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Autisme : un algorithme pour identifier les enfants à risque dès la naissance

Edité par : Dr Salim BEENLEFKI | Docteur en neuroscience
16 février 2026

Une étude française teste une intelligence artificielle capable de dépister les nouveaux-nés à risque de trouble du spectre de l’autisme (TSA). Objectif : accélérer le diagnostic et permettre une prise en charge précoce, cruciale dans les premières années de vie.

Aujourd’hui, il faut en moyenne 4 à 6 ans pour poser un diagnostic de TSA. Cette attente longue et stressante pour les familles retarde les interventions essentielles.

Les thérapies éducatives et comportementales sont particulièrement efficaces dans les deux premières années de vie, période où la plasticité cérébrale est maximale. Une détection précoce pourrait donc transformer le parcours des enfants autistes.

Le projet « Pelargos », explore l’utilisation de l’intelligence artificielle pour identifier les nourrissons à risque dès la naissance.

L’algorithme analyse des données médicales recueillies en maternité, telles que :

  • poids et taille à la naissance
  • antécédents familiaux de TSA ou troubles neurodéveloppementaux
  • données périnatales et biologiques
  • signes comportementaux ou neurologiques précoces

En croisant ces informations, l’IA calcule un score de risque individualisé, permettant de suivre de près les enfants susceptibles de développer un TSA.

Le projet a été étendu à cinq Centres Hospitaliers Universitaires français, offrant un large panel de données et une diversité de populations. L’étude observe actuellement plusieurs centaines de nouveaux-nés afin de valider la précision et la fiabilité de l’algorithme.

Les chercheurs espèrent ainsi réduire le temps d’errance diagnostique et permettre une intervention précoce dès les premiers signes cliniques.

L’intérêt principal du dépistage précoce est de mettre en place rapidement :

  • thérapies comportementales et éducatives adaptées
  • orthophonie et psychomotricité dès la petite enfance
  • accompagnement familial personnalisé pour soutenir le développement social et émotionnel de l’enfant

Ces interventions, appliquées avant l’âge de deux ans, exploitent la plasticité cérébrale maximale et favorisent des progrès significatifs dans la communication, les interactions sociales et l’autonomie.

L’utilisation d’algorithmes pour prédire le risque de TSA soulève des questions éthiques :

  • éviter la stigmatisation des enfants et des familles
  • garantir la confidentialité des données médicales
  • accompagner les parents avec des conseils et un suivi médical approprié

Les chercheurs insistent sur le fait que l’algorithme ne remplace pas le diagnostic médical, mais constitue un outil complémentaire pour orienter les suivis précoces.

Si le projet Pelargos se confirme fiable, il pourrait transformer la prise en charge de l’autisme en France, en réduisant de plusieurs années l’errance diagnostique. L’objectif final : offrir à chaque enfant une intervention précoce adaptée, maximisant ses chances de développement optimal.

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