Une approche scientifique
fondée sur la précision linguistique.

Architecture des modèles et procédés d'apprentissage.

PSYNUM combine plusieurs approches d'intelligence artificielle afin de traiter les dimensions psycholinguistiques et neurolinguistiques du discours clinique.

• Apprentissage supervisé — classification des marqueurs cliniques et détection de corrélations entre variables linguistiques.
• Modèles de langage multilingues — analyse fine du discours dans la langue maternelle du patient.
• Modélisation sémantique vectorielle — analyse de la cohérence narrative, de la richesse lexicale et de la structure discursive.
• Analyse pragmatique — détection des intentions communicatives, des stratégies d'évitement, des indices d'altération.

Les algorithmes ont été calibrés pour privilégier la transparence et l'interprétabilité, permettant au clinicien de comprendre les relations entre les marqueurs linguistiques détectés et les hypothèses cliniques formulées.

Principe de fiabilité et de prudence interprétative.

L'intelligence artificielle ne remplace jamais l'entretien, l'observation ni le jugement clinique. Les comptes-rendus obtenus doivent être considérés comme des supports d'aide à la décision, et non comme des conclusions diagnostiques définitives.

Chaque sortie du modèle est conçue pour être compréhensible, justifiable et intégrable dans une démarche d'évaluation fondée sur la responsabilité du praticien.

La fiabilité repose sur l'interaction entre la machine et l'humain : l'IA structure le verbatim, le clinicien lui donne sens.