Une étude révolutionnaire menée par l’Université de Buffalo démontre comment l’intelligence artificielle peut transformer la détection précoce des troubles d’apprentissage chez les enfants grâce à l’analyse de l’écriture manuscrite.
La recherche, publiée dans la revue SN Computer Science le 14 mai 2025, présente un cadre utilisant l’IA pour repérer des motifs subtils dans l’écriture des enfants qui sont associés à la dyslexie et à la dysgraphie. Dirigée par Venu Govindaraju, professeur émérite SUNY en informatique et génie, l’équipe s’est appuyée sur ses travaux pionniers en reconnaissance de l’écriture manuscrite, déjà utilisés par le service postal américain pour le tri du courrier.
« Détecter ces troubles neurodéveloppementaux tôt est crucial pour s’assurer que les enfants reçoivent l’aide nécessaire avant que cela n’affecte négativement leur apprentissage et leur développement socio-émotionnel », explique Govindaraju, auteur principal de l’étude.
Le système d’IA analyse divers aspects de l’écriture, notamment la formation des lettres, l’espacement, la vitesse d’écriture, la pression et les mouvements du stylo. Il peut détecter des problèmes d’orthographe, d’organisation et d’autres indicateurs qui pourraient passer inaperçus lors des évaluations traditionnelles. Alors que les recherches antérieures se concentraient principalement sur la détection de la dysgraphie, cette nouvelle approche vise à identifier les deux troubles simultanément.
Pour développer leurs modèles, les chercheurs ont collaboré avec Abbie Olszewski de l’Université du Nevada à Reno, qui a co-développé la liste de vérification des indicateurs comportementaux de la dysgraphie et de la dyslexie (DDBIC). L’équipe a recueilli des échantillons d’écriture d’élèves de la maternelle à la 5e année et utilise ces données pour entraîner des modèles d’IA capables d’effectuer le processus de dépistage.
Cette technologie répond à une importante pénurie nationale d’orthophonistes et d’ergothérapeutes, qui sont habituellement responsables du diagnostic de ces troubles. Les outils de dépistage actuels, bien qu’efficaces, sont souvent coûteux, prennent du temps et se concentrent sur un seul trouble à la fois. L’approche alimentée par l’IA pourrait rendre la détection précoce beaucoup plus accessible, en particulier dans les communautés mal desservies.
Ce travail s’inscrit dans le cadre du National AI Institute for Exceptional Education, un organisme de recherche dirigé par l’Université de Buffalo qui développe des systèmes d’IA pour identifier et soutenir les jeunes enfants ayant des troubles du langage et du traitement de la parole. En permettant une intervention plus précoce, cette technologie pourrait considérablement améliorer les résultats scolaires de millions d’enfants à travers le monde.