Ce cours introduit les concepts fondamentaux du machine learning appliqués aux sciences psychologiques. Il met en évidence les différences entre statistiques classiques et ML, présente les principales étapes d’un pipeline et trois algorithmes largement utilisés (Random Forest, SVM, XGBoost), et illustre leur usage à travers des exemples en psychopathologie. L’approche combine apports théoriques, démonstrations pratiques en R et analyses critiques d’articles scientifiques récents.La cohérence pédagogique repose sur une progression en trois temps : (1) comprendre les bases théoriques, (2) découvrir les méthodes et leur mise en œuvre dans le champ de la psychopathologie, (3) développer une analyse critique et autonome de l’usage du ML en psychologie. L’objectif est de former des étudiant·es capables de lire, évaluer et interpréter rigoureusement des recherches mobilisant le ML dans le domaine de la santé mentale.
- Titulaire: Wivine BLEKIC