BULLETIN no 1 - JUIN 2026

Cette veille scientifique de l’INESSS vise à surveiller les avancées méthodologiques, éthiques et technologiques dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) appliquée à l'évaluation des technologies et des modes d'intervention (ETMI). Elle couvre également les opportunités, les enjeux, les risques et les réglementations associés à l'implantation de l'IA dans les pratiques et processus professionnels, organisationnels et ceux inhérents à l'ETMI. Chaque bulletin présente une sélection de publications, issues des littératures scientifique et grise, organisée en axes :

Avertissement

Cette veille vise à recenser les pratiques d’utilisation de l’intelligence artificielle dans la littérature pour informer notre propre évolution à cet égard. Rappel : les pratiques à intégrer doivent toujours faire l’objet d’expérimentations priorisées, structurées et évaluées au niveau institutionnel (ex. : pilotes, tests validés par les gestionnaires), et ce, dans le respect de nos orientations actuelles et nos balises.

Sources

MEDLINE, revues spécialisées, sites Web d’organisations en ETMI, en synthèses des connaissances ou gouvernementales (dernière mise à jour : 2026-06-18).

Dans chacun des axes, les références sont signalées par ordre chronologique inversé.

Explorer la littérature grise dans le cadre du projet NEED : quel potentiel pour l’IA? : synthèse
Centre Fédéral d'Expertise des Soins de Santé (KCE) (avril 2026) 

Balises pour l’utilisation des systèmes d’intelligence artificielle (IA) générative à l’INESSS
Institut national d'excellence en santé et en services sociaux (octobre 2024) 

Implementating machine learning in an evidence synthesis group: Recommendations based on a three-year implementation process: Report
Norwegian Institute of Public Health, Division for Health Services (NIPH) (avril 2024) 

Use of artificial intelligence to draft a mini-HTA report on a new medical device belonging to class IIb-III
Messori et al., Global & Regional Health Technology Assessment (janvier 2026) 

Intégration responsable de l'intelligence artificielle en milieu de travail : définitions, utilisation au Québec et principes internationaux
Direction des études et de l’information sur le travail du ministère du Travail du Québec (juin 2026) 

Stratégie nationale en matière d'intelligence artificielle du Canada : L’IA pour tous
Innovation, Sciences et Développement économique Canada (juin 2026) 

Second draft code of practice on transparency of AI-generated content
Bontcheva et al., European Commission (mars 2026) 

Guide de l’OCDE sur le devoir de diligence à l’appui d’une IA responsable
Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) (février 2026) 

Rapport international sur la sécurité de l'IA 2026 

  1. Résumé
  2. Résumé à l'intention des décideurs politiques
  3. Rapport

Bengio et Comité consultatif d'experts (février 2026) 

When and how to disclose AI use in academic peer review
Masters et Cleland, Medical Teacher (janvier 2026) 

EU regulations are not ready for multi-agent AI incidents
Fernández Ashman et al., Tech Policy Press (janvier 2026) 

Réglementation de l’intelligence artificielle au Canada et dans le monde : tour d’horizon
Himo et al., Société d’avocats Torys S.E.N.C.R.L. (2026) 

L'IA la plus utile sera la plus ennuyeuse
Miller, Journal du Net - JDN (mars 2026) 

Collection: Artificial intelligence (AI) methods in evidence synthesis
Cochrane, Learning Live events (série de webinaires 2024- )

Large language model enhanced framework for systematic reviews and meta-analyses
Shen et al., BMJ Digital Health & AI (octobre 2025)

A foundation model for human-AI collaboration in medical literature mining
Wang et al., Nature Communications (septembre 2025)

Evaluation of large language model performance in assessing health economic study quality
Dun et al., Journal of Health Economics and Outcomes Research (octobre 2025)

Using large language models to address contextual questions in systematic reviews
Hempel et al., Cochrane Evidence Synthesis and Methods (février 2026)

Scoping review on the economic aspects of machine learning applications in healthcare
von Gerich et al., International Journal of Medical Informatics (janvier 2026)

Artificial intelligence is leveling up HEOR, but still needs a humanity check
Fand Incollingo, Value & Outcomes Spotlight: An HEOR news magazine (novembre/décembre 2025)

Harnessing large language models in health economics and outcomes research: overcoming the hallucination hazard
Cossio et Bray, Value & Outcomes Spotlight: An HEOR news magazine (novembre/décembre 2025)

Will ChatGPT-4 improve the quality of medical abstracts?
Gravel et al., Paediatrics & Child Health (juin 2025)

Researchers asked LLMs for strategic advice. They got “trendslop” in return.
Romasanta et al., Harvard Business Review (mars 2026)

The hidden causes of AI workslop—and how to fix them
Beard et al., HBR IdeaCast (Harvard Business Review) (mars 2026)

The risks of letting AI direct conversations
Chevallier et al., Harvard Business Review (mars 2026)

LLMs are manipulating users with rhetorical tricks
Stackpole, Harvard Business Review (mars 2026)

​​​​​​​With rise of agents, we are entering the world of identic AI
Ignatius et al., HBR IdeaCast (Harvard Business Review) (février 2026)

An introduction to GitHub and its significance for AI-driven drug discovery
Abou Hajal et al., Expert Opinion on Drug Discovery (mars 2026)

Artificial intelligence for drug target and pathway identification, assessment, validation, and indication expansion
Leung et al., Applied Artificial Intelligence for Drug Discovery: From Data-Driven Insights to Therapeutic Innovation (janvier 2026)

From concept to commercialization: AI’s emerging role in HEOR
Fox et al., Value & Outcomes Spotlight: An HEOR news magazine (novembre/décembre 2025)

The next inflection point: How artificial intelligence could shave years off drug development: Interview with Melanie Ivarsson
Fand Incollingo, Value & Outcomes Spotlight: An HEOR news magazine (novembre/décembre 2025)

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