Cette intelligence artificielle reconnaît les personnes aux tendances suicidaires

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SUICIDE
aurumarcus via Getty Images
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SCIENCE - La machine ne lit pas encore dans les pensées, mais on pourrait parfois le croire. Comme dans cette étude, publiée par Nature ce lundi 30 octobre, où une intelligence artificielle arrive à savoir si une personne a des tendances suicidaires. Le tout, simplement en analysant le cerveau des patients pendant qu'ils pensent fort à une liste de concepts.

Les chercheurs américains ont ainsi testé 34 personnes, 17 avec des tendances suicidaires et 17 autres sains, sans trouble neurologique connu. Chaque cobaye doit se concentrer sur 30 mots différents, pendant 3 secondes à chaque fois. En parallèle, leur cerveau est analysé par un IRMf, un appareil qui mesure en temps réel l'oxygénation des différentes zones de nos méninges et donc leur activité.

Une intelligence artificielle a ensuite analysé ces résultats pour y trouver un lien entre les pensées suicidaires et l'activité cérébrale. La machine a vu juste pour 15 des patients avec tendances suicidaires et 16 des patients sains. Un taux de réussite de 91%.

Un outil de test au potentiel gigantesque

Encore plus fort: les chercheurs ont ensuite voulu voir si l'algorithme arrivait à distinguer si une personne avait déjà tenté de passer à l'acte. Encore une fois, le taux de réussite du programme est impressionnant: 94% de réussite, soit 16 personnes sur les 17 ayant des idées suicidaires.

Pour réussir à faire la distinction, l'algorithme a trouvé des liens entre six concepts et cinq zones cérébrales. Quand les terme "mort", "cruauté", "trouble", "insouciance", "bien" ou encore "prier" étaient utilisés, ces zones bien spécifiques du cerveau étaient activées chez les personnes aux pensées suicidaires.

Aussi prometteuse que soit l'étude, il existe évidemment des limitations. Il faudra d'autres travaux pour vérifier que ce lien, testé sur un petit nombre de personnes, est bien réel. Ou encore voir s'il est possible d'appliquer un algorithme similaire pour détecter, plus généralement, divers troubles mentaux.

Auquel cas, cette technique pourrait devenir "un outil médical majeur pour diagnostiquer et évaluer l'efficacité d'un traitement dans le cadre de troubles psychiatriques", estime pour Nature le chercheur américain Barry Horwitz, de l'Institut national des sciences.

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