Mon collègue Jean-Sébastien me réfère à une récente publication qui explore les possibilités de l’intelligence artificielle pour soutenir des équipes de professionnels qui interviennent auprès de clientèles souffrant de troubles déficitaires de l’attention, de difficultés d’apprentissage ou d’autres problèmes de santé mentale. Cette étude avait pour but d’examiner la correspondance entre l’analyse visuelle effectuée par les intervenants et les modèles dérivés de différents algorithmes, puis de comparer la précision des modèles avec ceux produits par une méthode d’analyse à deux critères typiquement utilisée par les professionnels de la santé dans leur travail au quotidien.
Résultat: les modèles dérivés d’algorithmes d’apprentissage machine correspondaient plus fréquemment à l’interprétation des professionnels que la méthode à deux critères. Les algorithmes d’apprentissage machine seraient d’ailleurs plus performants en termes de précision que la méthode utilisée par les intervenants dans leur analyse. Ces résultats semblent indiquer que les intervenants pourraient dès maintenant intégrer l’utilisation d’algorithmes pour peaufiner leur analyse visuelle des données provenant du suivi de cas individuels.
Cette approche ouvre la porte à l’aide à la décision pédagogique ou clinique semi-automatisée pour traiter des patients sur une base individuelle. Elle se distingue d’autres approches qui visent à définir des cadres d’intervention pouvant s’appliquer à des groupes d’individus ou des populations entières.
Sources:
- L’intelligence artificielle pour aider à observer les comportements. AMEQ En Ligne, 29 janvier 2020.
- Lanovaz, M.J., Giannakakos, A.R. & Destras, O. Perspect Behav Sci (2020). Machine Learning to Analyze Single-Case Data: A Proof of Concept, Perspectives on Behavior Science. https://doi.org/10.1007/s40614-020-00244-0
