Plus de 60 % des utilisateurs se tournent vers l’IA pour leur santé mentale, mais nombreux sont ceux qui demeurent déçus
63 % des répondants déclarent recourir à des outils d’intelligence artificielle pour des questions de santé mentale, tandis que 45 % se disent insatisfaits des réponses obtenues, selon l’enquête conjointe d’AXA et IPSOS.
Usage de l’IA pour la santé mentale : chiffres et méthodologie
L’étude Mind Health d’AXA et IPSOS porte sur les réponses de 19 000 adultes âgés de 18 à 75 ans dans 18 pays, recueillies entre le 12 janvier et le 16 février 2026. Le rapport identifie que 68 % des personnes sont potentiellement concernées par l’anxiété, le stress ou la dépression, avec un pic à 85 % chez les 18‑24 ans.
Les auteurs relèvent que 46 % des sondés se disent en difficulté ou en perte de vitesse, et que 65 % évoquent un sentiment d’être « découragé, déprimé ». Ces données structurent l’analyse des usages d’outils numériques et d’IA. Insight : ces taux placent l’IA comme recours répandu mais partiellement inefficace.
Comportements des jeunes et illustration utilisateur
Les 18‑24 ans présentent des comportements spécifiques : près de 43 % d’entre eux sont affectés à des niveaux sévères ou très élevés, presque le double de la moyenne mondiale. Exemple illustratif : une étudiante fictive nommée Lara, 22 ans, consulte régulièrement un chatbot à 23 heures pour soulager une crise d’anxiété.
Le rapport met en avant l’impact du temps d’écran, en moyenne 5,1 heures par jour hors travail, avec 4,1 heures en Suisse. Insight : la combinaison jeunesse, usage intensif des écrans et disponibilité des chatbots favorise des interactions non supervisées.
Risques, garde-fous et responsabilités des acteurs
Les obstacles à l’accès aux soins identifiés sont le coût et le manque de temps. Parmi les personnes en difficulté, 43 % n’ont reçu aucune aide professionnelle au cours des 12 derniers mois. 38 % des répondants font davantage confiance aux plateformes d’IA qu’aux professionnels de santé mentale.
Khaled El Shaarany, responsable santé et prévention chez AXA, souligne la nécessité de mécanismes permettant aux plateformes d’IA de repérer les signaux d’alerte et d’orienter vers des professionnels. Il distingue les modèles généralistes comme ChatGPT ou Gemini de solutions spécialisées et alerte sur les réponses non adaptées aux situations aiguës. Insight : la régulation et les garde‑fous techniques deviennent des enjeux opérationnels pour fournisseurs et régulateurs.
Conséquences concrètes pour les acteurs : AXA et instituts de recherche disposent d’éléments pour prioriser études longitudinales, universités et centres hospitaliers doivent intégrer protocoles de validation clinique, et autorités fédérales et cantonales suisses sont interpellées sur l’élaboration de normes opérationnelles et de procédures d’escalade. Insight final : la disponibilité 24 h/24 des chatbots crée une demande d’encadrement technique, juridique et organisationnel immédiate.
