Quand l’IA se met au service de la santé mentale des jeunes

Ce texte fait partie du cahier spécial Santé mentale

Jeunesse, j’écoute vient d’amorcer un partenariat avec l’Institut Vecteur pour l’intelligence artificielle afin d’optimiser ses services en ligne partout au pays.

« Le recours à nos services a plus que doublé depuis le début de la pandémie et continue d’augmenter », signale Darren Mastropaolo, vice-président de l’innovation et des données à Jeunesse, j’écoute (JJE), le service pancanadien qui offre en tout temps des services bilingues d’intervention professionnelle, des ressources et du soutien en ligne aux jeunes en matière de santé émotionnelle et mentale. Pour lui, l’innovation, dont l’intelligence artificielle, est donc essentielle pour pallier la demande. « Grâce à l’IA, on peut s’assurer de répondre aux besoins les plus urgents d’abord », souligne-t-il, au moment où son organisme vient de s’associer à l’Institut Vecteur, chef de file dans le domaine, afin de développer et d’améliorer ses services.

Comme le rappelle Darren Mastropaolo, JJE est fondé sur une relation de l’humain à l’humain d’abord et avant tout. « Nous nous tournons vers l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique pour assister notre personnel », précise-t-il. Du côté de l’Institut Vecteur, sa vice-présidente pour la santé, Roxana Sultan, affirme qu’il n’est nullement question de remplacer les gens. « Les jeunes n’auront pas uniquement affaire à un chatbot, mais le but de notre partenariat avec JJE est d’accroître le nombre de services rendus tout en maintenant le côté humain », dit-elle. De fait, cette alliance permettra aux répondants d’être plus précis dans l’aide apportée et de soutenir les systèmes existants.

Identifier et agir vite

« Le projet sur lequel on travaille actuellement a pour objectif de faciliter et d’accélérer l’identification des problèmes de la personne à l’autre bout du fil par le personnel de première ligne », explique Joanna Yu, du département de données en santé de l’Institut Vecteur. « Nous voulons réduire la charge cognitive du personnel qui doit rapidement trouver à quel problème clinique fait face le jeune pour le mettre en lien avec les ressources locales disponibles », ajoute-t-elle.

En créant un outil grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique qui participe à déterminer le problème pour lequel une jeune personne contacte JJE — comme l’idéation suicidaire, les pensées dépressives et anxieuses, etc. —, les pronostics, et même les prédictions, seront ainsi optimisés. « Les conseillers pourront mettre en place le protocole adéquat le plus vite possible et offrir un service personnalisé aux jeunes dans le besoin », croit Roxana Sultan.

« En général, tout ça est corrélé à certains mots ou certaines phrases employés par les jeunes quand ils communiquent avec les conseillers de JJE », explique-t-elle. Pour ce faire, ce qui est exploité d’un point de vue technologique est le traitement du langage naturel. « Il s’agit d’une façon d’analyser le langage pour mieux connaître le contexte des mots. Avec les données que nous avons récoltées jusqu’à présent, nous pouvons établir des liens entre l’utilisation de certains termes et un danger potentiel », ajoute Roxana Sultan. Pour sa collègue à l’Institut Vecteur, puisque le langage évolue perpétuellement, le défi n’est pas des moindres. « Nous pouvons développer une taxonomie particulière en temps réel pour offrir encore plus de soutien, mais en fin de compte, c’est toujours l’humain qui prendra la décision finale », indique Joanna Yu.

La contrainte de l’anonymat

« Respecter la confidentialité est primordial pour Jeunesse, j’écoute », affirme Darren Mastropaolo. Il poursuit : « Les répondants et les conseillers ne vont pas partager les informations qu’ils obtiennent en dehors de Jeunesse, j’écoute, à moins qu’ils soient inquiets pour la sécurité des jeunes. » Celui-ci se veut rassurant. « Toutes les données partagées publiquement sont anonymes et agrégées, c’est-à-dire que c’est une vue d’ensemble des conversations qui ne permet pas d’identifier les individus », explique-t-il. Et Roxana Sultan l’assure : « Nous travaillons très dur pour sécuriser les informations de chacun, pour que personne ne puisse être identifiable. »

En outre, le facteur de l’anonymat est un véritable défi pour l’Institut Vecteur. « Lorsqu’on fait des recherches sur les données en santé, on essaie de créer une intelligence artificielle ou un apprentissage automatique qui trouve des solutions. Mais là où ça se complique, dans notre partenariat avec Jeunesse, j’écoute, c’est qu’on ne peut pas savoir si une personne a déjà appelé plusieurs fois », précise Roxana Sultan.

Si, dans un hôpital, il est aisé de suivre la trajectoire des données des patients, même si elles sont confidentielles, ce n’est pas le cas pour JJE. « Les jeunes peuvent fournir des informations additionnelles, mais c’est optionnel », mentionne Joanna Yu. Le développement des outils dépend donc des données récoltées sur une base volontaire. « Il y a un défi supplémentaire en santé mentale, car il n’existe pas vraiment de données biologiques objectives, comme des marqueurs sanguins. C’est plus complexe pour faire de la détection précoce », poursuit-elle. Quoi qu’il en soit, JJE et l’Institut Vecteur se sont donné pour mission de prouver que l’IA peut avoir un effet positif sur la santé mentale, de façon très pratique.

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