L’évaluation médicale en psychiatrie repose encore aujourd’hui principalement sur l’examen clinique du patient. Les techniques de l’information et de la communication (TIC) sont cependant en plein essor dans le domaine de la santé. Basées sur l’intelligence artificielle, les méthodes d’analyse automatisée pourraient permettre d’améliorer le diagnostic clinique avec l’identification de nouveaux « biomarqueurs », notamment dans le domaine des pathologies neuropsychiatriques . Le signal acquis à l’aide de nouveaux capteurs pouvant surpasser les limites perceptives du médecin pourrait permettre une évaluation plus fiable et objective du patient. L’augmentation de l’accessibilité aux technologies, comme l’apparition du Smartphone dans le quotidien du médecin, laisse la possibilité à une analyse physiologique peu coûteuse, rapide et applicable en pratique courante. Les maladies neuropsychiatriques nécessitent une amélioration des outils de dépistage du fait d’un retard diagnostique souvent important pour ces pathologies. L’enjeu est particulièrement important dans les maladies neurodégénératives où l’effet modeste des traitements nécessite une mise en place rapide des mesures thérapeutiques afin de prévenir au mieux les symptômes et la perte d’autonomie associée [2,3]. Les troubles anxieux présentent des perturbations physiologiques bien décrites et nécessitent de même une prise en charge précoce dans l’histoire de la maladie afin d’éviter leur complication et faciliter leur traitement. Le traitement du signal issu de paramètres physiologiques tels que l’analyse du signal vocal et la variabilité de la fréquence cardiaque, reflétant l’état du système sympathique, pourraient permettre le développement d’outils de dépistage et d’évaluation des troubles anxieux afin de faciliter l’accès aux soins à temps ainsi qu’aider à leur évaluation au cours du suivi.