LES SONS DE L’ESPRIT
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Les sons de l’esprit : L’IA propose une nouvelle méthode prometteuse pour diagnostiquer les troubles mentaux
Les modèles d’intelligence artificielle recherchent des schémas sonores indétectables pour l’oreille humaine.
Les méthodes traditionnelles de diagnostic des troubles mentaux, basées sur des entretiens cliniques avec un psychiatre, peuvent être longues et subjectives. C’est pourquoi des chercheurs expérimentent l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour automatiser et améliorer ce processus.
Des modèles d’IA peuvent analyser les propriétés acoustiques de la voix (comme le ton, le rythme et la hauteur) pour détecter des signes de troubles mentaux tels que la dépression et l’anxiété, souvent indétectables par une oreille humaine. Contrairement aux outils textuels, qui peuvent être biaisés par les différences culturelles et linguistiques, ces méthodes se concentrent sur la manière dont les mots sont prononcés plutôt que sur leur signification.
Les chercheurs en Chine ont développé un modèle d’IA qui utilise une technique de « pré-entraînement » sur des données de voix générales, puis l’affinent pour détecter spécifiquement la dépression. Ce modèle a montré une précision de 96 % pour identifier la dépression et de 95 % pour évaluer sa gravité.
En France, des chercheurs de l’Université de la Sorbonne utilisent une approche similaire avec des spectrogrammes, des cartes visuelles des ondes sonores. Leur modèle détecte divers troubles mentaux (dépression, anxiété, insomnie) à partir de l’analyse des variations de fréquence et de volume dans la voix.
Ces technologies pourraient faciliter l’accès aux diagnostics, notamment pour les personnes incapables de verbaliser leur état mental (alexithymie) ou vivant dans des zones rurales où les professionnels sont rares.