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Dis-moi comment tu écris, je te dirai si tu es en burn-out. Une équipe de recherche a mis au point une méthode basée sur l'analyse automatique de mots et de phrases pour détecter les cas d'épuisement au travail.
Et les résultats,, sont plutôt impressionnants: l'intelligence artificielle identifie correctement le burn-out dans 93% des cas.
Plus de 13'000 extraits de textes
Dans le cadre de ce travail, les scientifiques ont analysé des textes issus de la plateforme Reddit - un site internet communautaire anglophone qui fonctionne comme un forum de discussions organisé par thématiques.
Au total, une base de plus de 13'000 extraits de textes ont été constitués. Certains provenaient de discussions en rapport avec le burn-out tandis que d'autres provenaient de forums thématiques variés.
Une méthode moins chronophage
Selon Mascha Kurpicz-Briki, professeure en ingénierie des données à la Haute école spécialisée bernoise à Bienne, la méthode est moins chronophage et aussi plus fiable que les tests psychologiques actuels. "Certaines fois on peut avoir des problèmes avec les questions à réponses graduées. Cela peut arriver aussi que les personnes essayent d'influencer les résultats", a expliqué la scientifique mercredi sur les ondes de la RTS.
C'est justement ce que les chercheurs ont voulu améliorer avec cette méthode. La petite frustration réside toutefois dans le fait qu'il n'est pas possible de savoir exactement quels mots ou quelles tournures de phrases sont retenues comme symptômes de burn-out. La méthode pourrait être comparée à une boîte noire qui ne délivre pas tous les mécanismes décisionnels.
Résultats encore à consolider
Les résultats doivent encore être consolidés avec des médecins qui vont vérifier les conclusions sur des cas réels de burn-out et sur un échantillon représentatif de la population.
Le burn-out est un état de fatigue profonde à la fois physique et psychique. Il n'est pas facile à détecter car ses symptômes ressemblent à ceux de maladies telles que la dépression ou l'anxiété.
Sujet radio: Alexandra Richard
Texte web: Hélène Krähenbühl