des bébés détecté par le son de leur voix

Les très jeunes enfants atteints d'autisme peuvent être dépistés grâce aux sons qu'ils émettent. Selon une étude américaine, les babillements des enfants autistes diffèrent des autres enfants. En utilisant une technologie d'analyse vocale, les différences ont pu être mises en évidence dans 86 % des cas, ce qui ouvre la voie à un dépistage précoce.
L'autisme est une maladie liée à des anomalies du développement du système nerveux central. Elle se caractérise par des anomalies de la communication orale et/ou non verbale, des anomalies des interactions sociales et des centres d'intérêts restreints. En dix ans, la prévalence de cette pathologie est passée d'une naissance sur 2 000 à une naissance sur 150, soit environ 8 000 naissances par an. Et la prévalence de cette maladie ne cesse d'augmenter.


Les chercheurs américains ont analysé durant près de 1500 jours les voix de 232 enfants âgés de 10 mois à 4 ans grâce à un enregistreur sur batterie attaché à leurs vêtements. Au total, plus de 3 millions de paroles ou babillements ont été utilisés. L'analyse s'est focalisée sur 12 paramètres sonores spécifiques associés au développement de la parole, principalement à la syllabation : la capacité de l'enfant à prononcer des syllabes bien formées grâce à des mouvements rapides des lèvres, de la mâchoire et de la langue. En analysant chaque "ilots de langage détectés" et en l'ajustant à la volubilité de l'enfant, les chercheurs l'ont comparé avec les résultats escomptés en fonction de l'âge. Chez les enfants autistes, ces résultats montraient une nette absence de corrélation. Les cas d'autisme ont ainsi pu être pointés avec une précision étonnante (86 %) grâce à ce système d'analyse automatisée du langage baptisée Lena (Language Environment Analysis). Une identification qui permettait de distinguer le développement normal, l'autisme et le simple retard d'apprentissage du langage.
Ainsi, l'analyse automatisée devrait bientôt être capable d'aider les pédiatres au dépistage de l'autisme afin de savoir s'il est utile d'orienter l'enfant vers un spécialiste capable de poser un diagnostic complet et si besoin lui offrir un traitement précoce plus efficace. Estimant qu'il s'agit-là de leur premier essai d'analyse automatique, les auteurs sont convaincus que la procédure peut être améliorée, en s'appuyant sur un plus grand nombre d'enfants, en incluant d'autres troubles du langage, en incluant les différentes formes d'autisme, en s'appuyant sur d'autres paramètres acoustiques... mais ils sont convaincus que ces systèmes automatisés d'analyse vocale qui s'appuient sur l'étude d'enregistrement obtenus en laboratoire et dans l'environnement naturel offriront des outils très intéressants pour l'identification de certains troubles comme l'autisme ou des retards d'apprentissage.

Mais parce que l'autisme ne se limite pas seulement à des troubles du langage (il implique également les aspects de socialisation, etc), que chaque enfant se développe à son propre rythme, ces outils ne pourront pas se substituer à un diagnostic posé par un spécialiste, mais ils peuvent offrir un outil de dépistage très intéressant.

Luc Blanchot

Source : Automated vocal analysis of naturalistic recordings from children with autism, language delay, and typical development - Proceedings of the national academy of sciences of the united states pof America (PNAS)