Et si l’autisme pouvait être repéré dès les premières heures de vie ? Une innovation française, basée sur l’intelligence artificielle, promet de détecter très tôt les risques de trouble du spectre autistique. Le CHU Grenoble-Alpes vient de rejoindre ce programme de recherche national, aux côtés de plusieurs autres CHU. Objectif : réduire l’errance diagnostique et agir plus tôt pour mieux accompagner les enfants.
Le trouble du spectre de l’autisme (TSA) concerne environ 1 % de la population, soit près de 700 000 personnes en France. Pourtant, le diagnostic arrive en moyenne autour de 5 ans, alors que les recommandations parlent d’un repérage possible entre 18 et 24 mois. « On sait aujourd’hui que l’intervention précoce change la trajectoire de développement », rappelle la professeure Stéphanie Bioulac, cheffe de service en psychiatrie de l’enfant et de l’adolescent au CHU Grenoble-Alpes. Difficultés d’interaction sociale, troubles de la communication, comportements répétitifs : les signes existent tôt, mais restent difficiles à objectiver.
Le projet Pelargos : l’IA au service du dépistage
À l’origine de cette innovation, le Professeur Yehezkel Ben-Ari, lauréat du Grand Prix de l’Inserm et fondateur de B&A Biomedical. Son projet, baptisé Pelargos, s’appuie sur l’analyse de centaines de paramètres collectés pendant la grossesse et l’accouchement. Grâce à des algorithmes de machine-learning, ces données sont croisées avec des échelles cliniques utilisées par les pédopsychiatres. Résultat : un outil capable d’estimer, dès le lendemain de la naissance, la probabilité qu’un enfant développe un TSA. Selon les premières études, l’algorithme permettrait d’écarter un risque d’autisme avec une fiabilité proche de 96 %, et d’identifier une partie des enfants réellement concernés, avec une marge d’erreur limitée.
Grenoble rejoint l’expérimentation nationale
Le CHU Grenoble-Alpes fait désormais partie des cinq établissements français engagés dans la validation du dispositif. L’enjeu est clair : collecter davantage de données pour affiner l’algorithme et confirmer sa fiabilité sur des populations différentes. Concrètement, l’outil n’est pas destiné à être utilisé à la maternité de façon systématique. Il intervient plutôt lorsque des signes d’alerte apparaissent chez un jeune enfant. Les données de naissance sont alors analysées a posteriori pour apporter des éléments objectifs au clinicien. « Le diagnostic reste médical », insiste Yehezkel Ben-Ari. « Nous fournissons des indicateurs scientifiques, mais c’est au pédopsychiatre de décider. »
Dépister plus tôt pour mieux accompagner
Pour les spécialistes, l’intérêt est avant tout thérapeutique et éducatif. Repérer plus tôt un enfant à risque permet de mettre en place des stimulations adaptées : travail sur le regard, la communication, l’environnement, l’apprentissage de la sociabilité. « On ne guérit pas l’autisme, mais on peut en atténuer les conséquences », souligne la professeure Bioulac. « Agir précocement, c’est améliorer l’autonomie, la scolarité et la qualité de vie des familles. »
Vers un premier pays au monde ?
Si les résultats se confirment à grande échelle, la France pourrait devenir le premier pays à autoriser un outil de dépistage de l’autisme dès la naissance fondé sur l’intelligence artificielle. À Grenoble, chercheurs et cliniciens espèrent ainsi contribuer à réduire le retard diagnostique et à transformer durablement la prise en charge des troubles du neurodéveloppement. Une avancée médicale… mais aussi un enjeu de société.