« Le trouble bipolaire reste difficile à diagnostiquer précocement : on parle d'environ dix ans de retard diagnostique en moyenne », souligne Antoine Lefrère, psychiatre au Centre expert bipolaire de Marseille et chercheur associé à l'Institut de neurosciences de la Timone. Contrairement à d'autres maladies, il n'existe pas de test biologique simple pour cette maladie, autrefois appelé psychose maniaco-dépressive, qui se caractérise par une instabilité extrême de l'humeur, alternant entre des phases maniaques et dépressives. Elle est liée à un dérèglement des neurotransmetteurs dans le cerveau et nécessite un traitement médicamenteux (souvent des régulateurs de l'humeur) associé à un suivi thérapeutique.
Le développement de la psychiatrie de précision
Le diagnostic repose encore surtout sur l'entretien clinique, l'observation des symptômes et l'histoire du patient. Pour le psychiatre, les catégories actuelles, comme le trouble bipolaire ou la schizophrénie, « ont évidemment un sens clinique, mais elles ne suffisent pas à rendre compte de l'hétérogénéité réelle des troubles ». Ces difficultés tiennent notamment à la nature même des troubles psychiatriques. C'est précisément ce constat qui alimente le développement de la psychiatrie de précision, une approche visant à croiser données cliniques, biologiques et numériques pour affiner les diagnostics et les prises en charge.
Organoïdes et IA : une piste encore expérimentale
Parmi les pistes les plus récentes, des chercheurs ont développé des organoïdes cérébraux, sortes de modèles cellulaires cultivés en laboratoire. Grâce à des microélectrodes, de petits capteurs qui enregistrent l'activité électrique des neurones, puis à des algorithmes d'intelligence artificielle, ils ont mis en évidence des différences entre des organoïdes issus de personnes sans trouble psychiatrique, de personnes avec schizophrénie et de personnes avec trouble bipolaire.
Mais ces résultats restent très « exploratoires. On ne reproduit évidemment pas un cerveau humain complet sur une paillasse » rappelle Antoine Lefrère, ce qui reflète la complexité de cette spécialité médicale qui a encore tout à explorer.
Vers des biomarqueurs plus concrets ?
D'autres travaux cherchent à identifier des marqueurs plus concrets. En France, la Fondation FondaMental a par exemple exploré l'usage combiné de biomarqueurs sanguins et cognitifs analysés par intelligence artificielle. L'objectif : mieux distinguer certains profils de patients. Pour rappel, les biomarqueurs sont des indicateurs biologiques mesurables (génétiques, cérébraux ou sanguins) qui visent à diagnostiquer et traiter les troubles psychiques de manière objective et personnalisée, en complément de l'observation clinique traditionnelle. Ils peuvent par exemple s'appuyer sur le dosage du cortisol ou des neurotransmetteurs dans le sang.
« Aujourd'hui, on n'est pas capables de proposer des biomarqueurs suffisamment robustes pour aider au diagnostic ou guider de façon précise la prise en charge », souligne le psychiatre. « La psychiatrie de précision représente un changement de paradigme pour la santé mentale : il s'agit d'adapter les soins aux caractéristiques de chaque patient, à l'instar de ce qui a été fait en cancérologie », explique Marion Leboyer, directrice générale de la Fondation FondaMental, dans le média spécialisé Santé Mentale.
Sortir des catégories classiques
Pour Antoine Lefrère, l'intérêt de l'IA est aussi de « s'affranchir en partie des catégories classiques - en psychiatrie, on classe traditionnellement les troubles en grandes catégories (issues notamment du Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux (DSM-5) - et de repérer des dimensions transversales entre différentes pathologies psychiatriques ». L'IA est également utilisée pour analyser de vastes bases de données médicales. L'objectif n'est plus seulement de poser un diagnostic, mais de mieux anticiper l'évolution des troubles. Des travaux récents ont ainsi montré que des modèles de machine learning pouvaient aider à identifier des patients dont la trajectoire diagnostique pourrait évoluer vers la bipolarité ou la schizophrénie, ouvrant la voie à un suivi plus précoce, presque anticipatoire, et mieux ciblé. L'intelligence artificielle a permis d'identifier des signaux associés aux épisodes dépressifs, avec l'espoir, à terme, de mieux prévenir les rechutes.
Des limites encore importantes
D'autres recherches s'intéressent aux « biomarqueurs numériques » : sommeil, activité physique, humeur, usage du smartphone ou encore voix et parole. Dans une étude récente, des chercheurs ont suivi des patients bipolaires sur plusieurs mois en combinant auto-évaluations et données issues d'objets connectés.
Mais si « l'IA sera probablement utile en psychiatrie, on est encore loin de pouvoir l'utiliser de façon routinière en clinique » tempère le docteur Lefevre. Ce constat est partagé par de nombreux travaux scientifiques. « L'IA est très prometteuse pour transformer la pratique psychiatrique, mais son application clinique nécessite une évaluation minutieuse de la validité scientifique, des coûts et des avantages, » souligne une revue publiée en juin 2025 dans Molecular Psychiatry.
Certaines analyses, notamment une étude publiée en 2023 dans la revue JAMA Network Open, montrent que beaucoup d'outils présentent encore un risque de biais élevé ou manquent de validation sur des populations larges. L'IA apparaît aujourd'hui davantage comme un outil d'aide que comme un substitut au diagnostic clinique.
Réduire l'errance diagnostique
Plutôt qu'une révolution immédiate, ces recherches dessinent une évolution progressive de la psychiatrie. « L'objectif, ce n'est pas de remplacer le psychiatre, mais d'aider le clinicien quand il hésite, ou de mieux repérer certains profils de patients », insiste Antoine Lefrère. En combinant données biologiques, cliniques et numériques, l'IA pourrait contribuer à mieux caractériser les profils de patients, anticiper les rechutes et adapter les traitements. Pour les personnes atteintes de troubles bipolaires, l'enjeu est majeur : réduire l'errance diagnostique, améliorer le suivi et personnaliser les soins. Reste à transformer ces promesses scientifiques en outils réellement accessibles dans le système de soins, un défi de plus à relever dans un secteur largement en crise et en manque de moyens (Psychiatrie à Melun : alerte sur des dérives graves ).
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