Dans la continuité des bonnes pratiques présentées précédemment 1, il devient aujourd’hui essentielle pour toute personne impliquée en supervision ou en enseignement clinique de développer sa la littératie numérique entourant les renseignements (données) utilisées.
L’utilisation croissante des outils d’intelligence artificielle (IA) ne transforme pas seulement les façons d’apprendre et de produire de l’information ; elle redéfinit également les responsabilités liées à la protection des renseignements personnels et de santé.
D’ailleurs, voici la note de service2 introduisant le Guide sur l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle3 produit par Santé Québec ainsi que les Outils de sensibilisation4 placés à votre disposition. Il s’agit de nouvelles lignes directrices sur l’utilisation de l’IA et la protection des renseignements personnels (PRP).
Ici, par renseignement ou données sensibles, on parle d’information permettant d’identifier, directement ou indirectement, une personne.
1. Un rôle clé pour les personnes impliquées en supervision de stage ou en enseignement
Les personnes qui encadrent des stagiaires ou des personnes apprenantes jouent un rôle déterminant dans l’adoption de pratiques responsables avec l’IA. Leur accompagnement permet de transformer les règles générales en repères concrets, adaptés aux situations d’enseignement, de supervision et de pratique clinique.
- Agir comme modèle en adoptant des pratiques sécuritaires, prudentes et conformes lors de l’utilisation de l’IA.
- Soutenir le développement du jugement critique des stagiaires face aux contenus générés par l’IA.
- Intégrer la réflexion éthique, les obligations légales et les enjeux de confidentialité dans les échanges pédagogiques.
Ce rôle s’inscrit dans les principes mis de l’avant par le Ministère de la Cybersécurité et du Numérique5 et par Santé Québec3, 4, notamment :
- la responsabilité professionnelle, qui ne peut être déléguée à un outil d’IA;
- la validation rigoureuse des contenus générés avant toute utilisation;
- la protection des renseignements personnels, confidentiels ou sensibles en tout temps.
2. Cadres législatifs et responsabilités
Les cadres législatifs québécois, notamment la Loi 25 (protection des renseignements personnels)6 et la Loi 5 (renseignements de santé et de services sociaux)7, imposent des obligations strictes concernant la collecte, l’utilisation, la communication et la conservation de renseignements permettant d’identifier une personne.
Dans un contexte où les outils d’IA sont de plus en plus accessibles et intégrés aux pratiques, cela signifie que :
- toute donnée inscrite dans un outil peut être exposée ou réutilisée ;
- la personne qui la saisit demeure responsable de sa confidentialité ;
- le risque ne concerne pas seulement l’identification directe, mais aussi l’identification croisée ou identification indirecte par le croisement d’informations.
👉 Cela rejoint directement la règle d’or 8 : « Données sensibles et confidentielles, tu ne mettras pas dans l’IA »
3. Concepts de données identifiantes et de données permettant l’identification croisée : une nuance essentielle
Il est important de distinguer deux concepts souvent confondus :
Données permettant l’identification directe d’une personne (identification directe)
Permettent d’identifier une personne sans effort :
- nom, prénom
- numéro d’assurance sociale
- adresse complète
- numéro de dossier
Données permettant indirectement l’identification d’une personne (identification croisée)
Individuellement banales, mais combinées, elles permettent d’identifier une personne :
- âge + région + diagnostic rare
- profession + établissement + situation spécifique
👉 Même lorsqu’elles sont dépersonnalisées, ces données peuvent rester identifiantes si elles sont croisées avec d’autres informations. Elles doivent donc être traitées comme des renseignements personnels confidentiels.
Données confidentielles correspondant à des renseignements personnels au sens de la Loi
Incluent notamment :
- renseignements de santé physique ou mentale
- situation psychosociale
- informations financières
- données biométriques
➡️ Tous ces types de données sont hautement protégées par la loi 25 et la loi 5, et nécessitent des mesures de protection renforcées.
4. Un principe clé : la combinaison des données crée le risque
Dans un contexte d’enseignement ou de supervision :
Ce n’est pas seulement “ce que je partage”, mais “ce que l’on peut reconstituer à partir de ce que je partage”.
Un cas clinique « dépersonnalisé» peut devenir identifiable si :
- trop de détails sont fournis
- le contexte est unique
- l’auditoire connaît le milieu
👉 C’est pourquoi le Ministère de Cybersécurité et du Numérique (MCN)5 insistent sur :
- L’identification des types de données et des risques associés (classification des données)
- La collecte, la prise de connaissance et l’usage limité aux données nécessaires
- L’interdiction d’utiliser des données confidentielles dans les IA publics ou non approuvés officiellement par le MCN, la cybersécurité de Santé Québec ou votre établissement.
5. Quels renseignements peut-on partager avec une IA?
Avant d’utiliser une IA, posez-vous trois questions :
- Est-ce que l’information concerne une personne réelle?
- Est-ce que certains détails pourraient permettre de la reconnaître?
- Est-ce que l’outil utilisé est public ou non approuvé par l’établissement?
Si la réponse est oui à l’une de ces questions, l’information ne devrait pas être inscrite dans l’outil.
À privilégier :
- des situations fictives;
- des exemples suffisamment généraux;
- des formulations qui ne permettent pas d’identifier une personne, un lieu, une équipe ou une trajectoire clinique.
👉 En cas de doute, il vaut mieux s’abstenir ou demander conseil avant de partager l’information dans un outil d’IA.
À titre d’exemple :
| Type de renseignements | Exemples | Risque d’identification | IA publique (ex. ChatGPT) | IA sécurisée (ex. Copilot M365 approuvé) |
| Public (non classifié) | Articles scientifiques, contenu web public | Aucun | ✅ Permis | ✅ Permis |
| Professionnel non sensible | Méthodes d’intervention générales | Faible | ✅ Permis | ✅ Permis |
| Données anonymisées simples | Cas fictif ou très générique | Faible à modéré | ⚠️ Prudence | ✅ Permis |
| Données indirectement identifiantes | Cas réel avec détails contextuels (âge, milieu, condition) | Élevé (croisement possible) | ❌ Interdit | ⚠️ Avec autorisation et encadrement, et dépersonnalisation dès que possible |
| Renseignements personnels | Initiales, date partielle, localisation | Élevé | ❌ Interdit | ⚠️ Selon cadre et consentement, et dépersonnalisation dès que possible |
| Renseignements de santé (sensibles) | Diagnostic, trajectoire de soins, situation sociale | Très élevé | ❌ Interdit | ❌ sauf IA autorisée + consentement |
| Données très sensibles / stratégiques | Dossier complet, données identifiantes multiples | Critique | ❌ Interdit | ❌ ou système gouvernemental obligatoire |
Pour plus d’information, voir 5 Guide d’application des mesures applicables lors de l’utilisation de l’intelligence artificielle générative (2025). Ministère de la cybersécurité et du numérique.
6. Implications concrètes pour la supervision et l’enseignement
En tant que personne impliquée en supervision de stage ou en enseignement clinique, vous jouez un rôle important dans l’encadrement de l’utilisation de l’intelligence artificielle auprès des stagiaires. Il est donc recommandé d’aborder explicitement ce sujet avec eux, afin de clarifier les limites, les responsabilités et les règles qui entourent l’usage de l’IA dans le contexte du réseau de la santé et des services sociaux.
Les stagiaires sont de plus en plus exposés aux outils d’IA et peuvent être encouragés à les utiliser dans leur parcours de formation. Toutefois, leur utilisation doit demeurer conforme aux balises établies par Santé Québec, notamment en ce qui concerne la protection des renseignements personnels, la confidentialité des données et la validation du contenu généré.
À cet effet, quelques bonnes pratiques peuvent guider les échanges avec les stagiaires :
✅ Bonnes pratiques d’utilisation de l’IA
- Privilégier des cas fictifs ou suffisamment généralisés pour éviter toute possibilité d’identification.
- Retirer tout détail permettant l’identification directe ou indirecte d’une personne.
- Vérifier si l’outil utilisé est public, approuvé ou sécurisé avant d’y inscrire de l’information.
- Obtenir et documenter le consentement lorsque requis, conformément aux règles applicables.
⚠️ Situations à risque
- Présenter un cas clinique récent, rare ou suffisamment spécifique pour permettre l’identification.
- Mentionner un lieu, une équipe, une trajectoire ou un contexte facilement reconnaissable.
- Utiliser une IA publique pour reformuler, résumer ou analyser une note clinique.
- Considérer qu’un simple retrait du nom suffit à rendre une situation non identifiable.
- Omettre de contrevérifier l’exactitude, la pertinence et les limites de l’information générée.
- Substituer son jugement professionnel ou clinique à celui de l’IA.
Conclusion
À l’ère de l’intelligence artificielle, la protection des renseignements personnels ne repose plus uniquement sur des règles, mais sur une capacité à comprendre les risques liés aux données.
Développer cette littératie numérique permet de :
- protéger les usagers;
- préserver la confiance;
- assurer un usage responsable et conforme de l’IA.
👉 En supervision, en enseignement, comme en pratique clinique : réfléchir avant de partager devient un acte professionnel essentiel.
Pour plus d’information
N’hésitez pas à consulter le Guide sur l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle3, les outils de sensibilisation4 ou toutes autres informations pertinentes sur le site Intranet du Réseau Santé Québec.
Références :
1 Bonnes pratiques pour les superviseurs de stagiaires appelés à se familiariser avec l’intelligence artificielle. (2026). Nouvelle – Espace superviseurs.
2 Note de service (2026-07-28). Santé Québec Est-de-l’Île-de-Montréal – Universitaire.
3 Guide sur l’utilisation responsable de l’intelligence artificielle (2026). Outils de sensibilisation, Santé Québec, Intranet Réseau Santé Québec.
4 Outils de sensibilisation, Santé Québec, Intranet Réseau Santé Québec
5 Guide d’application des mesures applicables lors de l’utilisation de l’intelligence artificielle générative (2025). Ministère de la cybersécurité et du numérique.
6 Loi sur l’accès aux documents des organismes publics et sur la protection des renseignements personnels. Repéré à : https://www.legisquebec.gouv.qc.ca/fr/document/lc/A-2.1
7 Loi sur les renseignements de santé et de services sociaux. Repéré à : https://www.legisquebec.gouv.qc.ca/fr/document/lc/R-22.1
8 Les trois règles d’or à retenir pour l’utilisation de l’IA au CIUSSS-EMTL (2025). Transformation numérique. CIUSSS-EMTL.
Par Francis Brière, avec la complicité de l’intelligence artificielle (Copilot).
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