Détection précoce de la détresse psychologique étudiante par IA

En Europe, 1 étudiant sur 3 présente des symptômes d'anxiété ou de dépression (Eurostudent VII, 2024). En France, les délais pour consulter un psychologue universitaire dépassent 6 semaines. Les suicides étudiants sont en hausse de 20% depuis 2020. Le problème : aucun système ne détecte les signaux faibles AVANT la crise. Les questionnaires PHQ-9/GAD-7 existent mais ne sont remplis que volontairement, trop tard. Solution proposée : une application mobile (ou extension web) qui analyse de manière anonyme et consentie : - Les patterns de sommeil (heures de connexion) - La régularité d'activite numérique (baisse soudaine = alerte) - Des micro check-ins quotidiens gamifiés (2 questions, 10 secondes) - Un score de bien-être avec seuils d'alerte L'IA ne diagnostique PAS — elle oriente vers des ressources (ligne ecoute, psy, pairs aidants). RGPD-compliant : données anonymisées, consentement explicite, pas de partage avec l'université. Faisabilité : application React Native + modèle de classification simple (Random Forest sur features temporelles). Un étudiant en informatique peut construire le MVP en 3 mois. Impact : 2.8 millions d'étudiants en France, 20+ millions en Europe.