L’IA en santé mentale, un champ d’étude peu couvert en France

“Très peu d’entreprises françaises utilisent aujourd’hui l’IA en santé mentale” a déclaré Alexia Adda à mind Health, à l’occasion de la publication d’un rapport, le 10 octobre, du collectif MentalTech auquel la co-fondatrice de la société KLAVA Innovation a participé, dédié à l’irruption de ce levier de transformation dans les parcours de soins.

Le collectif, qui consacre ses ressources à l’émergence des solutions numériques en santé mentale, a fait le point sur les recherches en cours en France, à travers une série d’interviews de spécialistes. “Sur la trentaine d’entreprises et d’hôpitaux qui mènent des projets en IA que nous avons contactés, la moitié ont accepté de répondre à nos questions” précise Alexia Adda. Parmi les sociétés interviewées figurent notamment Callyope, qui développe une plateforme de télésuivi basée sur la voix permettant de valider l’efficacité des traitements et détecter des débuts de rechute dans la schizophrénie, les troubles bipolaires et la dépression sévère, la plateforme de téléconsultation Qare, la start-up I-Virtual, qui développe un dispositif médical de mesure des signes vitaux à partir d’un smartphone, ou encore la société MyndBlue, spécialisée dans l’IA pour l’épisode dépressif caractérisé et le trouble de stress post-traumatique. Le CHU Aix-Marseille et INRIA Sophia-Antipolis figurent aussi parmi les répondants. En revanche, aucune entreprise engagée dans la recherche et le développement n’a pris part à cette étude, symptomatique d’une “méconnaissance sur la façon de développer ces IA”, évoque Alexia Adda.

Des tendances émergentes

Le rapport a identifié quelques cas d’usage où l’IA intervient. La prédiction et le diagnostic figurent en tête de liste, même s’il n’y a “pas encore à date de dispositif véritablement commercialisé”, constate Alexia Adda. Le suivi et le monitoring de l’état des patients est aussi un sujet prisé en R&D. Ces dispositifs peuvent s’appliquer à une “diversité de patients, englobant tant ceux atteints de troubles psychiques que la population générale” suggère le rapport. À titre d’exemple, l’exploitation d’indicateurs biométriques tels que le niveau de stress et la fréquence cardiaque permet d’identifier précocement les manifestations physiologiques du stress et de l’épuisement par le biais de plateformes numériques de santé, notamment la téléconsultation.

L’introduction d’activités thérapeutiques est une autre voie explorée en santé mentale, via l’usage notamment de la réalité virtuelle ou la simulation d’environnements thérapeutiques. Des serious games commencent à être développés à des fins thérapeutiques, notamment pour le diagnostic de l’apathie, un symptôme précurseur de la maladie d’Alzheimer. Le rapport précise que la détection des phénotypes numériques associés à des troubles mentaux passe par des “procédés passifs”, tels que les capteurs vidéo, ou des “procédés actifs”, comme l’analyse d’une réaction à des stimuli. Les procédés passifs s’avèrent, dans ce cas précis “moins intrusifs”, bien qu’ils “utilisent beaucoup de ressources informatiques et techniques pour mettre en place l’enregistrement, la transcription et l’analyse des entreprises par exemple, pour évaluer une population cible” note le collectif.

Si la génération de texte se distingue aussi dans les tendances qui montent, Alexia Adda émet des réserves quant à l’avènement des agents conversationnels thérapeutiques, qui sont sujets, selon elle, à des “risques élevés”, notamment des risques d’hallucinations. 

Le rapport ne passe pas sous silence les risques associés à cette technologie, en particulier la protection des données sensibles et l’explicabilité des algorithmes parmi les facteurs contraignants pour le développement de l’IA. Pour contrer ces effets, le collectif appelle à la mise en place d’un cadre de “numérovigilance”, un concept qui avait déjà été introduit dans sa charte d’engagements éthiques et déontologiques de 2023.

Évaluer les impacts à long terme

Les membres du collectif MentalTech défendent une évaluation à long terme des “impacts réels de l’IA”, afin d’étudier, entre autres, les données rétrospectives mesurant la qualité de la prédiction algorithmique. 

Le rapport encourage aussi la création de comités scientifiques pluridisciplinaires sur lesquels peuvent s’adosser les équipes de développeurs pour analyser les risques et les bénéfices de ces outils numériques, ainsi que la rédaction de notices d’information à l’intention des patients comme des professionnels, explicitant le fonctionnement des dispositifs. A ces mesures, Alexia Adda ajoute qu’il serait opportun “d’enseigner l’IA de manière plus approfondie dans les formations en santé”.