SDL 2 : Caractérisation des troubles en santé mentale

Ce cours interdisciplinaire explore les interactions entre langage, cognition et santé mentale à travers le prisme de la linguistique, de la psycholinguistique et de la linguistique clinique. Destiné à des étudiants de niveau licence, il propose une approche théorique, pratique et critique pour décrypter comment les troubles psychiatriques (troubles du stress post-traumatique, schizophrénie, dépression, etc.), les troubles neurodéveloppementaux (dyslexie, trouble du spectre autistique, etc.) et les pathologies neurologiques (Maladie d’Alzheimer, AVC, etc.) influencent la production, la compréhension et la perception du langage et inversement comment l’analyse de données langagières cliniques permet d’isoler des marqueurs prototypiques d’altération de la santé mentale. En s’appuyant sur des méthodes d’analyse quantitatives et qualitatives (corpus cliniques, expérimentation psycholinguistique, imagerie cérébrale, outils TAL - traitement automatique des langues –, tests neuropsychologiques et orthophoniques, etc.), ainsi que sur des études de cas concrets, ce programme vise à familiariser les étudiants à l’évaluation, l’analyse et la prise en charge des troubles mentaux, tout en questionnant les biais sociétaux (stigmatisation, discours médical) et les enjeux éthiques (IA, confidentialité, accès aux soins).

Ce cours a pour ambition de doter les étudiants d’une compréhension approfondie des liens entre langage et santé mentale, en leur permettant d’identifier les marqueurs linguistiques (phonologie, lexique, sémantique, syntaxe, pragmatique) des troubles psychiatriques, troubles neurodéveloppementaux et maladies neurologiques et d’appliquer des outils d’analyse (logiciels, grilles cliniques, etc) à des contextes réels. Ce cours invite également les étudiants à décrypter les discours stigmatisants (médias, soignants) et à explorer le rôle du langage dans le soin (orthophonie, forums de santé, chatbots, etc.). Enfin, une attention particulière est portée sur les défis éthiques et sociétaux, comme l’utilisation responsable des données langagières ou l’intégration de l’IA en clinique, pour former de futurs professionnels critiques, innovants et engagés.

Session 1 : Contrôle continu (au moins deux épreuves notées au cours du semestre)

Session 2 : Partiel - Durée : 2h

Dérogatoire : Partiel - Durée : 2h

Le recours à l'IA n'est pas autorisé.