L’intelligence artificielle pourrait-elle vraiment aider à identifier l’autisme dès le plus jeune âge ? Les chercheurs affirment avoir développé un modèle qui pourrait repérer les enfants à risque, mais des réserves subsistent.
Un modèle prometteur pour un diagnostic plus rapide
Des scientifiques suédois ont mis au point un modèle basé sur l’apprentissage automatique. Ce modèle pourrait aider à dépister l’autisme chez les tout-petits avant même leurs deux ans. Selon les chercheurs, leur méthode a montré une précision impressionnante de 80 % chez les jeunes enfants. Ce modèle pourrait représenter une avancée majeure pour l’aide précoce aux enfants présentant un risque élevé d’autisme.
D’ailleurs, cette précision concerne notamment les enfants de moins de deux ans. L’équipe scientifique souligne l’importance d’un diagnostic rapide. Ainsi, cela permettrait aux enfants d’obtenir plus tôt un soutien adapté. Toutefois, ce modèle ne remplace pas les diagnostics cliniques traditionnels. Selon les chercheurs, un examen médical reste indispensable pour un diagnostic formel.
La méthode derrière l’intelligence artificielle
Les chercheurs ont travaillé à partir de données provenant de plus de 30 000 enfants, autistes et non autistes. Ils ont analysé 28 critères, dont des facteurs comme l’âge du premier sourire ou les habitudes alimentaires des enfants. Ces caractéristiques, accessibles dès les premiers mois de vie, ont servi de base au modèle d’apprentissage automatique. Celui-ci a ensuite permis de distinguer les enfants autistes de ceux ne présentant pas de troubles du spectre autistique.
Cette méthode a été testée sur différents groupes d’enfants, avec des résultats encourageants. Cependant, il reste des zones d’incertitude. De plus, les chercheurs soulignent que des améliorations sont encore nécessaires avant de pouvoir utiliser cette technologie de manière courante.
Les limites du modèle et les inquiétudes des experts
Malgré l’enthousiasme généré par ces résultats, certains experts restent prudents. La précision du modèle pour identifier les enfants non autistes est de 80 %, ce qui signifie que 20 % des enfants pourraient être mal identifiés. Cela soulève des préoccupations quant aux conséquences de ces faux diagnostics sur les familles concernées.
La professeure Ginny Russell de l’Université d’Exeter a exprimé son inquiétude quant à l’utilisation prématurée de ce type de technologiepour diagnostiquer l’autisme chez les tout-petits. Elle explique que les jeunes enfants évoluent à des rythmes très variés. De plus, certains enfants qui présentent un retard de développement peuvent finir par rattraper ce retard avec le temps. Diagnostiquer l’autisme avant l’âge de deux ans pourrait donc être une erreur.
Des pistes d’amélioration pour un futur plus fiable
Les chercheurs admettent que le modèle nécessite des ajustements. Les résultats d’un autre test, mené sur une cohorte différente, ont montré une précision plus faible. De ce fait, cela suggère que la technologie doit être affinée pour être appliquée à un éventail plus large de cas.
De plus, le modèle a tendance à mieux identifier les enfants présentant des formes plus graves d’autisme. Cela signifie qu’il pourrait manquer certains enfants ayant des symptômes plus légers ou atypiques. Les chercheurs insistent donc sur la nécessité de développer davantage cette technologie pour éviter ce type de biais.
Vers un avenir plus précis et plus équitable
L’intelligence artificielle pourrait un jour révolutionner le dépistage de l’autisme. Toutefois, les experts s’accordent à dire qu’il faut encore du temps pour perfectionner ces outils. Un diagnostic précoce est important, mais il doit être fiable. Les familles doivent pouvoir se fier à des méthodes éprouvées et robustes avant d’être confrontées à des résultats potentiellement alarmants.
Ainsi, bien que ces nouvelles découvertes soient prometteuses, elles nécessitent encore d’être validées avant de transformer le diagnostic de l’autisme. L’évolution des technologies pourrait offrir une aide précieuse aux professionnels du domaine de la santé, mais toujours en complément des méthodes cliniques traditionnelles.
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