La voix n’est pas l’unique moyen de communiquer. Si les mots prononcés renseignent sur le contenu d’une information, la majeure partie du message passe par de la communication non verbale. Ce mécanisme inconscient, que le cerveau effectue en permanence, peut permettre de déterminer l’état de santé d’une personne. 

Une communication non-verbale mise en avant

Ainsi, sans même être au courant, il est possible de repérer si une personne est victime de la maladie d’Alzheimer ou de Parkinson rien qu’en analysant sa manière de parler. Dans ces cas de figure, les maladies neurodégénératives peuvent avoir des répercussions sur la manière de parler d’une personne. Lentement, l’articulation sera moins prononcée, le débit ralentira et la voix faiblira. 

Ces indications que le cerveau enregistre inconsciemment sont appelées des inférences, c’est-à-dire des signaux qui permettent d’estimer une situation et d’extrapoler sur ses causes en se basant uniquement sur ce que vous percevez. Grâce à l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond, il est déjà possible d’analyser le contenu de la voix et ses modulations pour interpréter l’état de santé d’une personne. Ce système est déjà utilisé pour détecter les signes de la dépression présents dans la voix. 

Des premiers essais en cours

L’avantage de ce système augmenté par l’intelligence artificielle, c’est qu’il aide à anticiper la survenue de certaines maladies rien qu’en écoutant le son de la voix, ce qu’il est impossible à un humain de reconnaître aussi précisément. Dans le cas de la maladie d’Alzheimer ou de Parkinson, il est primordial d’avoir une prise en charge rapide et donc de bénéficier d’une diagnostic le plus précoce possible. 

Avec l’altération de la voix, qui peut être considéré comme un marqueur pour le diagnostic précoce, il serait possible de mieux détecter certaines maladies. C’est d’ailleurs dans cette optique que le CHU de Bordeaux a développé une application prometteuse, qui se base sur la voix. Si cette dernière ne se base pas sur la détection de les maladies neurogénératives mais s’axe plutôt sur la somnolence des utilisateurs, cela montre que cette forme de technologie commence à intéresser la communauté médicale.