Grâce à l’intelligence artificielle, la voix pourrait bientôt révéler dépression, Parkinson ou cancer. Une avancée prometteuse, mais remplie d’interrogations.
La chose est connue depuis l’Antiquité: la voix humaine, au-delà des mots prononcés, peut refléter subtilement notre état de santé: un timbre nasal révèle un rhume, un débit haché peut trahir une détresse respiratoire. Aujourd’hui, la précision atteint un niveau inédit: «Juste à écouter mes patients, je peux identifier ceux qui souffrent de certains cancers de la gorge», assure la docteure Yaël Bensoussan, oto-rhino-laryngologiste à l’université de Floride du Sud. Spécialiste de la voix, elle pilote un vaste projet de recherche visant à exploiter cet organe comme outil de diagnostic pour de nombreuses maladies.
Physiologiquement, la voix est le fruit d’une coordination complexe entre de multiples organes. Les poumons propulsent l’air à travers les cordes vocales, qui vibrent pour produire un son modulé par les résonateurs du pharynx, de la cavité nasale, de la langue et des lèvres, le tout orchestré par le cerveau et les nerfs. Toute maladie affectant l’un de ces éléments peut donc laisser des indices dans le signal vocal. Mais bien d’autres troubles engendrent des modifications plus subtiles de la voix, parfois imperceptibles à l’oreille, que l’analyse scientifique commence à décrypter.
Aussi révélateur qu’une prise de sang
Depuis une dizaine d’années, selon le magazine Scientific American, la recherche sur les biomarqueurs vocaux s’accélère. Des équipes pluridisciplinaires mêlant ingénieurs et chercheurs en intelligence artificielle traquent dans les inflexions vocales les signes précoces de diverses pathologies: démence, dépression, troubles du spectre autistique, maladies cardiaques…, la liste des conditions explorées s’allonge. L’idée n’est pas totalement neuve: la maladie de Parkinson, par exemple, altère notoirement la voix des patients. Le ton devient monotone, l’intonation plus faible, au point que des spécialistes expérimentés «soupçonnent immédiatement la maladie de Parkinson lorsqu’ils entendent ces variations», note la bioéthicienne Vardit Ravitsky.
Dès les années 2010, des chercheurs ont tenté de formaliser de tels indices vocaux. Plus d’une décennie plus tard, le scientifique Max Little a ainsi montré qu’un simple enregistrement du son «ahhh» permettait de distinguer des patients parkinsoniens de sujets sains avec près de 99% de précision, sur un petit échantillon de 43 personnes, grâce à un algorithme analysant les caractéristiques acoustiques de la voix. Ces premiers résultats spectaculaires ont suscité un espoir: et si la voix devenait un instrument clinique à part entière, aussi révélateur qu’une prise de sang ou un électrocardiogramme?
Aux Etats-Unis, Yaël Bensoussan et son collègue Olivier Elemento ont obtenu en 2022 une subvention de quatorze millions de dollars des National Institutes of Health pour lancer la plus vaste étude jamais réalisée sur le sujet. «Nous allons créer une banque de données de 30.000 voix humaines qui nous permettra d’en faire un outil de diagnostic pour de nombreuses maladies», s’enthousiasme la docteure Bensoussan.
Cancers du poumon ou du larynx, maladies neurodégénératives comme Parkinson ou Alzheimer, troubles psychiatriques tels que la dépression: de nombreuses pathologies sont visées, reflétant les résultats d’études antérieures qui ont déjà montré que la voix pouvait trahir les premiers signes de ces maladies. L’ambition est immense: constituer un corpus vocal mondial, diversifié et anonymisé, puis entraîner des modèles d’IA à repérer dans ces voix des signatures caractéristiques de chaque maladie, avec une sensibilité bien supérieure à celle de l’oreille humaine. A terme, l’algorithme pourrait devenir un auxiliaire du diagnostic médical, surtout dans les régions sans spécialistes ORL ou neurologues.
L’ambition est de constituer un corpus diversifié et entraîner des IA à repérer des signatures vocales de chaque maladie.
Déjà des applications concrètes
Concrètement, la démarche consiste à enregistrer des patients lors d’exercices vocaux standardisés (lecture de texte, énumération de chiffres, maintien d’une voyelle, toux forcée, etc.), puis à extraire de leur voix des centaines de paramètres acoustiques et prosodiques (fréquences, intensités, débit, pauses…). En comparant les profils vocaux de personnes malades et saines, les algorithmes identifient des motifs discriminants. Le défi est de rendre cette expertise accessible à grande échelle grâce à l’IA. La jeune société Sonde Health a ainsi développé une technologie mobile qui enregistre quelques secondes de parole et détecte des signes précoces de dépression ou d’anxiété en analysant d’infimes changements dans la voix. Cette solution pourrait combler une lacune du système de soins: aujourd’hui, seuls 47,3% des troubles mentaux sont correctement diagnostiqués, d’après une étude de référence publiée dans The Lancet.
La pandémie de Covid-19 a accéléré ces innovations: dès 2020, plusieurs équipes ont cherché une «empreinte vocale» du coronavirus dans les enregistrements de toux et de voix de patients, avec l’espoir de mettre au point un dépistage vocal rapide. Les publications scientifiques affluent et les résultats, bien que préliminaires, alimentent l’enthousiasme. Prometteur mais complexe, le diagnostic vocal en est encore à ses balbutiements. Les prochaines années seront décisives pour déterminer jusqu’où notre voix peut réellement servir de miroir fiable à notre santé.
Entre-temps, un consensus semble se dégager parmi les experts: loin de remplacer l’auscultation traditionnelle, l’analyse de la voix doit être envisagée comme un nouvel allié du médecin, un indicateur de plus dans la panoplie du diagnostic. Bien encadrée, elle pourrait un jour aider à dépister plus tôt certaines maladies sournoises, améliorer le suivi à distance des patients, voire rendre la médecine préventive plus accessible. Mais son déploiement devrait sans doute s’accompagner de garanties solides en matière de validation scientifique, de transparence et de protection des données.
