Compte tenu de la complexité du diabète sucré (DS), l’éducation thérapeutique représente un élément central de sa prise en charge. L’émergence des chatbots d’intelligence artificielle générative (IAG) offre des outils prometteurs pour améliorer cette éducation. Cette étude évalue l’exactitude, l’exhaustivité et la reproductibilité des contenus éducatifs relatifs au DS générés par les chatbots.

Cinquante questions fréquentes sur le DS ont été posées à ChatGPT-5.1, Google Gemini 3.0 Flash et Grok-4. La reproductibilité a été évaluée à l’aide du test Q de Cochran. Trente-quatre réponses reproductibles ont été évaluées par des spécialistes en termes d’exactitude et d’exhaustivité (1 = adéquate, 0 = inadéquate) à l’aide du test de Friedman ( p < 0,05).

L’exactitude et l’exhaustivité moyennes étaient les suivantes : ChatGPT (80,4 %, 29,4 %), Gemini (69,6 %, 26,5 %) et Grok (61,8 %, 15,7 %). Des différences significatives ont été observées pour l’exactitude ( p = 0,028) et l’exhaustivité ( p = 0,005). ChatGPT était plus performant que Grok en termes d’exactitude ( p = 0,029). Concernant l’exhaustivité, ChatGPT ( p = 0,0085) et Gemini ( p = 0,044) ont tous deux surpassé Grok. La reproductibilité était de 100 % pour ChatGPT, contre 80 % et 84 % pour Gemini et Grok ( p = 0,005).

ChatGPT a démontré une performance supérieure, malgré une faible exhaustivité globale. Ces résultats soulignent le rôle des chatbots comme outils d’aide plutôt que comme outils indépendants pour l’éducation des patients. Des travaux futurs, avec plus de questions et des analyses longitudinales, seront nécessaires pour mieux définir leur place en contexte clinique.