L’intelligence artificielle peut-elle aider à estimer le risque de récidive dans les comportements violents ?

Resume En psychiatrie legale, les magistrats posent la question de l’existence d’un risque de recidive et de la dangerosite aux experts psychiatres. Les etudes de suivi en psychiatrie legale ont montre que les elements psychiatriques predictifs de recidive etaient lies essentiellement aux pathologies mentales graves, consommations de toxiques, addictions, niveaux eleves d’impulsivite, insight faible, troubles de personnalite associes, en particulier troubles de personnalite antisociale. Il existe aussi des facteurs de protection, en particulier l’observance des traitements. Compte tenu de la complexite des facteurs de risque et de protection psychiatriques et criminologiques, l’intelligence artificielle (IA) peut-elle aider psychiatres et magistrats a ameliorer la predictivite des recidives ? Methodes Revue systematique de la litterature sur les applications de l’IA dans la prediction des recidives en Psychiatrie legale, realisee selon les criteres PRISMA, utilisant les mots-cles « Artificial Intelligence », « Recidivism », « PersonalityDisorder », « Impulsive Behavior », « Alcohol abuse », « Drug Abuse », « Schizophrenia », « Bipolardisorder » sur les bases de donnees PubMed, Science Direct, Clinical Trial et Google Scholar. Resultats La grande majorite des etudes est issue de revues juridiques ou informatiques et tres peu des bases de donnees medicales. Les etudes evaluant l’IA en Psychiatrie legale ont utilise le plus souvent le Machine Learning a partir de donnees sociodemographiques, sociologiques, criminologiques, notamment l’âge de la premiere infraction et le nombre de condamnations anterieures. A ce jour, il n’y a que tres peu d’etudes evaluant des parametres psychiatriques, portant surtout sur les troubles de personnalite psychopathiques. Discussion/conclusion Les applications de l’IA en Psychiatrie legale sont encore tres prematurees. Cependant, certains criteres psychiatriques devraient avoir une place plus importante dans ce champ, en particulier ceux issus des echelles HCR-20 de Webster et PCLR de Hare. L’enjeu sera egalement de trouver les mots-cles comportementaux, psychologiques et psychiatriques pertinents a inclure en IA.