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Un robot qui repère le risque suicidaire

Des chercheurs de l’université de Cincinnati viennent de tester avec succès un algorithme conçu pour analyser la voix et le discours d’une cohorte de patients. Leurs résultats, publiés dans la revue scientifique Suicide and Life-Threatening Behavior, confortent ceux recueillis par plusieurs autres équipes qui s’emploient à mettre au point des logiciels capables d’épauler les médecins dans le dépistage de certains troubles mentaux. En effet, s’il est quasiment impossible de prédire le passage à l’acte suicidaire, les psychiatres ont développé des outils pour repérer les individus à risque. Une plongée dans les écrits de candidats au suicide a montré que l’emploi d’un vocabulaire morbide, ou de certaines associations de mots, constitue un indice de fragilité. Et, récemment, la littérature scientifique a mis en lumière des marqueurs de risque non perceptibles par l’oreille humaine, comme la façon d’articuler, le débit ou des modulations dans l’intonation de la voix. C’est donc à une analyse conjuguée des données verbales et acoustiques que la machine a été entraînée. Pour mettre leur algorithme à l’épreuve, les chercheurs ont enrôlé trois catégories de personnes : des patients ayant tenté de mettre fin à leurs jours dans les 25 heures précédant l’entretien, des malades mentaux sans idées de mort et un groupe témoin. Filmé et enregistré, chacun a été invité à se confier, guidé par une série de questions ouvertes : Avez-vous de l’espoir ? Des peurs ? Des secrets ? Êtes-vous énervé ? Après «  traitement  »  des réponses, la machine s’est avérée capable de classer chaque patient dans le bon groupe avec une précision de 85 %.

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Le Pr John Pestian (hôpital pédiatrique de Cincinnati), principal auteur de ce travail, souligne que «  les nouvelles technologies n’ont pas encore vraiment trouvé leur place dans le domaine de la santé mentale, mais notre algorithme devrait changer la donne. Cette méthode pourra facilement être utilisée dans les écoles, les foyers pour sans-abri et les lieux associatifs, où une identification précoce permettrait de réduire le nombre de tentatives de suicide  ». La prévention primaire pourrait de ce fait bientôt connaître un nouvel élan grâce à ces nouvelles technologies. Car les chercheurs rêvent d’utiliser les algorithmes comme des «  veilleurs  » pour scanner les milliers de messages postés tous les jours sur Internet, dans les forums de discussion, les chats ou les réseaux sociaux.

Pestian, J. P.,et al., Suicide Life Threat Behav,(2016) 46:154–159. doi:10.1111/sltb.12180