Luc Garczynski, jeune chercheur en psychologie clinique

Luc Garczynski est psychologue clinicien TCC, doctorant à l’Université de Montréal. Il a mis près de trois ans entre sa découverte de ChatGPT et la décision d’y consacrer sa thèse. Trois ans à tester l’outil, à être déçu, à le mettre de côté, à y revenir, à chercher des contre-arguments dans une classe qui ne répondait pas, à laisser un projet doctoral s’effondrer avant d’en accepter un autre. Récit d’une trajectoire où la résistance à l’IA n’a pas été un obstacle mais une partie du travail.

Luc Garczynski est doctorant en psychologie à l’Université de Montréal depuis septembre 2025. Formé en thérapies cognitives et comportementales à l’Université de Strasbourg, il prépare une thèse sur l’intégration responsable d’un chatbot LLM comme adjuvant à la TCC pour adultes anxio-dépressifs. Son positionnement est explicitement synergique : il ne défend ni le remplacement du thérapeute par l’IA, ni le maintien d’une pratique imperméable à l’outil. Mais cette position n’est pas arrivée d’un coup.

Ce témoignage est un récit de trajectoire. Pas un discours de méthode, pas une position théorique : le fil d’événements concrets qui ont fait qu’un étudiant en TCC a fini par se dire qu’il était temps d’arrêter de repousser la question et de la regarder en face.

En L3 : la graine qu’on ne voit pas

L’histoire commence avant la rencontre avec les LLM. En troisième année de licence, Luc ne sait pas encore vers quel master s’orienter. Il parcourt la littérature en psychologie clinique et tombe sur un article qui le marque. Une intervention numérique, conçue par une équipe de recherche autour d’une certaine madame Weiner, développée pour soutenir des travailleurs sociaux chinois pendant le SRAS-CoV-1. Des résultats encourageants. Rien de spécifiquement psychothérapeutique au sens strict, mais une idée qui reste.

« Je sais pas pourquoi ça m’avait autant marqué. Mais je pense que j’avais toujours eu cette idée de me dire : quand j’aime bien quelque chose, j’aime bien le partager. Et la psychologie, c’est de très loin mon centre d’intérêt premier. »

Ce qui s’imprime alors, ce n’est pas « l’IA, c’est bien ». C’est une question plus ancienne : comment diffuser la psychothérapie à une plus grande échelle ? Comment rejoindre des personnes qui ne croiseront jamais un cabinet de psy ? La question traversera les cinq années suivantes, revenant régulièrement quand Luc observera autour de lui « depuis qu’il est petit, ces adultes qui interagissent, ses potes, et se dira : il manque des variables là dans leur raisonnement, il souffre sur des points où il est pas compris, il se serait pas énervé là s’il avait communiqué autrement. »

M2, hiver 2022 : la révélation par accident

La première rencontre avec ChatGPT n’est ni planifiée ni enthousiaste. Elle passe par un détail trivial : un texte d’anglais trop bien rédigé pour son auteur.

« J’étais assez fort en anglais, et mon coloc et son ami me demandent de relire leur texte, et je trouvais ça vraiment bien rédigé. J’étais en mode : ah, mais ils l’ont copié sur Internet, c’est un peu cramé. Je connaissais le niveau de mon ami, j’étais en mode, il ne rédige pas ça. Et il me dit, c’est l’IA qui a fait ça. Il me montre ChatGPT. Et en plus il me dit : ouais, mais on ne parle pas trop aux gens, il faut garder le secret, sinon ça va trop exploser. »

Au bout de deux semaines, tout le monde en parlait. Pour Luc, les premiers essais sont décevants. Il est en train de réviser ses partiels de TOC, il demande une présentation du traitement du TOC en TCC. L’IA de l’époque (c’est la première version de ChatGPT, GPT-3.5) renvoie quelque chose qui impressionne superficiellement. Dès qu’on creuse, ça se dégrade vite.

« J’avais espoir qu’il m’aide pour le rapport de stage, mais c’était une espèce de vomi verbal, en fait. Moi j’ai toujours été trop perfectionniste pour sortir quelque chose comme ça. »

L’ambivalence s’installe. Des phases d’usage, des phases d’abandon. Et, tout de suite, en arrière-plan, une angoisse de fond : le potentiel d’être remplacé par l’IA. Luc la décrit comme un biais anthropologique, « très frappant dès le début ». C’est le genre d’angoisse qu’on repousse en changeant de sujet, en minimisant l’outil, en décrétant qu’il est trop limité pour être une menace.

Le cours qui remue : une classe entière qui n’entend pas

Un moment précis casse l’équilibre. Pendant son M2 TCC, Luc suit un cours dispensé par Matthieu Ferry qui évoquait les potentiels de transformation radicale de l’IA dans notre société et dans notre métier en particulier. Ce qui frappe Luc, ce n’est pas seulement le contenu : c’est le décalage avec les réactions de ses camarades de promotion.

« Ce cours m’a remué pendant plusieurs jours. Dès la sortie, j’ai appelé mon frère pour en parler. Ce qui m’a frappé, c’est le décalage avec les réactions de mes camarades de promotion. La plupart relativisaient, certains balayaient d’un « c’est comme l’ordinateur, ça va changer nos pratiques ». Mais je sentais bien, même en discutant avec eux après coup, qu’ils ne mesuraient pas l’ampleur de ce qui était en train de se produire ni la vitesse à laquelle ça allait s’accélérer. »

Luc décrit ce moment comme une rupture silencieuse : les autres ne voient pas, lui voit quelque chose mais ne peut pas encore le nommer. Il garde en tête les contre-arguments entendus dans la classe pendant des mois, confrontant chaque argument à ce qu’il continue de lire et d’observer. C’est, rétrospectivement, le début d’un travail de fond qui va durer trois ans.

À l’époque, ce travail reste confiné dans sa tête. Ce qui occupe son quotidien de chercheur en formation, c’est un projet doctoral en préparation avec une startup (Feel) qui développait une application mobile pour l’anxiété et la dépression. Luc travaille plusieurs centaines d’heures avec leur équipe, se prépare à rejoindre leur labo pour sa thèse, et voit concrètement comment on peut mettre de la psychoéducation ACT dans une appli qui tient dans une poche.

M2 au Canada : l’IA devient un outil de pensée

Le stage clinique de M2 se fait à Montréal, à l’unité Psy Intégrative Montréal, sous la supervision de Céline Castillo. Luc travaille auprès de patients présentant un TSPT, des phobies scolaires, des troubles anxieux — enfants, adolescents, vétérans, victimes. C’est un stage dense, et pour la première fois Luc se retrouve à devoir produire du raisonnement clinique structuré au quotidien, pas seulement pour des rendus académiques.

C’est là que son usage personnel de l’IA change de nature. Il ne s’agit plus d’essayer si ça sait rédiger un rapport de stage : il s’agit d’éprouver l’outil comme soutien à sa propre réflexion, en croisant ce qu’il lit, ce qu’il observe en stage et ce qu’il formule pour lui-même.

« Je me disais, en fait, je ne peux pas sous-traiter. C’est que je dois comprendre au maximum tout ce que je fais, et l’IA va venir soutenir cette réflexion. Et quand j’ai vraiment posé des bases, là l’IA elle vient dire : regarde ci, regarde ça. Donc là tout de suite il y a une interaction sur le plan du travail, sur la réflexion clinique, etc. »

Une règle s’établit, presque à son insu : comprendre d’abord, croiser ensuite. Ne jamais recommander l’IA directement à un patient de son stage, mais l’utiliser pour fortifier son propre raisonnement avant la séance. C’est une posture qu’il va retrouver, quelques mois plus tard, quand il interviewera quatre psychologues TCC pour son étude qualitative : eux aussi, sans qu’il leur ait soufflé la réponse, ont d’abord utilisé l’IA pour eux-mêmes avant d’envisager un usage clinique.

Été 2025 : Feel s’effondre, le plan B devient plan A

L’été 2025 est un pivot. La levée de fonds de la startup Feel ne se passe pas comme prévu. Le plan doctoral avec l’équipe de Feel s’effondre. Luc avait heureusement « fait ses devoirs » en candidatant en parallèle à l’Université de Montréal, avec un directeur de thèse qui travaillait sur l’hypnose en oncologie et les douleurs chroniques.

« C’étaient des sujets solides, mais qui ne correspondaient pas à ce vers quoi je sentais que je devais aller. Je lui ai dit que je voulais travailler sur autre chose. Et il m’a demandé : mais tu veux faire quoi ? »

C’est devant cette question — « tu veux faire quoi ? » — que Luc réalise qu’il ne peut plus se payer le luxe de repousser la question qu’il avait « pas envie de regarder ».

La bascule : « je vais passer le pas »

La décision se prend sans mot d’ordre, sans plan détaillé.

« Là, je reprends un peu mon sujet, puis finalement je viens en discuter, et je me dis : mais en fait, je vais passer le pas. Je vais essayer d’intégrer l’IA en psychothérapie. »

La première réflexion de Luc est de savoir s’il va partir sur un format autonome — une IA à qui l’on donne des consignes pour qu’elle fasse elle-même le travail thérapeutique. Il creuse la littérature. Il voit que ça se chevauche beaucoup avec le champ des interventions numériques. Et il arrive à un semi-consensus qui est aussi le sien, au fond, depuis le cours de M2 qui l’avait remué : il va falloir garder le meilleur des deux mondes, et parler d’une synergie plutôt que d’une substitution.

Le cas fondateur : un adolescent, une application de relaxation

Entre-temps, un cas clinique de son stage va faire office de déclencheur concret. Luc rédige son mémoire de master sur un adolescent en situation de refus scolaire anxieux. L’un des éléments du protocole qu’il met en place, c’est un entraînement à la relaxation. Il lui fournit une application de relaxation guidée et observe comment le patient l’utilise.

« Je regarde comment ça fonctionne, comment il jouait avec, et je me dis : c’est quand même dingue, ce potentiel de ce truc. J’aurais perdu du temps à lui faire entraîner la respiration. Le fait d’avoir cette concentration cognitive à compter en même temps qu’il respire, en situation déjà activée, plutôt que de sortir mon papier qui va le mettre dans une bulle… et là j’ai terminé, mais en fait, ça c’est trop fort. Et en fait, l’IA peut tout à fait jouer cette case-là. »

L’observation est simple, mais elle retourne une partie de ses questions théoriques : le temps de séance est précieux, les compétences à automatiser (respiration guidée, restructuration des pensées, psychoéducation) sont nombreuses, et le patient bénéficie de pouvoir les travailler à son rythme, hors séance, avec un support qui ne se fatigue jamais.

L’expérientiel avant la théorie

À l’arrivée à Montréal pour son doctorat, Luc a déjà plusieurs années d’usage personnel de l’IA derrière lui. Ce détail n’est pas une anecdote : c’est devenu un préalable méthodologique affirmé.

« Depuis que j’ai appris qu’il y avait l’IA, je l’ai utilisée beaucoup. Et c’est ce que je dis aussi dans l’article où j’interviewe des psychologues TCC. Un point que je relève : ils ont tous commencé par l’utilisation de l’IA dans leur quotidien sans forcément même arriver à une connaissance très théorique de comment ça fonctionne. Le rapport expérientiel, où tu vois les failles, tu vois les moments où elle se trompe, les moments où c’est bon, les moments où c’est intéressant — je me suis dit que c’était quand même un edge sympa. »

C’est une prise de position discrète mais forte. Dans un champ où la plupart des critiques (et beaucoup d’enthousiasmes) viennent de chercheurs qui n’ont jamais vraiment utilisé les LLM autrement qu’en démonstration publique, Luc pose que l’expérience directe est une condition minimale de rigueur. Il ne s’agit pas d’être « pour » ou « contre » l’outil, il s’agit de ne pas parler d’un objet qu’on n’a jamais tenu en main.

Aujourd’hui : la triade et la cartographie patiente

Aujourd’hui, le projet doctoral de Luc a pris forme. Il est structuré en trois étapes : une scoping review PRISMA-ScR pour cartographier les usages adjuvants déjà documentés, une co-construction participative d’un cadre opératoire avec trois groupes de parties prenantes (patients, psychologues TCC, développeurs IA), et un essai clinique randomisé comparant TCC vs TCC + chatbot LLM sur six semaines.

Le cadre conceptuel qu’il mobilise est une triade LLM-patient-thérapeute : trois pôles, trois interactions croisées, et une idée directrice — les paramètres cliniquement pertinents ne se laissent pas réduire à une configuration unique. Sa question n’est pas « faut-il intégrer un LLM ? » mais comment distinguer les configurations d’intégration possibles les unes des autres.

« Moi, tout ce qui m’intéresse ici, c’est juste cette articulation qu’un patient utilise un LLM, peu importe les modalités autour de si c’est encadré, si le LLM a été fine-tuné, s’il y a un RAG. C’est ça que j’ai envie d’étudier. Comment, c’est quoi les différentes configurations d’intégration d’un LLM en psychothérapie ? »

Luc défend la posture exploratoire comme une qualité de son projet, pas une faiblesse. Il sait que ses résultats seront imparfaits, qu’ils se révéleront partiellement faux à mesure que les modèles évoluent, que certains de ses paramètres seront obsolètes avant même la soutenance. Son ambition n’est pas de produire la configuration parfaite : elle est de poser des briques qui faciliteront la recherche suivante.

Ce que cette trajectoire nous apprend

Trois choses, au moins, qu’il vaut la peine d’épingler.

Témoignage recueilli en mars et avril 2026, au fil de trois entretiens. Luc Garczynski est doctorant à l’Université de Montréal, sous la supervision de son directeur de thèse.