Colorful Human Brain Illustration

L’IA développée à Harvard identifie le chemin le plus court vers le bonheur humain

Les chercheurs ont créé un modèle numérique de psychologie visant à améliorer la santé mentale. Le système offre une personnalisation supérieure et identifie le chemin le plus court vers un groupe de stabilité mentale pour tout individu.

Deep Longevity, en collaboration avec la Harvard Medical School, présente une approche d’apprentissage en profondeur de la santé mentale.

Deep Longevity a publié un article dans Aging-US décrivant une approche d’apprentissage automatique de la psychologie humaine en collaboration avec Nancy Etcoff, Ph.D., Harvard Medical School, une autorité sur le bonheur et la beauté.

Les auteurs ont créé deux modèles numériques de psychologie humaine basés sur les données de l’étude Midlife in the United States.

Le premier modèle est un ensemble de réseaux de neurones profonds qui prédit l’âge chronologique et le bien-être psychologique des répondants dans 10 ans à l’aide des informations d’une enquête psychologique. Ce modèle décrit les trajectoires de l’esprit humain à mesure qu’il vieillit. Il démontre également que la capacité à former des liens significatifs, ainsi que l’autonomie mentale et la maîtrise de l’environnement, se développent avec l’âge. Cela suggère également que l’accent mis sur le progrès personnel diminue constamment, mais que le sentiment d’avoir un but dans la vie ne s’estompe qu’après 40 à 50 ans. Ces résultats s’ajoutent au corpus croissant de connaissances sur la sélectivité socio-émotionnelle et l’adaptation hédonique dans le contexte du développement de la personnalité adulte.

Moteur de recommandation basé sur l'IA

L’article décrit un moteur de recommandation basé sur l’IA qui peut estimer l’âge psychologique et le bien-être futur d’une personne sur la base d’une enquête psychologique construite. L’IA utilise les informations d’un répondant pour le placer sur une carte 2D de tous les profils psychologiques possibles et en déduire des moyens d’améliorer son bien-être à long terme. Ce modèle de psychologie humaine peut être utilisé dans des applications numériques d’auto-assistance et lors de séances de thérapeute. Crédit : Michelle Keller

Le deuxième modèle est une carte auto-organisée qui a été créée pour servir de base à un moteur de recommandation pour les applications de santé mentale. Cet algorithme d’apprentissage non supervisé divise tous les répondants en groupes en fonction de leur probabilité de développer une dépression et détermine le chemin le plus court vers un groupe de stabilité mentale pour tout individu. Alex Zhavoronkov, directeur de la longévité de Deep Longevity, précise : « Les applications de santé mentale existantes offrent des conseils génériques qui s’appliquent à tout le monde mais ne conviennent à personne. Nous avons construit un système qui est scientifiquement solide et offre une personnalisation supérieure. »

Pour démontrer le potentiel de ce système, Deep Longevity a lancé un service Web FuturSelf, une application en ligne gratuite qui permet aux utilisateurs de passer le test psychologique décrit dans la publication originale. À la fin de l’évaluation, les utilisateurs reçoivent un rapport contenant des informations visant à améliorer leur bien-être mental à long terme et peuvent s’inscrire à un programme d’orientation qui leur fournit un flux constant de recommandations choisies par l’IA. Les données obtenues sur FuturSelf seront utilisées pour développer davantage l’approche numérique de la santé mentale de Deep Longevity.

FuturSelf est un service de santé mentale en ligne gratuit qui propose des conseils basés sur une évaluation du profil psychologique par l’IA. Le cœur de FuturSelf est représenté par une carte auto-organisée qui classe les répondants et identifie les moyens les plus appropriés pour améliorer son bien-être. Crédit : Fedor Galkin

Un expert de premier plan en biogérontologie, le professeur Vadim Gladyshev de la Harvard Medical School, commente le potentiel de FuturSelf :

« Cette étude offre une perspective intéressante sur l’âge psychologique, le bien-être futur et le risque de dépression, et démontre une nouvelle application des approches d’apprentissage automatique aux problèmes de santé psychologique. Cela élargit également notre vision du vieillissement et des transitions à travers les étapes de la vie et les états émotionnels.

Les auteurs prévoient de continuer à étudier la psychologie humaine dans le contexte du vieillissement et du bien-être à long terme. Ils travaillent sur une étude de suivi sur l’effet du bonheur sur les mesures physiologiques du vieillissement.

L’étude a été financée par l’Institut national sur le vieillissement.

Référence : « Optimiser le bien-être futur avec l’intelligence artificielle : cartes auto-organisatrices (SOM) pour l’identification des îlots de stabilité émotionnelle » par Fedor Galkin, Kirill Kochetov, Michelle Keller, Alex Zhavoronkov et Nancy Etcoff, 20 juin 2022, Vieillissement-États-Unis.
DOI : 10.18632/aging.204061

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