Description : Le succès du traitement algorithmique des données massives dans le domaine commercial
suscite l’engouement des pouvoirs publics, du secteur privé et de la recherche biomédicale
pour un déploiement massif des technologies du Big Data en santé. La promesse d’une
transformation du soin par l’exploitation des données afin de réaliser des prédictions
individuelles rejoint le discours autour d’une médecine prédictive, préventive, personnalisée
et participative. Ce travail s’attache dans un premier temps à définir le Big Data
en décrivant ses techniques et son architecture, et en retraçant son contexte politique
et culturel, notamment dans le domaine de la santé. Cette recontextualisation permet,
dans un deuxième temps, d’évaluer l’impact du Big Data sur la pratique clinique en
psychiatrie. Une revue sélective de la littérature médicale et scientifique identifie
d’abord des exemples d’utilisation du Big Data dans la découverte scientifique, et
dans la classification, la prédiction et le suivi de pathologies psychiatriques. Une
critique méthodologique de ces études montre que l’utilisation du Big Data en psychiatrie
est encore au stade préliminaire, loin de la révolution des pratiques annoncées, et
que la complexité méthodologique de la recherche en psychiatrie ne pourra pas être
contournée de sitôt. Ensuite, partant de différentes grilles de lecture, une analyse
critique du Big Data en psychiatrie montre que cette technologie soulève des interrogations
autour de l’éthique, de l’épistémologie et de la subjectivité. Une réflexion sur ces
interrogations sous l’angle de la clinique est proposée ici, avec une incitation à
l’approfondir davantage.;
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