D'après le CDC, le taux de suicide chez les 10-24 ans a augmenté de 56 % entre 2007 et 2017. Par rapport à la population générale, plus de la moitié des sans-abri ont eu des pensées suicidaires ou ont tenté de se suicider, le National Health Care for the Homeless Council a rapporté.

Phebe Vayanos, Le professeur adjoint d'ingénierie industrielle et des systèmes et d'informatique à l'USC Viterbi School of Engineering a fait appel à un puissant allié, l'intelligence artificielle, pour aider à atténuer le risque de suicide.

« Dans cette recherche, nous voulions trouver des moyens d'atténuer les idées suicidaires et la mort chez les jeunes. Notre idée était de tirer parti des informations réelles des réseaux sociaux pour créer un réseau de soutien d'individus stratégiquement positionnés qui peuvent « surveiller » pour leurs amis et les orienter vers de l'aide au besoin, " dit Vayanos.

Vayanos, directeur associé au Center for Artificial Intelligence in Society (CAIS) de l'USC, et son équipe ont travaillé au cours des deux dernières années pour concevoir un algorithme capable d'identifier qui, dans un groupe social réel donné, seraient les meilleures personnes à former en tant que « gardiens » capables d'identifier les signes avant-coureurs de suicide et comment répondre.

Vayanos et Ph.D. la candidate Aida Rahmattalabi, l'auteur principal de l'étude "Exploring Algorithmic Fairness in Robust Graph Covering Problems, " a étudié le potentiel des relations sociales telles que les amis, les proches, et des connaissances pour aider à atténuer le risque de suicide. Leur article sera présenté à la trente-troisième conférence sur les systèmes de traitement de l'information neuronale (NeurIPS) cette semaine.

"Nous voulons faire en sorte qu'un maximum de personnes soient surveillées, en tenant compte des limites des ressources et des incertitudes du déploiement en monde ouvert. Par exemple, si certaines personnes du réseau ne sont pas en mesure de suivre la formation des gardiens, nous voulons toujours avoir un réseau de soutien solide, " dit Vayanos.

Pour cette étude, Vayanos et Rahmattalabi ont examiné le réseau des relations sociales des jeunes sans-abri à Los Angeles, étant donné qu'un jeune sans-abri sur deux a envisagé le suicide.

"Notre algorithme peut améliorer l'efficacité des formations en prévention du suicide pour cette population particulièrement vulnérable, " dit Vayanos.

Pour Vayanos, l'efficacité se traduit par le développement d'un modèle et d'un algorithme qui peuvent étirer au maximum des ressources limitées. Dans ce scénario, les ressources limitées sont les gardiens humains. Cet algorithme essaie de planifier comment ces personnes peuvent être mieux positionnées et formées dans un réseau pour faire attention aux autres.

« Si vous êtes stratégique, " dit Vayanos, "vous pouvez couvrir plus de personnes et vous pouvez avoir un réseau de soutien plus solide."

« Grâce à cette étude, nous pouvons également aider à informer les décideurs qui prennent des décisions concernant le financement des initiatives de prévention du suicide; par exemple, en partageant avec eux le nombre minimum de personnes qui doivent recevoir la formation de gardien pour s'assurer que tous les jeunes ont au moins un ami formé qui peut veiller sur eux, " dit Vayanos.

"Notre objectif est de protéger le plus de jeunes possible, " a déclaré l'auteur principal, Rahmattalabi.

Un objectif important lors du déploiement de cette A.I. système est d'assurer l'équité et la transparence.

« Nous travaillons souvent dans des environnements aux ressources limitées, et cela tend à affecter de manière disproportionnée les populations historiquement marginalisées et vulnérables, " a déclaré le co-auteur de l'étude Anthony Fulginiti, un professeur adjoint de travail social à l'Université de Denver qui a obtenu son doctorat. de l'USC, ayant commencé ses recherches avec Eric Rice, directeur fondateur de l'USC CAIS.

"Cet algorithme peut nous aider à trouver un sous-ensemble de personnes dans un réseau social qui nous donne les meilleures chances que les jeunes soient connectés à quelqu'un qui a été formé pour gérer les contraintes de ressources et d'autres incertitudes, " dit Fulginiti.

Ce travail est particulièrement important pour les populations vulnérables, disent les chercheurs, en particulier pour les jeunes qui vivent l'itinérance.

"L'une des choses surprenantes que nous avons découvertes dans nos expériences basées sur les réseaux sociaux de jeunes sans-abri est que les algorithmes d'IA existants, si déployé sans personnalisation, entraîner des résultats discriminatoires jusqu'à 68% de différence de taux de protection entre les races. L'objectif est de rendre cet algorithme aussi équitable que possible et d'ajuster l'algorithme pour protéger les groupes les moins bien lotis, " a déclaré Rahmattalabi.

Les chercheurs de l'USC CAIS veulent s'assurer que la couverture « gardienne » des groupes les plus vulnérables est aussi élevée que possible. Leur algorithme a réduit jusqu'à 20 % le biais de couverture dans les réseaux sociaux réels des jeunes sans-abri.

Rahmattalabi a déclaré :"Notre solution fait non seulement progresser le domaine de l'informatique en s'attaquant à un problème informatique difficile, mais il repousse également les limites du travail social et de la science de la gestion des risques en intégrant des méthodes informatiques dans la conception et le déploiement de programmes de prévention. »