LL’Intelligence Artificielle, notre futur psychiatre ? | #2 Dossier Pop’Sciences « Diagnostic 2.0 : Quand l’IA intervient »

Article #2 – Dossier Pop’Sciences Diagnostic 2.0 : Quand l’IA intervient

Se classant au deuxième rang des causes de mortalité en France après les accidents cardiovasculaires, les troubles liés à la santé mentale sont aujourd’hui une préoccupation majeure en termes de santé publique. Dans cette quête du « mieux prévenir pour mieux guérir », l’intelligence artificielle (IA) pourrait s’imposer comme un précieux allié dans le diagnostic des troubles mentaux.

En analysant de vastes quantités de données, collectées auprès des patients et issues de la recherche médicale, l’IA serait capable d’identifier des modèles, des tendances et des corrélations qui soutiennent les médecins dans leurs efforts pour diagnostiquer et traiter ces troubles. Elle suscite pourtant de vifs fantasmes vis-à-vis de ses capacités en psychiatrie, qu’en est-il vraiment ?

Un article de Léo Raimbault, rédigé
pour Pop’Sciences – 5 septembre 2023

LLa complexité du diagnostic en psychiatrie

Image générée par IA (Dall-E) ©Pop’Sciences

Le diagnostic en santé mentale repose sur des symptômes exprimés par les patients lors d’entretiens avec leur psychiatre. La psychiatrie étant une discipline clinique, elle s’appuie sur des signes objectifs (comportementaux et verbaux) perçus chez le patient, mais également sur les ressentis subjectifs du psychiatre dans son interaction avec le patient. Au cours de discussions avec son patient, le psychiatre identifie la nature des symptômes qu’il rapporte au « pattern » (ensembles de symptômes signatures) d’un trouble.

Or, un diagnostic en psychiatrie ne s’établit pas uniquement par la discussion. Le psychiatre peut repérer des indices du trouble psychique qu’exprime son patient par des signaux paraverbaux, des signaux qui excluent l’expression orale ou verbale. Ce sont, par exemple, la gestuelle, les expressions du visage ou le ton de la voix. Grâce à ces données, il synthétise et relie les informations, des connexions s’établissent et le diagnostic s’affine.

LLes apports de l’IA en psychométrie

Mais que peut apporter l’IA, reine des mathématiques appliquées, au diagnostic en psychiatrie clinique ? Alors que les professionnels de la santé disposent de leur raisonnement subjectif pour démêler la complexité de la psyché humaine, les modèles d’IA, notamment les réseaux de neurones, peinent encore à déduire des liens statistiques plausibles entre des symptômes donnés et un trouble psychique précis.

Malgré ces limites, les modèles d’IA représentent des outils précieux pour le diagnostic en santé mentale à plusieurs niveaux. Les questionnaires de psychométrie, par exemple, permettent de mesurer et d’évaluer différents aspects de l’état mental d’un patient. Il s’agit d’un ensemble de questions standardisées auxquelles répondent les patients, portant sur leurs émotions, leurs relations sociales, leurs comportements, leurs pensées… Les réponses à ces questionnaires fournissent aux psychiatres des informations essentielles. D’une part, elles permettent d’éclairer sur l’état du patient, et, d’autre part, elles aident à une meilleure compréhension des troubles mentaux en identifiant des schémas généraux. Or, l’analyse de ces documents requiert un investissement de temps considérable de la part des professionnels de la santé mentale.

De plus, la complexité du comportement humain rend difficile l’utilisation d’une approche catégorielle (oui/non) pour évaluer les symptômes, surtout chez les enfants dont la psyché, en pleine évolution, n’est pas aussi stabilisée que celle des adultes. Pourtant, la précision de ces questionnaires est cruciale pour fournir des éléments complémentaires aux diagnostics et favoriser des accompagnements efficaces. En générant des descriptions de plus en plus précises des symptômes, on peut diagnostiquer plus vite et améliorer la qualité de l’accompagnement des familles et limiter l’impact des troubles sur le développement et la construction de la personnalité chez les enfants. Une intervention précoce et précise est donc essentielle pour offrir de meilleures trajectoires évolutives aux enfants présentant ce type de troubles.

Et c’est bien là sa qualité première : l’IA peut brasser des quantités phénoménales de données en un temps réduit. Les modèles peuvent désormais analyser en masse des questionnaires de psychométrie à une vitesse fulgurante, permettant de déterminer avec précision des patterns associés à différents troubles psychologiques. En identifiant des patterns comportementaux récurrents pour un trouble, les algorithmes d’IA offrent une quantification et une modélisation précieuses, apportant une objectivité nouvelle à leur compréhension.

Image générée par IA ©Pop’Sciences

LL’IA, une révolution en psychiatrie ?

Pierre Fourneret, pédopsychiatre et chef du service Psychopathologie du développement de l’enfant et de l’adolescent à l’Hôpital Femme Mère Enfant (Hospices Civils de Lyon), nous rappelle que si l’IA sort son épingle du jeu pour définir des patterns à grande échelle, s’appuyant sur la logique des grands nombres ^[1], il en va tout autrement à l’échelle individuelle. Quand une population entière est aisément prédictible, l’individu est bien plus aléatoire et incertain. De fait, si en psychiatrie les outils d’IA peuvent prédire des comportements, voir des diagnostics à grande échelle, ils ne donnent qu’un pourcentage de risque et peinent encore à prédire au-delà de 50 à 60% le comportement individuel et les risques qu’un patient pourrait prendre pour sa sécurité et celle d’autrui.

Bien loin de remplacer les psychiatres en raison de sa nature artificielle, l’IA se présente néanmoins comme un atout précieux : en identifiant des modèles comportementaux et en offrant des outils d’analyse avancés, elle vient compléter l’intelligence naturelle des cliniciens. Cependant, nous devons rester vigilants quant à son utilisation éthique et responsable. L’IA ne remplace pas l’empathie et la chaleur humaine dans la relation thérapeutique… quoique les “chatbots” fassent des pas de géants dans ce domaine. Certains pays, notamment en Asie, utilisent déjà des agents conversationnels « intelligents » qui offrent un support émotionnel et empathique. Cette approche soulève des questions quant à l’authenticité du soutien reçu, car il est facile de prêter à ces rois de l’imitation du langage humain, une âme, une humanité, voire de réelles compétences psychiatriques. Bien que cela puisse avoir ses avantages, il s’agit davantage d’un soutien conversationnel, d’un beau miroir confortant son interlocuteur que d’une réelle thérapie. Comme souvent, l’IA ne peut être l’unique solution, mais un outil.

Une relation thérapeutique ne se résume pas simplement à des compliments et à l’approbation de notre interlocuteur. Le thérapeute a aussi la capacité d’injecter des éléments qui peuvent déstabiliser et pousser son patient à évoluer, tout en ayant l’assurance de pouvoir le soutenir en cas de besoin. Cette dimension de la thérapie ne peut pas être reproduite par une IA. C’est ici qu’émerge la question de la responsabilité, car les erreurs potentielles de l’IA dans les conseils thérapeutiques pourraient bien sûr avoir de graves conséquences.

QQuel avenir pour l’IA en psychiatrie ?

Dans le domaine de la santé mentale, l’impact de l’IA suscite à la fois espoirs et interrogations. Selon Pierre Fourneret, si l’on surestime et fantasme largement l’impact actuel de l’IA, il est possible que l’on sous-estime son influence à long terme sur les pratiques en santé mentale. Alors que certaines applications existent déjà, les avancées technologiques exponentielles pourraient bientôt permettre des développements bien plus conséquents.

Quoi qu’il en soit, l’IA ouvre de nouvelles perspectives pour une meilleure compréhension des troubles mentaux et un soutien plus ciblé aux patients en souffrance psychique. Cette approche éclaire notre compréhension de l’esprit humain et inspire de nouvelles stratégies thérapeutiques. Pour Pierre Fourneret “l’intelligence artificielle peut aider à comprendre l’intelligence naturelle et, en retour, l’intelligence naturelle peut aider à améliorer la complexité et les algorithmes de traitement utilisés par les logiciels ou les robots.”

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Notes :

[1] L’IA s’appuie sur la logique des grands nombres et la notion de régression à la moyenne. Plus l’échantillon évalué est grand, plus la moyenne des réponses globales va se rapprocher de « la vérité », ou en tout cas du chiffre exact. C’est à partir de ces matrices que l’IA va inférer un pourcentage de risque ou une tendance diagnostique assortie d’un pourcentage de plausibilité.

PPour aller plus loin :

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