Une santé mentale prédictive pour demain?

Deprins, Dominique
(2016) Colloque International: “Normal ou ordinaire, accomplie ou autonome? la vie et ses formes pour les personnes souffrant d’un trouble mental chronique dans et après la psychiatrie” — Location: Université Saint-Louis-Bruxelles (8.September.2016)

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  • Deprins, DominiqueUSL-B
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Avec l’avènement du monde des data, on nous promet une médecine prédictive qui porte le projet d’une gestion prédictive des risques et donc de prédiction de ces risques ; son horizon n’est plus la maladie mais la santé ; il n’y est plus question de malade en souffrance mais d’agent autonome, garant de sa propre santé, dans un rapport strict à soi et à son environnement ; les risques prédits sont des risques comportementaux (F. Ewald, Risque et Protection, Rapport thématique "France 2025", Archives, Centre d'Analyse Stratégique, 2009) . Dans une certaine mesure, les techniques « psycho-éducatives » auxquelles appartiennent les TCC, sont déjà le fait de ce nouvel horizon qui fait l’économie de la maladie mentale au profit d’une analyse en termes de dysfonctionnements cognitifs et comportementaux (Cl-O. Doron, La Maladie mentale en question,(dir. J-N. Missa) Les maladies mentales, Cahiers du Centre Georges Canguilhem, Sciences, histoire et société, puf, Paris 2008) L’Analyse prédictive est, quant à elle, une pratique centrale du Big Data chargée d’établir des prédictions sur nos comportements et intentions futurs à partir de la profusion de données éparses et clairsemées, à faible densité d’information, sur de nombreux domaines ; autant de scories numériques issues de nos agissements en ligne pour notre vie sociale, économique, voire sentimentale, qui sont de plus en plus souvent conservées grâce aux technologies Big Data afin d’en d’extraire, à notre insu, des connexions nouvelles entre des faits. La corrélation statistique mesure précisément ces connexions mutuelles entre faits observés qui sont susceptibles de se reproduire dans le futur, sans en comprendre les raisons ; elle permet de prédire un comportement ou une intention futurs avec une grande probabilité. Avec ce geyser de données, on dit que désormais, les corrélations « suffisent » ; leur langage statistique est celui des co-occurrences des faits observés par lequel un intérêt exclusif est porté aux effets - non plus à la relation même entre les choses. Comment les techniques mobilisées en santé mentale s’inscriront-elles dans ces techniques de gouvernement des hommes par la donnée et la quantification des phénomènes – et des hommes - qui leur est propre ? De ce nouveau rapport entre les choses instaurées par la causalité statistique des co-occurrences qui « suffit » au monde du Big Data, beaucoup de questions d’une grande importance dans le champ de la santé mentale vont se poser : la question de la responsabilité des prédictions des comportements et intentions futures en lien avec une responsabilité du futur, celle de l’expertise qui, dans ce domaine, a la particularité d’être la pièce maîtresse de l’appareil judiciaire, celle de la temporalité du monde des data quand connaître, c’est désormais prédire avec une bonne probabilité, celle de sa propre forme de hasard, de vie et d’incertitude, cette dimension de la condition humaine qu’on disait essentielle.
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Deprins, D. (2016). Une santé mentale prédictive pour demain? Colloque International: “Normal ou ordinaire, accomplie ou autonome? la vie et ses formes pour les personnes souffrant d’un trouble mental chronique dans et après la psychiatrie”, Université Saint-Louis-Bruxelles. https://hdl.handle.net/2078.5/259577