Alors que l’intelligence artificielle révolutionne déjà la médecine, la santé mentale demeure un domaine en quête de transformations profondes. En France, la psychologie, souvent ancrée dans des principes du 19e siècle, semble (encore) résister aux avancées scientifiques et technologiques. En repensant la psychologie de manière scientifique et amplifiée par l’IA, on rend la santé mentale plus accessible, plus précise, plus prédictive… sans perdre en humanité.
L’IA pour ouvrir la voie de la psychologie scientifique de demain
L’IA a depuis longtemps pris sa place dans le monde de la santé, que ce soit dans la chirurgie, le diagnostic physique, ou le traitement des patients. En revanche, la santé mentale, un domaine plus récemment scientifique, est quant à lui en retard. Alors même qu’elle offre un éventail d’applications illimitées. Lier IA et psychologie consiste à faire de la santé mentale un domaine aussi objectivement mesurable et traçable que la santé physique.
Un exemple concret est l’utilisation de l’IA pour analyser les biomarqueurs, tels que la modulation de la voix. En effet, tout signal de parole contient une riche combinaison d’informations à partir du ton, des intonations, des pauses, du placement de la voix, etc. Cette richesse fait de la parole un élément de diagnostic précoce puissant pour identifier les signes de dépression et d’anxiété. Les études scientifiques sur le sujet ouvrent des portes pour accélérer le développement d’applications dans ce domaine. C’est pourquoi il est urgent de travailler sur la psychologie scientifique et de permettre aux tendances sociétales de guider la recherche, malgré le manque de prise de risque dans les financements publics. On ne parle pas ici d’une IA surpuissante, mais d’une IA qui sert le travail des professionnels de la santé mentale, qui accélère le diagnostic : plus rapide, plus précis et limitant les erreurs humaines.
L’impact éthique et les biais algorithmiques soulèvent des préoccupations majeures
L’utilisation de l’intelligence artificielle en santé mentale présente des enjeux majeurs liés aux biais algorithmiques et à l’éthique. Les algorithmes peuvent être influencés par des biais présents dans les données d’entraînement, ce qui peut entraîner des prédictions moins précises ou inappropriées, notamment pour les populations minoritaires. De plus, la collecte et l’analyse de données sensibles soulèvent des préoccupations concernant la protection de la vie privée et des données, nécessitant le respect des réglementations en matière de protection des données et la mise en place de mesures de sécurité robustes. La transparence et l’explicabilité des décisions prises par les systèmes d’IA sont essentielles pour garantir la confiance des utilisateurs et permettre la détection et la correction des biais potentiels.
Un autre exemple d’enjeu dans l’utilisation de l’IA en santé mentale est l’origine des données sur lesquelles elle se base. En effet, les bases de données qu’utilisent les algorithmes viennent très régulièrement des pays ayant les moyens de développer ces modèles d’IA. Les pays n’en ayant pas les moyens reprennent ces modèles de données malgré qu’elles ne soient pas forcément transposables à la culture du pays. L’aspect interculturel des données est un fort enjeu en santé mentale.
En somme, la conception et l’utilisation de l’IA en santé mentale exigent une réflexion approfondie sur les implications éthiques et sociales, ainsi qu’un engagement envers la promotion de valeurs telles que la justice, l’inclusion et le respect de la vie privée.
Transformer la dynamique de la santé mentale avec l’IA
La santé mentale a la possibilité d’adopter une approche plus rapide et précise avec l’IA. Prenons l’exemple du Burn out. À travers l’analyse de données multidimensionnelles, l’IA peut permettre d’identifier des patterns et des signaux précurseurs de Burn out qui pourraient passer inaperçus à l’œil humain. Le suivi d’indicateurs biométriques permet de détecter les signes physiologiques du stress et de l’épuisement. Aussi, l’IA peut surveiller les changements de comportement, tels que la baisse de productivité, l’absentéisme, les retards, les erreurs et la communication négative, qui peuvent indiquer un Burn out imminent.
En bref, l’IA offre un potentiel considérable pour améliorer la détection du Burn out. En combinant l’analyse de données, la personnalisation et le respect de la vie privée, l’IA peut aider les entreprises à identifier les employés à risque et à mettre en place des mesures préventives pour les protéger de l’épuisement professionnel. L’utilisation responsable de l’IA dans ce domaine peut contribuer à améliorer le bien-être des employés et à créer un environnement de travail plus sain et plus productif. Il faut s’enthousiasmer de cette nouvelle page qui s’écrit et qui offre de repenser la psychologie de manière scientifique, prédictive, et guidée par les tendances sociétales. Mais il faut le faire avec esprit critique et éthique en intégrant l’IA comme catalyseur d’innovation.
Cette dynamique doit commencer dès la formation, où les futurs professionnels de la psychologie doivent être préparés à intégrer les avancées technologiques (alors qu’aujourd’hui l’innovation n’est pas enseignée en cursus de psychologie) pour inventer le futur de la psychologie et répondre à une question : comment puiser dans les enseignements du passé pour innover et devenir les acteurs de la psychologie de demain ?
