Une revue de 18 études chez l’adulte
Les chercheurs ont recherché, en mai 2025, des études évaluant des chatbots ou des agents conversationnels d’intelligence artificielle pour le dépistage et l’évaluation en santé mentale. La recherche couvrait quatre bases bibliographiques et concernait uniquement les adultes.
La revue inclut 18 études publiées entre 2021 et 2025, avec des effectifs allant de 20 à 3 902 participants. Elle distingue les chatbots fondés sur des règles, les modèles génératifs de langage et les approches hybrides associant plusieurs techniques. Ces outils ne constituent donc pas une intervention unique dont on pourrait généraliser les performances.
Des résultats encourageants, mais pas une précision universelle
Pour la dépression et l’anxiété, le résumé rapporte des sensibilités de 0,84 à 0,93 et des spécificités de 0,80 à 0,96 avec les modèles génératifs. La sensibilité décrit la capacité à repérer les personnes présentant le trouble selon la référence utilisée. La spécificité décrit la capacité à reconnaître celles qui ne le présentent pas.
Ces fourchettes ne sont pas présentées comme une estimation globale applicable à n’importe quel chatbot. Le résumé ne détaille pas les comparateurs, les conditions d’évaluation ou l’incertitude autour de chaque résultat. Elles ne permettent donc pas de prédire la fiabilité d’un outil commercial particulier.
Les chatbots fondés sur des règles montrent aussi une bonne cohérence des mesures et une acceptabilité favorable. Une mesure cohérente n’est toutefois pas, à elle seule, la preuve d’un diagnostic exact.
L’acceptabilité ne suffit pas à démontrer un bénéfice clinique
La plupart des études rapportent une satisfaction élevée des utilisateurs, tandis que des obstacles persistent chez les populations plus âgées. Être satisfait d’un échange ne signifie pas que le trouble a été correctement identifié ou que la prise en charge s’est améliorée.
La qualité méthodologique est hétérogène, avec un risque de biais modéré dans des dimensions importantes. Le résumé ne fournit pas assez de détails pour déterminer quels outils ou quelles populations expliquent les meilleures performances.
Les auteurs défendent une utilisation complémentaire au jugement clinique, avec supervision professionnelle, protocoles cliniques explicites et réduction des biais algorithmiques. La revue porte sur le repérage et l’évaluation, pas sur la démonstration d’un traitement efficace.
Les limites à garder en tête
Cette analyse repose uniquement sur le résumé PubMed, sans consultation du texte intégral. Les études sont hétérogènes et présentent des risques de biais. Les comparateurs détaillés, les durées de suivi, le financement et les conflits d’intérêts n’ont pas pu être vérifiés.
Ce qu’on peut retenir
Le signal est encourageant pour aider au dépistage chez l’adulte. Il ne justifie pas de confier un diagnostic ou une décision de prise en charge à un chatbot seul.
Sources et provenance
- Effectiveness of Chatbots in Mental Health Screening and Assessment: Systematic Review.
Date de la source : 2026-10-06.
Journal Article, Systematic Review, Review · Résumé PubMed uniquement, texte intégral non consulté