Dans cette revue narrative, nous passons en revue les évaluations empiriques récentes des évaluations linguistiques basées sur l'IA et présentons un argument en faveur de la technologie des grands modèles de langage, prête à transformer l'évaluation psychologique standardisée. L'intelligence artificielle connaît un prétendu « changement de paradigme » initié par de nouveaux modèles d'apprentissage machine, les grands modèles de langage (par exemple, BERT, LAMMA, et celui derrière ChatGPT). Ces modèles ont conduit à une précision sans précédent dans la plupart des tâches informatisées de traitement du langage, des recherches sur le web à la traduction automatique et à la réponse aux questions, tandis que leurs formes basées sur le dialogue, comme ChatGPT, ont captivé l’intérêt de plus d’un million d’utilisateurs. Le succès du grand modèle de langage est principalement attribué à sa capacité à représenter numériquement les mots dans leur contexte, longtemps un point faible des tentatives précédentes d'automatiser l'évaluation psychologique à partir du langage. Alors que les applications potentielles pour la thérapie automatisée commencent à être étudiées à la suite du succès de ChatGPT, ici nous présentons des preuves suggérant, avec une validation approfondie des scénarios de déploiement ciblés, que la technologie la plus récente de l’IA peut faire évoluer l’évaluation de la santé mentale hors des échelles d’évaluation pour utiliser plutôt la façon dont les gens communiquent naturellement, en langage.
Kjell et al. (Sun,) ont étudié cette question.