Mémoire Introduction d'un agent conversationnel basé sur l'IA pour l'apprentissage au raisonnement clinique dans la formation des infirmiers en pratique avancée, une étude pilote

Abstract

Introduction : Le raisonnement clinique est une compétence centrale dans la formation des infirmiers de pratique avancée. Son apprentissage reste complexe, car il mobilise des processus cognitifs dynamiques, contextualisés et en partie implicites. Les agents conversationnels basés sur l’intelligence artificielle générative pourraient soutenir cet apprentissage s’ils sont intégrés dans un cadre pédagogique structuré. Cette étude pilote visait à explorer l’apport potentiel d’un agent conversationnel basé sur l’IA dans l’apprentissage du raisonnement clinique d’étudiants en master en sciences infirmières, ainsi que son utilisabilité perçue et l’expérience vécue par les participants. Méthodes : Une étude pilote combinant des approches quantitative et qualitative a été menée auprès de 21 étudiants inscrits en Master 1 en Sciences infirmières à l’Université de Liège. Les participants ont réalisé deux vignettes cliniques complexes selon un plan croisé, l’une sans agent conversationnel et l’autre avec l’agent AURIA, développé dans Microsoft Copilot selon une posture de tuteur socratique. Les productions écrites ont été évaluées à l’aide d’une grille dérivée du modèle de Tanner et de la Lasater Clinical Judgment Rubric. Les scores appariés ont été comparés par test de Wilcoxon. L’utilisabilité a été évaluée par le System Usability Scale. Un débriefing collectif a fait l’objet d’une analyse thématique inductive. Résultats : Onze participants disposaient de données appariées complètes pour le critère principal. Les scores médians de raisonnement clinique étaient plus élevés avec IA dans les deux séries de correction : 24 [22–25] contre 29 [26–30] pour l’évaluateur 1 (p = 0,0057) et 23 [23–30] contre 39 [33,5–40] pour l’évaluateur 2 (p = 0,0058). Le score médian d’utilisabilité était de 62,5/100 [53,1–65,0]. L’analyse qualitative indiquait que l’agent était perçu comme un support de relance et de structuration du raisonnement, mais son usage restait associé à une charge cognitive importante, une contrainte temporelle et une appropriation variable. Conclusion : Cette étude pilote met en évidence un signal favorable, mais exploratoire, concernant l’usage d’un agent conversationnel basé sur l’IA pour soutenir l’apprentissage du raisonnement clinique. L’intérêt pédagogique de l’outil semble dépendre de son intégration dans un cadre explicite, progressif et critique.