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L’intelligence artificielle(AI) regroupe les méthodes de calculs numériques, sur ordinateur, qui reproduisent un certain type d’intelligence. Son intégration  dans la pratique médicale et  pharmaceutique n’est qu’à ses débuts mais connait un développement exponentiel cette dernière décennie. En médecine, elle possède diverses applications comme la recherche fondamentale et clinique, la pratique hospitalière, les soins ou la logistique. Elle promet également  d’aider les pharmaciens dans de nombreux aspects de la pharmacothérapie, comme la détection des interactions médicamenteuses potentielles, la prédiction de la réponse aux traitements et la gestion des doses.
Ce présent travail a pour objectif de comparer les performances de recherche de deux logiciels d’AI : le Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT) dans sa version 5.3 et le GOOGLE BARD en prenant quelques exemples d’interactions entre plantes médicinales et médicaments.
Ces interactions sont connues et les données sont donc  aisément  accessibles sur internet.
Méthode :
Nous avons interrogé les deux logiciels d’AI en utilisant les mots clés suivants :interaction, mécanisme, pertinence clinique, gestion, professionnels de la santé, millepertuis, antidépresseurs, ail, Gingko biloba, anticoagulants, ginseng, ,antihypertenseurs, Nous avons également demandé qu’ils incluent les références bibliographiques
Pour la recherche traditionnelle, une recherche a été faite sur PUBMED    avec les mêmes mots clés.
Un certain nombre de critères ont été pris en considération pour comparer les trois approches.
Résultats :
Le tableau ci-dessous résume les principales différences rencontrées lors de la recherche :

	Chat GPT V 3.5	Google Bard AI	Recherche traditionnelle
Nombre de résultats	< 10	< 10 (non exhaustif)	17-201
Durée de la réponse	< 5sec	10sec	<5sec
Pertinence de l’information :
Adressé à un professionnel de la santé(PS)
	


oui	

Grand public et PS	


Oui 
Structuration de la réponse 	+/-	++	NA
Références bibliographiques :
Positionnement dans le texte

Inclusion de références anciennes 
( >20ans)


	


	





Après chaque  paragraphe

	


oui	
    





En fin de texte





+/-	



NA





Oui 

Discussion :
Qualitativement, les articles retrouvés par l’AI étaient différents de ceux de la recherche traditionnelle, et en général les articles dataient de l’année 2000 et plus pour les 3 types de recherche.
Les logiciels virtuels ont fait un résumé intéressant en structurant le contenu par chapitres d’intérêt . Tandis que Google Bard s’adressait plutôt à un grand public, Chat GPT était plus spécialisé.
Néanmoins, pour les logiciels virtuels, le plan, et  particulièrement  le volet gestion de l’interaction, était sensiblement identique et les recommandations étaient plutôt d’ordre général ,seul celles concernant la molécule d’intérêt ou le médicament variait.
En ce qui concerne la gestion de l’interaction, il était nécessaire de lancer une nouvelle recherche sur PUBMED pour retrouver cette information, contrairement aux logiciels.

Exemple1 : millepertuis et antidépresseurs
L’interaction entre le millepertuis et les antidépresseurs a été bien décrite  lors de la recherche traditionnelle. Néanmoins de nombreux articles décrivaient la plante, ses vertus et effets indésirables sans évoquer les interactions, tandis que d’autres ont évoqué les interactions avec beaucoup de médicaments, y compris les antidépresseurs.
Les articles retrouvés évoquaient particulièrement les effets antidépresseurs  de l’hebe à milles trous et les interactions avec bon nombre de médicaments, alors que l’IA a affiné sa recherche.
Le mécanisme exact de l’interaction n’a été traité que par les articles issus de la recherche traditionnelle. En effet, ni l’activation du pregnane-x-receptor (PXR),et donc la transcription et l’expression des enzymes du métabolisme ,ni  tous les cytochromes (CYP2C9, CYP2C19) et transporteurs impliqués(ABCB1, and OATP1A2)ne sont retrouvés lors de la recherche artificielle.
En outre, le seuil d’hyperforine(1mg) n’entraînant pas d’interaction pharmacocinétique  n’est pas retrouvé par les logiciels d’IA.
Exemple2 et 3: ail /Gingko biloba et anticoagulants
Les articles issus de la recherche traditionnelle ont évoqué globalement les plantes agissant en synergie avec les anticoagulants. De plus, concernant ces derniers, il s’agissait principalement de la warfarine, molécule n’existant pas en Algérie. Quelques articles ont cité les antiagrégants plaquettaires et en particulier l’aspirine.
En matière de recommandation ,une a été retrouvée uniquement dans la recherche humaine, c’est l’arrêt du gingko biloba 2 semaines avant une chirurgie.
Exemple 4 : Ginseng et antihypertenseurs
Lors de la recherche classique, les articles retrouvés décrivent l’interaction de l’extrait de Ginseng rouge avec les antihypertenseurs sur des animaux.
Beaucoup d’entre eux traitent les effets vasculaires mais pas l’interaction avec les antihypertenseurs, contrairement à la recherche faite par l’IA. 
Conclusion :
Plusieurs pistes futures pour l'amélioration de l'IA dans la recherche de données scientifiques peuvent être envisagées comme le développement de modèles explicables, l’intégration d'une compréhension contextuelle avancée et conception de systèmes d'IA collaborant de manière transparente avec les chercheurs humains, en capitalisant les forces de chaque partie