{"id":2780,"date":"2024-12-11T22:57:15","date_gmt":"2024-12-11T21:57:15","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lia-peut-nous-aider-a-choisir-les-mots-avec-plus-de-soin-lorsque-nous-parlons-de-dependance\/"},"modified":"2024-12-11T22:57:17","modified_gmt":"2024-12-11T21:57:17","slug":"lia-peut-nous-aider-a-choisir-les-mots-avec-plus-de-soin-lorsque-nous-parlons-de-dependance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lia-peut-nous-aider-a-choisir-les-mots-avec-plus-de-soin-lorsque-nous-parlons-de-dependance\/","title":{"rendered":"L\u2019IA peut nous aider \u00e0 choisir les mots avec plus de soin lorsque nous parlons de d\u00e9pendance"},"content":{"rendered":"
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La toxicomanie est depuis des d\u00e9cennies l\u2019un des probl\u00e8mes de sant\u00e9 publique croissants aux \u00c9tats-Unis. Malgr\u00e9 le d\u00e9veloppement de traitements efficaces et de ressources de soutien, peu de personnes souffrant d\u2019un trouble li\u00e9 \u00e0 l\u2019usage de substances demandent de l\u2019aide. La r\u00e9ticence \u00e0 demander de l\u2019aide a \u00e9t\u00e9 attribu\u00e9e \u00e0 la stigmatisation souvent attach\u00e9e \u00e0 cette maladie. Ainsi, dans le but de r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 Drexel sensibilisent au langage stigmatisant pr\u00e9sent dans les forums en ligne et ont cr\u00e9\u00e9 un outil d\u2019intelligence artificielle pour aider \u00e0 \u00e9duquer les utilisateurs et proposer un langage alternatif.<\/p>\n

Pr\u00e9sent\u00e9 lors de la r\u00e9cente Conf\u00e9rence sur les m\u00e9thodes empiriques dans le traitement du langage naturel (EMNLP), l’outil utilise de grands mod\u00e8les de langage (LLM), tels que GPT-4 et Llama, pour identifier le langage stigmatisant et sugg\u00e9rer des formulations alternatives, comme le signalent les programmes de v\u00e9rification orthographique et grammaticale. fautes de frappe.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Le langage stigmatis\u00e9 est tellement enracin\u00e9 que les gens ne savent m\u00eame pas qu’ils le font\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Shadi Rezapour, Ph.D., professeur adjoint au College of Computing & Informatics qui dirige le laboratoire de PNL sociale de Drexel et la recherche. qui a d\u00e9velopp\u00e9 l\u2019outil.<\/p>\n

\u00ab Les mots qui attaquent la personne, plut\u00f4t que la maladie de la d\u00e9pendance, ne servent qu’\u00e0 isoler davantage les personnes qui souffrent, ce qui rend difficile pour elles de faire face \u00e0 leur affliction et de demander l’aide dont elles ont besoin. Lutter contre le langage stigmatisant dans les communaut\u00e9s en ligne est une n\u00e9cessit\u00e9. une premi\u00e8re \u00e9tape cl\u00e9 pour \u00e9duquer le public et r\u00e9duire son utilisation.<\/p>\n

Selon la Substance Abuse and Mental Health Services Administration, seulement 7 % des personnes vivant avec un trouble li\u00e9 \u00e0 l\u2019usage de substances re\u00e7oivent une forme de traitement, malgr\u00e9 des dizaines de milliards de dollars allou\u00e9s au soutien des programmes de traitement et de r\u00e9tablissement. Des \u00e9tudes montrent que les personnes qui estimaient avoir besoin d\u2019un traitement ne le cherchaient pas de peur d\u2019\u00eatre stigmatis\u00e9es.<\/p>\n

\u00ab Pr\u00e9senter la d\u00e9pendance comme une faiblesse ou un \u00e9chec n’est ni exact ni utile alors que notre soci\u00e9t\u00e9 tente de r\u00e9soudre cette crise de sant\u00e9 publique \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Rezapour. \u00ab\u00a0Les personnes qui ont \u00e9t\u00e9 victimes en Am\u00e9rique souffrent \u00e0 la fois de leur d\u00e9pendance et de la stigmatisation sociale qui s’est form\u00e9e autour de celle-ci. En cons\u00e9quence, peu de personnes demandent de l’aide, malgr\u00e9 des ressources importantes consacr\u00e9es au traitement de la d\u00e9pendance au cours des derni\u00e8res d\u00e9cennies.\u00a0\u00bb<\/p>\n

La prise de conscience de la stigmatisation en tant qu\u2019obstacle au traitement s\u2019est accrue au cours des deux derni\u00e8res d\u00e9cennies. \u00c0 la suite de l’\u00e9pid\u00e9mie d’opio\u00efdes aux \u00c9tats-Unis \u2013 lorsque le marketing strat\u00e9gique et trompeur, la promotion et la prescription excessive d’analg\u00e9siques addictifs ont conduit des millions de personnes \u00e0 devenir involontairement d\u00e9pendantes \u2013 le grand public a commenc\u00e9 \u00e0 reconna\u00eetre la d\u00e9pendance comme une maladie \u00e0 traiter, plut\u00f4t que comme un \u00e9chec moral \u00e0 traiter. puni \u2013 comme cela a souvent \u00e9t\u00e9 d\u00e9crit pendant la \u00ab guerre contre la drogue \u00bb dans les ann\u00e9es 1970 et 1980.<\/p>\n

Mais selon une \u00e9tude des Centers for Disease Control and Prevention, si le langage stigmatisant dans les m\u00e9dias traditionnels a diminu\u00e9 au fil du temps, son utilisation sur les plateformes de m\u00e9dias sociaux a augment\u00e9. Les chercheurs de Drexel sugg\u00e8rent que rencontrer un tel langage sur un forum en ligne peut \u00eatre particuli\u00e8rement pr\u00e9judiciable, car les gens se tournent souvent vers ces communaut\u00e9s pour chercher du r\u00e9confort et du soutien.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Malgr\u00e9 le potentiel de soutien, l’espace num\u00e9rique peut refl\u00e9ter et amplifier les stigmates soci\u00e9taux qu’il a le pouvoir de d\u00e9manteler, affectant ainsi n\u00e9gativement la sant\u00e9 mentale et le processus de r\u00e9tablissement des individus\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Rezapour. \u00ab\u00a0Notre objectif \u00e9tait de d\u00e9velopper un cadre qui pourrait aider \u00e0 pr\u00e9server ces espaces de soutien.\u00a0\u00bb<\/p>\n

En exploitant la puissance des LLM (les syst\u00e8mes d’apprentissage automatique qui alimentent les chatbots, les v\u00e9rificateurs d’orthographe et de grammaire et les outils de suggestion de mots), les chercheurs ont d\u00e9velopp\u00e9 un cadre qui pourrait potentiellement aider les utilisateurs de forums num\u00e9riques \u00e0 devenir plus conscients de la fa\u00e7on dont leurs choix de mots peuvent affecter les autres membres de la communaut\u00e9. souffrant de troubles li\u00e9s \u00e0 l\u2019usage de substances.<\/p>\n

Pour ce faire, ils ont d\u2019abord cherch\u00e9 \u00e0 comprendre les formes que prend un langage stigmatisant sur les forums num\u00e9riques. L’\u00e9quipe a utilis\u00e9 des publications annot\u00e9es manuellement pour \u00e9valuer la capacit\u00e9 d’un LLM \u00e0 d\u00e9tecter et \u00e0 r\u00e9viser les sch\u00e9mas linguistiques probl\u00e9matiques dans les discussions en ligne sur la toxicomanie.<\/p>\n

Une fois qu’ils ont r\u00e9ussi \u00e0 classer le langage avec un haut degr\u00e9 de pr\u00e9cision, ils l’ont utilis\u00e9 sur plus de 1,2 million de messages provenant de quatre forums Reddit populaires. Le mod\u00e8le a identifi\u00e9 plus de 3 000 messages contenant une forme de langage stigmatisant \u00e0 l\u2019\u00e9gard des personnes souffrant de troubles li\u00e9s \u00e0 l\u2019usage de substances.<\/p>\n

En utilisant cet ensemble de donn\u00e9es comme guide, l’\u00e9quipe a pr\u00e9par\u00e9 son LLM GPT-4 pour devenir un agent de changement. En int\u00e9grant les conseils linguistiques non stigmatisants de l’Institut national sur l’abus des drogues, les chercheurs ont rapidement con\u00e7u le mod\u00e8le pour offrir une alternative non stigmatisante chaque fois qu’ils rencontraient un langage stigmatisant dans un message. Les suggestions portaient sur l\u2019utilisation de r\u00e9cits sympathiques, l\u2019\u00e9limination des reproches et la mise en \u00e9vidence des obstacles structurels au traitement.<\/p>\n

Les programmes ont finalement produit plus de 1\u00a0600 phrases d\u00e9stigmatis\u00e9es, chacune \u00e9tant associ\u00e9e comme une alternative \u00e0 un type de langage stigmatisant.<\/p>\n

En utilisant une combinaison d’examinateurs humains et de programmes de traitement du langage naturel, l’\u00e9quipe a \u00e9valu\u00e9 le mod\u00e8le sur la qualit\u00e9 globale des r\u00e9ponses, la d\u00e9stigmatisation \u00e9tendue et la fid\u00e9lit\u00e9 au message d’origine.<\/p>\n

\u00ab\u00a0La fid\u00e9lit\u00e9 au message original est tr\u00e8s importante\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Layla Bouzoubaa, doctorante au College of Computing & Informatics et auteur principal de la recherche.<\/p>\n

\u00ab\u00a0La derni\u00e8re chose que nous voulons faire est de supprimer l’agence de tout utilisateur ou de censurer sa voix authentique. Ce que nous envisageons pour ce pipeline, c’est que s’il \u00e9tait int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 une plate-forme de m\u00e9dias sociaux, par exemple, il offrirait simplement une autre fa\u00e7on de formuler des mots. leur texte si leur texte contient un langage stigmatisant envers les personnes qui consomment des drogues. L’utilisateur peut choisir de l’accepter ou non.<\/p>\n

Bouzoubaa a \u00e9galement soulign\u00e9 l’importance de fournir des explications claires et transparentes sur les raisons pour lesquelles les suggestions ont \u00e9t\u00e9 propos\u00e9es et de solides protections de la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es des utilisateurs lorsqu’il s’agit d’une adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e du programme.<\/p>\n

Pour promouvoir la transparence du processus et contribuer \u00e0 \u00e9duquer les utilisateurs, l’\u00e9quipe a pris la d\u00e9cision d’incorporer une couche d’explication dans le mod\u00e8le afin que lorsqu’elle identifie un cas de langage stigmatisant, elle fournisse automatiquement une explication d\u00e9taill\u00e9e de sa classification, bas\u00e9e sur sur les quatre \u00e9l\u00e9ments de stigmatisation identifi\u00e9s lors de l\u2019analyse initiale des publications Reddit.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous pensons que ces commentaires automatis\u00e9s peuvent sembler moins critiques ou conflictuels que les commentaires humains directs, ce qui pourrait rendre les utilisateurs plus r\u00e9ceptifs aux changements sugg\u00e9r\u00e9s\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Bouzoubaa.<\/p>\n

Cet effort est le plus r\u00e9cent ajout au travail fondamental du groupe examinant la mani\u00e8re dont les gens partagent en ligne des histoires personnelles sur leurs exp\u00e9riences avec la drogue et les communaut\u00e9s qui se sont form\u00e9es autour de ces conversations sur Reddit.<\/p>\n

\u00ab \u00c0 notre connaissance, aucune recherche n’a \u00e9t\u00e9 men\u00e9e pour traiter ou contrer le langage utilis\u00e9 (informatiquement) qui peut faire en sorte que les personnes appartenant \u00e0 une population vuln\u00e9rable se sentent stigmatis\u00e9es \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Bouzoubaa.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Je pense que c’est le plus grand avantage de la technologie LLM et l’avantage de notre travail. L’id\u00e9e derri\u00e8re ce travail n’est pas trop complexe ; cependant, nous utilisons les LLM comme un outil pour atteindre des longueurs que nous n’aurions jamais pu atteindre auparavant sur un probl\u00e8me qui est \u00e9galement tr\u00e8s exigeant et c’est l\u00e0 que r\u00e9side la nouveaut\u00e9 et la force de notre travail.<\/p>\n

En plus de rendre publics les programmes, l’ensemble des donn\u00e9es sur les publications au langage stigmatisant, ainsi que les alternatives d\u00e9stigmatis\u00e9es, les chercheurs pr\u00e9voient de poursuivre leurs travaux en \u00e9tudiant comment la stigmatisation est per\u00e7ue et ressentie dans les exp\u00e9riences v\u00e9cues des personnes souffrant de troubles li\u00e9s \u00e0 l’usage de substances. .<\/p>\n

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Depuis plus de dix ans, j'explore et rapporte les histoires poignantes des individus confront\u00e9s \u00e0 ces d\u00e9fis, tout en sensibilisant le public aux traitements novateurs et aux progr\u00e8s scientifiques dans ce domaine. 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