L’ordinateur a également réussi à distinguer du groupe les personnes ayant tenté de mettre fin à leurs jours.
Cela ressemble à un scénario de science-fiction. Des chercheurs du département de psychologie de l’Université Carnegie Mellon à Pittsburgh (Etats-Unis) ont mis au point un algorithme capable d’identifier, dans 90% des cas, les personnes ayant des idées suicidaires. Et ce n’est pas tout. La machine a également réussi à repérer, au sein du groupe, celles ayant déjà fait une tentative de suicide. Ces résultats déconcertants ont été publiés le 30 octobre dans la revue Nature Human Behavior.
En pratique, les chercheurs ont enrôlé 17 jeunes adultes âgés de 18 à 30 ans, ayant récemment fait part de leurs idées suicidaires à leur psychologue. Dans le même temps, ils ont proposé à 17 autres personnes en bonne santé mentale («neurotypiques») de participer à l’étude. Ils ont ensuite fait passer à chacun des 34 participants une IRM fonctionnelle (imagerie par résonance magnétique). Cet examen – qui ne présente aucun danger car il n’utilise pas de rayons X — permet d’explorer en direct l’activité cérébrale, par le biais de l’observation de l’afflux de sang oxygéné.
Une fois dans l’appareil d’IRM – sorte de tube de deux mètres de long – les participants ont vu s’afficher sur un écran 30 mots les uns à la suite des autres. Certains mots étaient positifs («insouciance», «vitalité», «gentillesse»,…), d’autres négatifs («cruauté», «inquiet», «obscurité»,…) et 10 mots étaient spécifiquement associés au suicide et à la mort («sans espoir», «funèbre», «désespéré»). Les chercheurs ont alors demandé aux participants de réfléchir à chaque mot tandis que, dans le même temps, ils observaient les parties du cerveau en action.
Repérer les passages à l’acte
Toutes les images obtenues par IRM fonctionnelle ont ensuite été fournies à un algorithme. Pour chaque mot, les chercheurs ont indiqué à l’ordinateur si les images appartenaient aux personnes ayant des idées suicidaires ou à celles en bonne santé. Ils lui ont ensuite soumis des images qu’il ne connaissait pas et lui ont demandé de «classer» les personnes. Dans 91% des cas, l’algorithme ne s’est pas trompé. Les scientifiques ont alors voulu mettre la machine à l’épreuve en lui présentant les images des cerveaux de 21 personnes ayant des idées suicidaires, qui avaient été exclues de l’analyse en raison de leur mauvaise qualité. Là encore, l’algorithme a réussi à détecter ces personnes dans 87% des cas.
Les chercheurs se sont ensuite uniquement intéressés aux patients suicidaires, qu’ils ont séparés en deux groupes: ceux ayant tenté de se suicider (9 patients) et ceux qui ne l’avaient pas fait (8 patients). Dans 94% des cas, l’algorithme a réussi à reconnaître ceux qui avaient tenté de mettre fin à leurs jours.
En 2016, des chercheurs de l’université de Cincinnati avaient développé un algorithme capable de détecter les idées suicidaires à partir de l’analyse conjuguée des données verbales et acoustiques.
