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L’omnipr e9sence de la technologie dans nos vies
Aujourd e2 89hui, nous sommes entour e9s de technologie. Il y a seulement quelques jours, nous avons v e9cu une panne de courant qui nous a priv e9s d e9lectricit e9 pendant quelques heures, et il a e9t e9 possible d e9squisser les cons e9quences de l e2 e2 e9coups de fum e2 8dutions des dû à fous d e9les. L’industrie, le divertissement, les transports, les communications et une infinit e9 d’ e9l esteps. Le sapl entre la tech. Nous en tous. Nous en ces aspects de la vie.
Pourquoi la neuropsychologie a-t-elle tardé à se digitaliser ?
Cependant, certains auteurs ont récemment souligné que certaines disciplines utilisent encore la technologie de façon symbolique, sans l’avoir intégrée au travail quotidien autant que cela serait possible. Nous parlons bien sûr de la neuropsychologie, comme l’ont indiqué Miller et Barr (2017).
Malgré ses avantages potentiels et le niveau e9lev e9 d’utilisation de la technologie dans d’autres domaines, la neuropsychologie n’a pas encore opéré une transition complète vers l’intégration d’éléments technologiques qui, en revanche, ont été adoptés depuis longtemps dans d’autres secteurs connexes de la réhabilitation.
Premiers pas vers la transformation digitale en réhabilitation
Il est vrai que dans le domaine de la réhabilitation l’utilisation d’ordinateurs pour la stimulation cognitive est plus fréquente, et NeuronUP en est un bon exemple. Nous avons également commencé à réaliser des séances à distance, ce qui a représenté un avantage considérable pendant la période de pandémie et a permis de maintenir les traitements de ceux qui ne pouvaient pas se rendre temporairement dans les centres de réhabilitation. Ceci est immédiatement applicable dans les zones rurales et moins desservies.
Les directives de l’APA pour la télépsychologie établissent des principes éthiques, techniques et psychométriques pour la neuropsychologie à distance par vidéoconférence (American Psychological Association, 2013). L’utilisation des outils numériques est également déjà disponible dans les dossiers médicaux informatisés, compte tenu des besoins actuels de protection des informations.
L’évaluation neuropsychologique : encore loin de la digitalisation
Cependant, l’utilisation de la technologie dans l’évaluation neuropsychologique n’en est qu’à ses débuts, et son implantation est très limitée, malgré son potentiel.
Tests classiques : les piliers de la neuropsychologie clinique
Au début du XXᵉ siècle, l’intérêt pour comprendre le fonctionnement de l’esprit humain et du système nerveux a permis le développement de certaines tâches expérimentales telles que le test de Stroop (1935), le Trail Making Test (1948), ou les tests de mémoire de Rey (1919) ou la Figure complexe de Rey (1941) (pour une revue, voir Sherman, Tan et Hrabok, 2022).
Un peu plus tard, ces tâches ont commencé à être utilisées en milieu clinique dans le but de caractériser le profil cognitif des patients présentant une atteinte du système nerveux central. Ces tests sont devenus la référence (« gold standard ») en pratique clinique.
Pourquoi continuons-nous à utiliser des tests conçus il y a 100 ans ?
Près de 100 ans plus tard, nous continuons à utiliser ces tâches au quotidien en clinique. Cependant, au cours de toutes ces années, de nouvelles tâches ont été conçues pour approfondir et accroître nos connaissances sur la cognition et le cerveau, mais elles n’ont pas franchi le pas vers le domaine clinique.
Si nous disposons des « meilleures » tâches pour comprendre le fonctionnement du cerveau et les processus cognitifs, pourquoi ne pas les utiliser au quotidien avec nos patients ?
Avantages des tests sur papier et crayon
Les neuropsychologues connaissent bien les tests classiques sur papier et crayon. Nous savons aujourd’hui qu’ils nous permettent d’évaluer la performance des mécanismes que nous connaissons désormais (et qui ne correspondent pas toujours à ceux pour lesquels, selon les connaissances d’il y a 100 ans, ils avaient été conçus).
Beaucoup d’entre eux nous offrent la possibilité de faire des observations raisonnablement standardisées pour tester nos modèles cognitifs et, surtout, observer et diagnostiquer le comportement des personnes (dont bon nombre présentent une atteinte cognitive pour diverses raisons). De plus, ils fournissent des normes solides qui nous permettent de situer l’exécution d’un individu par rapport à différents groupes de référence, selon l’âge, le niveau d’éducation, la maladie, etc. Nous les utilisons chaque jour et pouvons percevoir clairement leurs avantages (et certains de leurs inconvénients).
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Digitalisation de l’évaluation neuropsychologique : une nouvelle ère
Aujourd’hui, nous avons la possibilité d’introduire pleinement la digitalisation dans le domaine de l’évaluation neuropsychologique. Cette digitalisation ne répond pas seulement à l’urgence de moderniser des protocoles centenaires, mais ouvre un éventail de possibilités qui dépasse la simple transposition électronique des tests classiques.
Première étape : conversion des protocoles
La conversion des protocoles classiques en formats électroniques peut constituer la première étape de la digitalisation. Dans cette phase, on reproduit les instructions et les critères d’administration, en intégrant des scores automatiques et de nouvelles mesures temporelles et cinématiques (latences, pauses, pressions tactiles, tremblements, etc.).
Ces nouvelles mesures peuvent aider à détecter des microvariations dans l’ordre des tracés et dans la pression appliquée, des indicateurs potentiellement sensibles au déclin cognitif et aux altérations subtiles.
L’utilisation de mesures de variabilité ou de cohérence des réponses peut également aider à révéler des fluctuations attentionnelles imperceptibles dans le format classique (Harris et al., 2024).
Dans ce domaine, on trouverait également l’intégration de tâches issues de la recherche en neurosciences et en neuropsychologie fondamentale qui peuvent être utiles en clinique, renouant ainsi avec une partie de la tradition de notre discipline à ses débuts.
Le rôle du clinicien à l’ère digitale
Cependant, la simple collecte de données quantitatives manque de sens interprétatif, ce qui nécessite un haut niveau de connaissance de la part du professionnel. L’interprétation des résultats dépend toujours en grande partie de l’expertise du clinicien : les règles de notation, l’application de heuristiques dans le raisonnement, les critères d’élimination des items et les inférences diagnostiques exigent un haut niveau d’expérience.
Cependant, nous devons réfléchir à notre propre expertise. Par exemple : « Sommes-nous experts en traumatismes crâniens ? », « Et quelle est notre expertise pour un patient ayant subi un traumatisme suite à une tentative de suicide infructueuse ? », « Sommes-nous compétents pour gérer les conséquences d’un traumatisme chez une personne souffrant d’une dépression sévère ? »
Peut-être que disposer de systèmes d’aide contextuelle ou de suggestions automatisées peut améliorer notre capacité d’évaluation et d’intervention.
Deuxième étape : intégration de matériel supplémentaire
Une deuxième étape pourrait intégrer du matériel additionnel : accéléromètres, capteurs haptiques, capteurs de mouvement, eye-trackers, caméras pour la reconnaissance faciale, environnements de réalité virtuelle et augmentée.
Bello et al. (2025) concluent que ces technologies restent encore sous-utilisées, malgré leur potentiel pour reproduire avec grande fidélité les activités instrumentales de la vie quotidienne.
Grâce à certaines de ces technologies, il serait peut-être possible d’enregistrer les réactions de frustration, l’anxiété anticipatoire ou la capacité à détecter ses propres erreurs. Tout cela dépend aujourd’hui de la capacité du professionnel à les détecter et à les interpréter correctement.
Des domaines tels que la cognition sociale, la résolution de conflits interpersonnels ou la détection des émotions restent peu explorés avec des outils quantitatifs à haute résolution. Et, dans un monde globalisé, l’absence de comparaisons transculturelles et de versions adaptées à différents contextes linguistiques et éducatifs affaiblit la validité écologique de nombreux instruments.
Wearables et mobile health en neuropsychologie
Mais, revenons à la technologie déjà implantée et omniprésente, on peut mettre en avant les objets connectés portables (wearables), qui permettent l’enregistrement d’informations en temps réel dans des environnements naturels (Fioerdelli et al., 2013).
Depuis l’apparition de l’iPhone en 2007, la recherche en mobile health a augmenté de façon exponentielle, mettant en avant la surveillance à distance, la collecte fréquente de données en milieu naturel, la promotion de la santé et les comparaisons intra-individuelles longitudinales.
La neuropsychologie n’exploite pas pleinement les possibilités de cette collecte de données en milieu naturel. Cela inclut l’enregistrement de la voix, du mouvement, des trajets, etc. De plus, l’utilisation des téléphones mobiles permet également d’apporter un retour immédiat à l’individu, l’utilisation de la messagerie planifiée, l’optimisation des alarmes et des notifications (par exemple géolocalisées), l’utilisation de la caméra et des microphones, la reconnaissance vocale, ainsi que d’autres fonctionnalités d’intérêt pour la neuropsychologie (Gómez Velez et al., 2017).
Troisième étape : intégration de l’IA
La troisième et plus disruptive des étapes pourrait être l’intégration de plateformes unifiées avec intelligence artificielle (IA). Le déploiement rapide de différentes outils d’IA ces derniers mois et leur adoption par la population pourrait faire anticiper cette phase plus tôt que prévu.
La disponibilité des systèmes de traitement du langage naturel et leur accessibilité accélèrent l’utilisation d’au moins certaines de leurs fonctionnalités. Néanmoins, il sera utile d’approfondir cette technologie.
Possibilités diagnostiques et d’intervention
Les algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé peuvent traiter des milliers de variables (cinématiques, temps de réaction, schémas d’erreur), analyser des schémas de réponse complexes, identifier des profils cognitifs atypiques, détecter des marqueurs pronostiques ou proposer des inférences neuro-anatomiques avec des précisions dépassant le jugement expert dans certaines tâches spécifiques (Veneziani et al., 2024).
Génération automatisée de rapports
De plus, ces systèmes peuvent générer des rapports intégrant narratifs cliniques, graphiques de performances et recommandations d’intervention (réhabilitation cognitive, ajustements pharmacologiques) en quelques secondes, réduisant significativement le temps de prise de décision, le besoin de modificati
Prédiction des résultats des joueurs grâce au TA-LSTM.
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