{"id":12900,"date":"2023-09-11T11:00:15","date_gmt":"2023-09-11T09:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/sydologie.com\/?p=12900"},"modified":"2023-10-31T17:21:23","modified_gmt":"2023-10-31T16:21:23","slug":"depression-lintelligence-artificielle-peut-elle-nous-sauver-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sydo.fr\/sydologie\/2023\/09\/depression-lintelligence-artificielle-peut-elle-nous-sauver-ia\/","title":{"rendered":"D\u00e9pression : l’intelligence artificielle peut-elle nous sauver ?"},"content":{"rendered":"

La d\u00e9pression est un fl\u00e9au mondial touchant des millions de personnes. Selon l’Organisation mondiale de la sant\u00e9, plus de 264 millions de personnes dans le monde souffrent de d\u00e9pression, ce qui en fait l’une des principales causes d’invalidit\u00e9. En outre, la d\u00e9pression est souvent sous-diagnostiqu\u00e9e et mal prise en charge, avec seulement la moiti\u00e9 des personnes atteintes recevant un traitement ad\u00e9quat. Nous sommes d\u2019ailleurs les champions du monde de la d\u00e9pression (21% de la population fran\u00e7aise touch\u00e9e). Ces chiffres alarmants soulignent l’urgence de d\u00e9velopper de nouvelles approches pour d\u00e9tecter et traiter la d\u00e9pression de mani\u00e8re pr\u00e9coce et efficace<\/strong> (pour voir plus : https:\/\/www.who.int\/fr\/news-room\/fact-sheets\/detail\/depression<\/a>).<\/p>\n

Une d\u00e9pression ou des d\u00e9pressions ? <\/strong><\/p>\n

La d\u00e9pression est souvent per\u00e7ue comme une maladie homog\u00e8ne, mais la r\u00e9alit\u00e9 est tout autre. Comme le souligne le Dr Eiko Fried, chercheur en psychologie clinique, la d\u00e9pression, comme d’autres troubles psychiques, est un syst\u00e8me dynamique complexe caract\u00e9ris\u00e9 par des sympt\u00f4mes variables<\/strong> plut\u00f4t qu\u2019une cat\u00e9gorie claire avec des causes simples.<\/p>\n

Du point de vue sociologique, la d\u00e9pression est un ph\u00e9nom\u00e8ne qui peut varier consid\u00e9rablement d’une culture \u00e0 l’autre.<\/strong> Par exemple, certaines cultures envisagent la d\u00e9pression principalement en mati\u00e8re de sympt\u00f4mes physiques tandis que d’autres la conceptualisent davantage en mati\u00e8re d’\u00e9tats \u00e9motionnels. De plus, les attitudes culturelles envers la d\u00e9pression ainsi que son traitement peuvent \u00e9galement influencer la fa\u00e7on dont les individus vivent et g\u00e8rent leur d\u00e9pression.<\/strong><\/p>\n

Le sociologue \u00c9mile Durkheim a apport\u00e9 une contribution importante \u00e0 notre compr\u00e9hension de la d\u00e9pression et du suicide. Durkheim a examin\u00e9 les taux de suicide dans diff\u00e9rentes soci\u00e9t\u00e9s et a constat\u00e9 qu’il \u00e9tait influenc\u00e9 par des facteurs sociaux tels que l’int\u00e9gration et la r\u00e9gulation sociales. Cette perspective souligne que la d\u00e9pression et le suicide ne sont pas seulement des probl\u00e8mes individuels, mais qu\u2019ils sont \u00e9galement profond\u00e9ment enracin\u00e9s dans le contexte soci\u00e9tal d\u2019un pays.<\/strong><\/p>\n

La n\u00e9cessit\u00e9 d\u2019une approche int\u00e9grative de la d\u00e9pression<\/strong><\/p>\n

La n\u00e9cessit\u00e9 d’une approche globale et pluridisciplinaire s’impose. En effet, comme nous l\u2019avons mentionn\u00e9, la d\u00e9pression est une pathologie multifactorielle qui requiert une analyse \u00e0 la fois des \u00e9l\u00e9ments individuels et soci\u00e9taux. Dans le cadre de la psychologie, on se penchera sur des aspects tels que l’h\u00e9ritabilit\u00e9, les ant\u00e9c\u00e9dents de traumatismes, les traits de personnalit\u00e9 ou encore les facteurs biologiques. Chaque individu est unique, et ces caract\u00e9ristiques personnelles peuvent interagir et influencer la mani\u00e8re dont la d\u00e9pression se manifeste et comment elle peut \u00eatre trait\u00e9e <\/strong>de mani\u00e8re efficace.<\/p>\n

L’angle sociologique offre une perspective plus large<\/strong>, mettant en lumi\u00e8re l’interaction complexe entre les individus et leur environnement socioculturel. Les facteurs tels que la situation socio-\u00e9conomique, les pressions sociales, le soutien social disponible et les attitudes culturelles vis-\u00e0-vis de la sant\u00e9 mentale peuvent grandement affecter \u00e0 la fois le risque de d\u00e9pression et l’acc\u00e8s au traitement.<\/p>\n

Cependant, nous rencontrons un obstacle majeur ici : la sp\u00e9cialisation des chercheurs. Bien que la compr\u00e9hension interdisciplinaire soit souhaitable pour une appr\u00e9hension globale de la d\u00e9pression, un chercheur est souvent contraint par son domaine d’expertise<\/strong>. Un psychologue clinicien, par exemple, peut ne pas avoir les outils pour \u00e9valuer les facteurs sociologiques, et inversement, un sociologue peut ne pas \u00eatre form\u00e9 pour comprendre les intrications des facteurs biologiques.<\/p>\n

C’est pr\u00e9cis\u00e9ment l\u00e0 que r\u00e9side l’un des plus grands d\u00e9fis dans l’\u00e9tude et le traitement de la d\u00e9pression : d\u00e9cloisonner ces domaines d’expertise pour parvenir \u00e0 une vision int\u00e9grative<\/strong> de la maladie.<\/p>\n

Ainsi, le d\u00e9fi pour les chercheurs, les cliniciens et les d\u00e9cideurs politiques est de collaborer pour d\u00e9velopper des approches holistiques (globales) qui tiennent compte de l’individu dans son ensemble, tout en reconnaissant l’importance de l’environnement social et culturel dans lequel il \u00e9volue. Seule une approche aussi globale pourra, \u00e0 terme, aboutir \u00e0 des strat\u00e9gies de pr\u00e9vention et de traitement plus efficaces et personnalis\u00e9es<\/strong> pour lutter contre la d\u00e9pression : c\u2019est l\u00e0 que l\u2019intelligence artificielle entre en sc\u00e8ne.<\/p>\n

L’intelligence artificielle (IA) pourrait, \u00e0 mon avis, \u00eatre une cl\u00e9 pr\u00e9cieuse pour aborder la complexit\u00e9 de la d\u00e9pression sous un angle multifactoriel. En effet, les algorithmes d’IA, par leur capacit\u00e9 \u00e0 analyser de vastes ensembles de donn\u00e9es et \u00e0 identifier des motifs et des relations que les humains pourraient ne pas voir, peuvent aider \u00e0 int\u00e9grer et \u00e0 analyser \u00e0 la fois les facteurs individuels et soci\u00e9taux<\/strong>.<\/p>\n

Cas d’usage 1 : D\u00e9tecter la d\u00e9pression sur les r\u00e9seaux sociaux avec l’IA<\/h2>\n

Dans ce contexte, il semble que l’intelligence artificielle (IA) pourrait donc bien \u00eatre une arme redoutable dans la recherche, le traitement, la d\u00e9tection et la prise en charge de la d\u00e9pression. <\/strong>Aujourd’hui, nous aborderons un cas d’usage particuli\u00e8rement int\u00e9ressant : celui de Tavchioski, I., Robnik-\u0160ikonja, M., & Pollak, S., dans lequel ils ont d\u00e9velopp\u00e9 une m\u00e9thode pour d\u00e9tecter les signes de d\u00e9pression sur les r\u00e9seaux sociaux<\/strong> en utilisant des \u201ctransformers\u201d, c\u2019est-\u00e0-dire des mod\u00e8les de traitement du langage naturel (NLP) tr\u00e8s performants, et des ensembles. Imaginez un instant que votre fil d’actualit\u00e9 Facebook, Twitter ou Reddit puisse \u00eatre analys\u00e9 par une IA capable de d\u00e9celer les signes de d\u00e9pression dans les messages que vous et vos amis postez. Cela pourrait permettre une d\u00e9tection pr\u00e9coce de la d\u00e9pression et aider \u00e0 pr\u00e9venir ses cons\u00e9quences les plus graves.<\/p>\n

Voici comment ils ont proc\u00e9d\u00e9 :<\/p>\n

Premi\u00e8re \u00e9tape : construire un jeu de donn\u00e9es <\/strong><\/p>\n

La qualit\u00e9 d’un mod\u00e8le d’IA d\u00e9pend fortement de celle de ses donn\u00e9es.<\/strong> Les chercheurs ont donc utilis\u00e9 des donn\u00e9es provenant de Reddit et Twitter, qu’ils ont soigneusement nettoy\u00e9es et pr\u00e9trait\u00e9es. Les publications sur Reddit ont \u00e9t\u00e9 class\u00e9es en trois niveaux de signes de d\u00e9pression par des sp\u00e9cialistes<\/strong> :<\/p>\n

\u2022 Niveau 0 (Non d\u00e9prim\u00e9)<\/strong> – il n’y a aucun signe de d\u00e9pression dans la publication ; les d\u00e9clarations dans la publication sont soit sans rapport avec la d\u00e9pression, soit li\u00e9es \u00e0 l’offre d’aide ou de motivation aux personnes souffrant de d\u00e9pression.<\/p>\n

\u2022 Niveau 1 (Mod\u00e9r\u00e9)<\/strong> – une publication contient des signes mod\u00e9r\u00e9s de d\u00e9pression. Ces publications sont li\u00e9es \u00e0 un changement de sentiments, mais elles montrent des signes d’am\u00e9lioration et d’espoir.<\/p>\n

\u2022 Niveau 2 (S\u00e9v\u00e8re)<\/strong> – ces publications contiennent des signes graves de d\u00e9pression. Elles sont souvent li\u00e9es \u00e0 de s\u00e9rieuses pens\u00e9es suicidaires, \u00e0 des troubles ou \u00e0 des tentatives de suicide pass\u00e9es.<\/p>\n

Deuxi\u00e8me \u00e9tape : Entra\u00eener le mod\u00e8le<\/strong><\/p>\n

Les chercheurs ont adopt\u00e9 une approche de r\u00e9utilisation et d’affinement de mod\u00e8les pr\u00e9existants, en les formant pour rep\u00e9rer sp\u00e9cifiquement les signes de d\u00e9pression dans les messages de r\u00e9seaux sociaux.<\/strong> En d’autres termes, ces mod\u00e8les, semblables \u00e0 des cerveaux pr\u00e9-\u00e9duqu\u00e9s, ont \u00e9t\u00e9 personnalis\u00e9s avec des donn\u00e9es sp\u00e9cifiques \u00e0 notre sujet – la d\u00e9pression. Ils ont utilis\u00e9 soit des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9raux comme BERT, soit des mod\u00e8les sp\u00e9cialis\u00e9s dans l’analyse de tweets, comme BERTweet, puis ont ajust\u00e9 ces mod\u00e8les avec les donn\u00e9es propres \u00e0 la d\u00e9pression. Cette \u00e9tape d’adaptation s’appelle le \u00ab\u00a0Fine-tuning\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Troisi\u00e8me \u00e9tape : Tester l\u2019efficacit\u00e9 du mod\u00e8le <\/strong><\/p>\n

Les r\u00e9sultats sont prometteurs<\/strong> : les mod\u00e8les bas\u00e9s sur des transformers ont largement surpass\u00e9 les m\u00e9thodes de base. De plus, les chercheurs ont constat\u00e9 que les mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s sur des donn\u00e9es sp\u00e9cifiques au domaine, comme mentalBERT (pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 sur des donn\u00e9es li\u00e9es \u00e0 la sant\u00e9 mentale) et BERTweet (pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 sur des tweets), \u00e9taient plus performants que les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9raux de langage.<\/p>\n

Mais ce n’est pas tout : les scientifiques ont \u00e9galement combin\u00e9 les mod\u00e8les pour cr\u00e9er des \u00ab\u00a0ensembles\u00a0\u00bb, qui ont montr\u00e9 des performances encore meilleures<\/strong>. Par exemple, un ensemble combinant RoBERTa, mentalBERT et BERTweet a obtenu un score F1 (une mesure combinant pr\u00e9cision et rappel) de 0,592 sur le jeu de donn\u00e9es Reddit, contre 0,577 pour le mod\u00e8le mentalBERT seul.<\/p>\n

Enfin, les chercheurs ont \u00e9tudi\u00e9 la possibilit\u00e9 de transf\u00e9rer les connaissances d’un jeu de donn\u00e9es \u00e0 l’autre<\/strong>, c’est-\u00e0-dire d’entra\u00eener un mod\u00e8le sur les donn\u00e9es Reddit et de l’utiliser pour d\u00e9tecter la d\u00e9pression sur Twitter, et vice-versa. Ils ont constat\u00e9 que le transfert d’apprentissage am\u00e9liore les r\u00e9sultats sur le jeu de donn\u00e9es Twitter, mais pas sur celui de Reddit.<\/p>\n

Cas d\u2019usage 2 : D\u00e9tecter la d\u00e9pression\u2026 avant m\u00eame qu’elle ne se produise !<\/h2>\n

En combinant ces mod\u00e8les et en adaptant l’entra\u00eenement aux sp\u00e9cificit\u00e9s des plateformes, il est possible d’imaginer un avenir o\u00f9 les r\u00e9seaux sociaux contribuent activement \u00e0 la d\u00e9tection pr\u00e9coce de la d\u00e9pression et offrent un soutien appropri\u00e9 aux personnes concern\u00e9es. Dans une perspective plus large, l’IA et le machine learning sont \u00e9galement utilis\u00e9s pour comprendre et pr\u00e9dire la d\u00e9pression avant m\u00eame qu’elle ne survienne. <\/strong><\/p>\n

Par exemple, le Dr Eiko Fried, chercheur et professeur associ\u00e9 en psychologie clinique \u00e0 l’Universit\u00e9 de Leiden aux Pays-Bas, travaille sur un projet appel\u00e9 WARN-D qui utilise des techniques statistiques et d’apprentissage automatique pour tenter de pr\u00e9dire la d\u00e9pression. Son \u00e9quipe suit 2 000 \u00e9tudiants vivant aux Pays-Bas depuis deux ans, utilisant leurs montres intelligentes et leurs smartphones pour collecter des donn\u00e9es sur leur sommeil, leur activit\u00e9 physique, leur localisation, leur utilisation des m\u00e9dias sociaux et d’autres facteurs. Ces donn\u00e9es sont ensuite analys\u00e9es pour identifier les sch\u00e9mas qui pourraient indiquer un risque accru de d\u00e9pression.<\/strong><\/p>\n

Cas d\u2019usage 3 : Mieux diagnostiquer<\/h2>\n

Si vous en voulez plus, diff\u00e9rentes recherches utilisent l\u2019IA pour identifier les signes de d\u00e9pression dans la voix humaine. Tout comme nos expressions faciales et notre langage corporel, notre voix porte en elle une mine d’informations sur notre \u00e9tat \u00e9motionnel.<\/strong> En explorant cette voie (vous l’avez ?), l’intelligence artificielle pourrait d\u00e9celer des indices subtils de d\u00e9pression, souvent imperceptibles \u00e0 l’oreille humaine, ouvrant la voie \u00e0 de nouvelles m\u00e9thodes de d\u00e9tection pr\u00e9coce et de soutien aux personnes en souffrance.<\/p>\n

Des chercheurs du Jinhua Advanced Research Institute et de l\u2019Universit\u00e9 technologique de Harbin, en Chine, ont d\u00e9velopp\u00e9 un algorithme d’apprentissage profond capable de d\u00e9tecter la d\u00e9pression \u00e0 partir de la voix. Apr\u00e8s avoir pr\u00e9trait\u00e9 et analys\u00e9 les informations vocales en utilisant des technologies comme la 3D, la reconnaissance auditive et une bo\u00eete \u00e0 outils appel\u00e9e OpenSmile, l’algorithme a identifi\u00e9 des indicateurs de d\u00e9pression avec une pr\u00e9cision impressionnante de 87%. Ces avanc\u00e9es pourraient offrir un outil suppl\u00e9mentaire pour le diagnostic pr\u00e9coce de la d\u00e9pression<\/strong>, ouvrant la voie \u00e0 des interventions plus rapides et cibl\u00e9es.<\/p>\n

Pour en savoir plus : <\/em><\/p>\n

– V\u00e1zquez-Romero A, Gallardo-Antol\u00edn A. Automatic Detection of Depression in Speech Using Ensemble Convolutional Neural Networks. Entropy (Basel). 2020 Jun 20;22(6):688. doi: 10.3390\/e22060688. PMID: 33286460; PMCID: PMC7517226.<\/p>\n

– Shin D, Cho WI, Park CHK, Rhee SJ, Kim MJ, Lee H, Kim NS, Ahn YM. Detection of Minor and Major Depression through Voice as a Biomarker Using Machine Learning. J Clin Med. 2021 Jul 8;10(14):3046. doi: 10.3390\/jcm10143046. PMID: 34300212; PMCID: PMC8303477.<\/p>\n

– Tavchioski, Ilija & Robnik-Sikonja, Marko & Pollak, Senja. (2023). Detection of depression on social networks using transformers and ensembles.<\/p>\n

– Reportage d’Arte sur le sujet : https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=BajgFuaHNFE&ab_channel=ARTE<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La d\u00e9pression est un fl\u00e9au mondial touchant des millions de personnes. Selon l’Organisation mondiale de la sant\u00e9, plus de 264 millions de personnes dans le monde souffrent de d\u00e9pression, ce qui en fait l’une des principales causes d’invalidit\u00e9. 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