus exclusifs et une collaboration avec environ 100 sociétés savantes françaises et internationales. (PulseLife)

La base médicamenteuse s'appuierait notamment sur l'ANSM. (PulseLife)

C'est là son gros avantage

Supposons : « Patient avec suspicion d'embolie pulmonaire. »Vous pouvez obtenir :

question → recommandation → algorithme → score → calcul → conduite à tenir.

C'est beaucoup plus « outil de consultation » qu’un simple chatbot comme ci-dessus.

Note globale : 9,2/10

Pour le cabinet de médecine générale, je lui donne même un mérité : 9,7/10

Vera Health

Vera Health est une solution américaine menée par une équipe française extrêmement intéressante. Son modèle est différent : c'est avant tout un moteur de réponse clinique fondé sur la recherche documentaire. Bref un peu du genre Perplexity pour celles et cuex qui connaissent.

Vera Health annonce plus de 60 millions d'articles évalués par les pairs, recommandations et parcours de soins, avec citations et gradation des preuves. (Vera Health)

C'est probablement l'un des meilleurs outils pour des questions du genre :

« Donne-moi la preuve qui permet de répondre à cette question. »

Et contrairement à ce que je vous avais indiqué précédemment, il faut nuancer le caractère « américain » de Vera Health : il revendique désormais la prise en charge de recommandations propres à différents pays et un fonctionnement multilingue, notamment en français. (Vera Health)

Note globale :9,2/10

Son principal déficit pour nous est moins la qualité scientifique que l'ancrage spécifiquement français. Mais ne boudons pas notre plaisir ça fonctionne rudement bien quand même.

UpToDate

UpToDate reste pour moi la référence documentaire clinique structurée. Son avantage n'est pas nécessairement d'avoir le meilleur LLM, mais plutot des connaissances médicales éditorialisées et organisées par des experts.

Et avec UpToDate Expert AI, Wolters Kluwer son fondateur ajoute désormais une couche conversationnelle par IA des plus plaisante.

Je conserve donc  avec un mérité 9,0/10 pour un médecin français.Mais avec une nuance importante :UpToDate + IA n'est pas nécessairement meilleur que ChatGPT pour raisonner sur un cas complexe.

OpenEvidence

OpenEvidence reste excellent pour le point-of-care américain. Mais pour un médecin français, son score baisse nettement.Pourquoi ?Parce que la question n'est pas simplement : « Quelle est la meilleure réponse médicale ? »

mais : « Quelle est la meilleure réponse médicale applicable en France ? »

Pour la HAS, l'ANSM, les recommandations françaises, la réglementation française du médicament, etc., je préfère nettement MedGPT / EBiM / PulseLife. que nous avons vu plus haut.

Note pour un médecin français :7,5–8/10. A connaitre tout de même.

ChatGPT : toujours un neurone artificiel d'avance

Et c'est ici que je maintiens le classement de ChatGPT en tête.

Il ne faut cependant pas comparer ChatGPT généraliste à MedGPT comme s'ils étaient exactement la même chose.

ChatGPT est un modèle généraliste extrêmement puissant, auquel on peut ajouter :

• recherche web ;
• recherche approfondie ;
• documents ;
• articles scientifiques ;
• analyse de PDF ;
• raisonnement complexe ;
• données ;
• rédaction ;
• outils spécialisés.

⠀Les versions destinées aux cliniciens intègrent explicitement la recherche clinique avec citations et la recherche approfondie dans la littérature médicale. (OpenAI Help Center) Mais impossible pour moi de la tester à ce jour (j’ai tout essayé mais je n’ai pas de RPPS Amerloque).

Et là tu lis une étude de 2026 qui change la façon de regarder le problème

Une publication de Nature Medicine du 12 juin 2026 est particulièrement intéressante pour répondre à notre inétrrogation du jour.

Elle a comparé :

• GPT-5.2 (déjà has-been mais on prend toujours)
• Gemini 3.1 Pro (lui aussi has-been)
• Claude Opus 4.6 (idem)
• OpenEvidence
• UpToDate Expert AI

⠀sur :

• 500 questions MedQA ;
• 500 questions HealthBench ;
• 100 questions cliniques réelles évaluées par 12 cliniciens.

De bonnes vieilles question amércaines bien qualibrées et à réponses non ambigues. Mais en beaucoup plus grand nombre que les tests que j'ai effectué (5 questions, toujours strictement les mêmes, et un gardien du temple (Claude en l'occurence) qui jugeait de la qualité de la réponse par rapport à un fichier "bonne réponse attendue à cette question").

⠀Les modèles généralistes de pointe ont surpassé OpenEvidence et UpToDate Expert AI dans les trois évaluations. (DOI) 😱

Sur MedQA Gemini l’emporte :

Et sur HealthBench chatGPT reprend la tête :

(Nature)

Conclusion super importante 

Cela démontre quelque chose de bien plus fondamental qu’il faudra garder en tête : Une IA spécialisée médicalement n'est pas automatiquement meilleure qu'un modèle généraliste de pointe.

Mais cela ne signifie surtout pas : « ChatGPT remplace largement UpToDate/MedGPT/EBiM/PulseLife ..».

Parce que la qualité du raisonnement, la qualité du corpus et l'adaptation au contexte français sont trois problèmes différents.

Mon classement par fonction

C'est finalement beaucoup plus intéressant que le classement général à la C.

🧠 Pour raisonner sur un cas clinique complexe

1. ChatGPT — 9,8 2. Vera — 9,23. EBiM — 9,04. PulseLife — 8,95. MedGPT — 8,7

🔎 Pour chercher une preuve scientifique

1. Vera — 9,82. ChatGPT — 9,83. PulseLife — 9,24. OpenEvidence — 9,25. MedGPT — 9,0

🇫🇷 Pour la médecine "à la" française

1. EBiM — 9,92. MedGPT — 9,83. PulseLife — 9,84. ChatGPT — 9,35. Vera — 9,0

💊 Pour médicament / prescription en France

1. MedGPT — 9,92. PulseLife — 9,83. UpToDate — 9,24. Vera — 9,0 5. ChatGPT — 9,0

🩺 Pour le médecin généraliste en consultation

1. PulseLife — 9,72. EBiM — 9,73. MedGPT — 9,64. ChatGPT — 9,45. Vera — 9,2

📚 Pour la recherche médicale approfondie

1. ChatGPT — 9,92. Vera — 9,83. OpenEvidence — 9,24. PulseLife — 9,15. MedGPT — 9,0

Le véritable classement pour VOUS

Si je me place maintenant dans notre situation — médecin français, avec une utilisation de l'IA pour le diagnostic, la recherche médicale et la formation — je ne choisirais pas une seule solution. Je constituerais plutôt « une équipe d’iA » une sorte de boite à outil :

🥇 ChatGPT

Le cerveau

Diagnostic différentiel, raisonnement, synthèse, recherche complexe, analyse d'article, pédagogie (il est super fort pour expliquer à Mme Machin ce qu’est une SOPK ou comment va se dérouler sa coloscopie à son époux). On se paye la version Premium car ça vaut vraiment le coup.

🥈 MedGPT

Le référentiel français opérationnel Gratuit, propre, pertinent : On ouvre un compte.

HAS, ANSM, médicaments, référentiels français et intégration aux logiciels métiers.

🥉 EBiM

Le garde-fou Evidence-Based Medicine du généraliste

Particulièrement intéressant pour les recommandations et la médecine générale universitaire. C’est aussi payant mais ça les vaut largement. Attention ça semble assez sensible aux réglages utilisateurs. Point à à surveiller. Les réponses peuvent varier à la marge.

4. PulseLife

La boîte à outils du cabinet

Scores, algorithmes, calculateurs, recommandations et outils pratiques.

Il faut l’avoir dans un onglet de son navigateur

5. Vera Health

Le cousin d’amérique vérificateur scientifique

Quand la question est : « Quelles sont les preuves ? » il est très fort.

6. UpToDate

La grande référence clinique structurée

Particulièrement intéressante pour les pathologies complexes et la synthèse clinique. On garde bien qu’un peu « so 2020 » quand on observe l’évolution très rapide des autres protagonistes.

7. OpenEvidence

Le copilote clinique américain

Excellent produit, mais moins prioritaire pour un médecin exerçant en France.

Concrètement je modifierais mon workflow anglo-saxon précédent

J'avais proposé dans mes formations en 2025 la séquence : ChatGPT → VeraHealth → UpToDate → HAS/ANSM → médecin

Avec les solutions françaises émergeantes, je trouve maintenant préférable :

ÉTAPE 1 — ChatGPTConstruire le raisonnement. Aider à construire la question.

↓

ÉTAPE 2 — EBiM / MedGPTVérifier le référentiel français

↓

ÉTAPE 3 — PulseLifeVérifier l'algorithme, les scores et la conduite pratique

↓

ÉTAPE 4 — VeraRemonter à la preuve scientifique primaire

↓

ÉTAPE 5 — UpToDateContrôler la synthèse clinique internationale

↓

ÉTAPE 6 — MédecinDécision clinique finale

C'est à mon avis beaucoup plus robuste qu'une IA unique.

C’est un peu lourd mais honnêtement vous tenez là un interniste de niveau supérieur sur les sujets les plus pointus. Si vous souhaitez creuser un sujet laissez tomber le DPC et suivez ce déroulé. 

Enfin : Le point médico-légal essentiel

L'Académie nationale de médecine rappelle que l'utilisation de l'IA ne transfère pas la responsabilité médicale à l'outil: le médecin doit notamment valider les données produites par l'Intelligence Artificielle et reste responsable de sa décision. (Académie Nationale de Médecine)

C'est pourquoi je recommande une règle simple dans votre utilisation :L'IA propose → les sources démontrent → le médecin vérifie → le médecin décide.

Et non :L'IA diagnostique → le médecin applique.

Cela va sans dire mais je préfère toujours l’écrire une nouvelle fois.

Enfin, durant les tests j'ai noté 2 choses qui me semblent importantes :

Le rythme de doublement des connaissances

• La cadence médicale : dans les années 1950, le savoir médical doublait environ tous les 50 ans. En 2010, cette durée est passée à 3,5 ans. Aujourd'hui, avec l'accélération de l'IA générative et de l'analyse bio-informatique, on estime que la masse de données et de littérature médicale double en quelques mois, voire moins de 90 jours pour certains sous-domaines (oncologie moléculaire, immunologie).
• Le volume de publications : la recherche biomédicale produit désormais plus de 1,5 à 2 millions d'articles indexés par an sur PubMed. Aucun praticien ne peut absorber cette charge à l'échelle humaine sans outils de synthèse algorithmique.
• La demi-vie du savoir : la « demi-vie » des connaissances médicales cliniques (le temps au bout duquel la moitié de ce qu'un médecin a appris devient obsolète ou corrigé) est désormais estimée à environ 3 à 5 ans.

Heureusement le temps clinique reste le goulot d'étranglement et une nouvelle connaissance n'a de réelle application de nombreuses années plus tard après validation en vie réelle. Mais la conséquence est que la grande majorité des informations sur lesquelles ont été entrainés les modèles sont : O.B.S.O.L.E.T.E.S. Certes nous le sommes plus encore dans de nombreux sujets mais il faut avoir conscience de cela.

L'écrasement des connaissances : Le phénomène de l'aplatissement épistémique

Pour un modèle de langage, un mot ou une assertion n'a pas de « valeur de vérité » intrinsèque, mais une probabilité d'occurrence. Ce fonctionnement entraîne trois biais majeurs en recherche médicale :

• Aplatissement du niveau de preuve : le modèle peut mettre sur un pied d'égalité une méta-analyse d'essais contrôlés randomisés (niveau 1) et une simple étude observationnelle rétrospective sur 12 cas ou un avis d'expert (niveau 4 ou 5), simplement parce que les résumés utilisent un vocabulaire médical similaire.
• Biais de surface et de notoriété : les articles abondamment relayés en ligne, les prépublications (preprints) non relues par les pairs ou les publications sensationnalistes génèrent un volume textuel important. Le modèle peut ainsi privilégier une hypothèse populaire au détriment d'un consensus robuste mais moins commenté.
• Hallucination de rigueur : un LLM peut fabriquer des références plausibles (noms d'auteurs reconnus, titres crédibles, citations factices) ou citer une étude réelle en lui attribuant des conclusions inverses ou une puissance statistique qu'elle ne possède pas.

Pour contraindre un LLM à adopter la rigueur de l'EBM (Evidence-Based Medicine), il faut neutraliser son réflexe probabiliste en lui imposant un cadre d'extraction strict : définir un rôle méthodologique, formaliser la question clinique, verrouiller la typologie des études admises et exiger une structure de restitution standardisée (tableau ou au format html qui force le modèle à élaborer sa réponse puis à la composer avec à la clé une réflexion plus poussée). 

Voici par exemple un prompt qui forcera le moteur à un peu plus de rigueur :

RÔLE :Agis en tant que méthodologiste expert en synthèse de données cliniques (EBM).OBJECTIF CLINIQUE (Format PICO) :- P (Population) : [Ex. Adultes atteints d'insuffisance cardiaque à fraction d'éjection préservée]- I (Intervention) : [Ex. Inhibiteurs du SGLT2]- C (Comparateur) : [Ex. Placebo ou traitement standard]- O (Critère de jugement) : [Ex. Réduction des hospitalisations et mortalité cardiovasculaire]CONSIGNES DE FILTRAGE STRICTES :1. Hiérarchie des preuves : Analyse UNIQUEMENT la littérature selon la classification du CEBM d'Oxford (Niveau 1 : Revues systématiques/Méta-analyses d'ECR ; Niveau 2 : Essais contrôlés randomisés). Exclus formellement les avis d'experts, séries de cas, études sur modèles animaux et préprints.2. Traçabilité : Fournis le titre exact, le premier auteur, l'année, la revue et impérativement le PMID ou DOI. Si une étude n'a pas de PMID vérifiable, ne l'inclus pas.3. Transparence de l'incertitude : S'il n'existe pas d'essai contrôlé randomisé ou de méta-analyse robuste sur le sujet, écris explicitement : "Aucune preuve de niveau 1 ou 2 disponible." Ne compense pas avec des études observationnelles.. FORMAT DE SORTIE ATTENDU : Présente les résultats sous forme d'un tableau synthétique :| Niveau de preuve (Oxford) | Titre & Référence (PMID) | Type de devis (ex. ECR en double aveugle) | Taille d'échantillon (N) | Critère de jugement principal | Résultat clé (IC95% / p) | Biais majeurs identifiés |

Ceci est un bref exemple de ce qu'il faut faire pour limiter les écarts mais c'est un autre (vaste) sujet que celui qui nous préoccupe aujourd'hui.

🏆 Et mon classement final 2026 pour un médecin français est .

Parce qu'il faut bien conclure par un classement tous comptes faits 

Mais attention : ce classement un peu torturé est moins important que le classement par fonction. que nous avons vu plus avant dans ce (trop long) article. De mon point de vue, le résultat le plus intéressant est quand même que selon les tests (qui valent ce qu’ils valent) :

ChatGPT est le meilleur "cerveau". indubitablement . Il en sait beaucoup.

MedGPT est probablement le meilleur "référentiel français opérationnel".

EBiM est le meilleur "garde-fou Evidence-Based Medicine" pour le généraliste.

PulseLife est probablement le meilleur "tableau de bord clinique" pour le cabinet français.

Vera Health est le meilleur "vérificateur de preuves".

UpToDate est la meilleure "encyclopédie clinique structurée".

Et c'est précisément cette complémentarité qui permettrait de construire une méthode d'utilisation de l'IA beaucoup plus sûre et beaucoup plus performante pour nous toutes et tous.

Et si vous ne me croyez pas, allez donc vous faire un avis par vous même et donnez moi votre ressenti en retour pour enrichir la réflexion et la communauté.

Sur ce bonne semaine à vous et surtout faites vous vite un avis par vous même.