Réalité virtuelleÉcologie des donnéesIA & psychothérapieFrancophone

Roman Malo, Ph.D.

Maître de conférences en Psychologie Clinique — Nantes Université

En bref : Roman Malo est un chercheur-clinicien dont le profil est rare dans le paysage francophone : psychologue clinicien, docteur en psychologie clinique, formé à l’interaction humain-machine (Université de Würzburg), spécialiste de la réalité virtuelle thérapeutique et des mesures écologiques des processus psychologiques. Sa double compétence — clinique et technique — en fait un interlocuteur privilégié pour penser les conditions dans lesquelles les données de recherche en IA peuvent réellement éclairer la pratique.

Profil

Institution : Nantes Université — Département de Psychologie


Laboratoire : LPPL — Laboratoire de Psychologie des Pays de la Loire (EA 4638)

Formation : Doctorat en psychologie clinique (Nantes Université, 2023), dirigé par D. Acier, Y. Prié et S. Bulteau. Thèse : Flexibilité psychologique, psychopathologie et réalité virtuelle : de la mesure subjective à la possibilité de mesure objective des processus transdiagnostiques.


Formation complémentaire en Human-Computer Systems (Julius-Maximilians-Universität Würzburg) — ergonomie cognitive, interaction humain-machine, conception d’interfaces.

Pratique clinique : Psychologue clinicien indépendant, spécialiste en préparation mentale et performance (Strength Strategy, depuis 2021). Expérience clinique en psychothérapie individuelle et de groupe, bilans psychologiques, médiations thérapeutiques.

Un profil rare : la double compétence clinique-technique

Ce qui distingue Roman Malo dans le paysage académique, c’est la combinaison de deux formations habituellement cloisonnées :

Versant clinique

Doctorat en psychologie clinique, pratique de psychologue clinicien, expertise en psychopathologie, approches psychodynamiques et phénoménologiques. Formation à l’entretien d’explicitation (micro-phénoménologie).

Versant technique

Formation en systèmes humain-machine (Würzburg), conception d’environnements de réalité virtuelle, mesures comportementales, design expérimental écologique, ingénierie de recherche (Polytech Nantes).

Cette double compétence lui permet d’évaluer non seulement ce que les dispositifs technologiques font aux patients, mais comment les conditions d’évaluation de ces dispositifs reflètent — ou non — la réalité clinique.

Axes de recherche

Les travaux de Roman Malo se déploient à l’intersection de quatre axes qui convergent vers une question fondamentale : comment mesurer la réalité psychologique telle qu’elle se vit, et non telle que le laboratoire la reconstruit.

Écologie des données et validité écologique

Axe central et transversal. La thèse de Malo démontre que les mesures classiques de la flexibilité psychologique (auto-questionnaires) ne capturent qu’une fraction de ce que le patient vit réellement. Ses travaux proposent des mesures écologiques mixtes — combinant auto-report, données comportementales et environnements immersifs simulant des situations de vie quotidienne — pour évaluer les processus psychologiques en contexte, pas en abstraction. Cette exigence méthodologique interroge directement la valeur des études IA en santé mentale qui s’appuient sur des vignettes cliniques ou des échantillons Prolific.

Réalité virtuelle thérapeutique

Conception d’environnements VR écologiques pour la recherche et la clinique. Ses environnements ne sont pas des simulations abstraites mais des reconstructions de situations de vie quotidienne conçues pour provoquer et observer des processus psychologiques en action — là où les auto-questionnaires échouent. Il dirige une thèse sur la réalité virtuelle sociale dans la relation thérapeutique en santé mentale (Pauline Reuze, depuis 2025).

Modèles processuels transdiagnostiques

Ses travaux s’inscrivent dans le courant transdiagnostique contemporain (RDoC, HiTOP, facteur P) : plutôt que d’étudier des pathologies discrètes, il s’intéresse aux processus psychologiques sous-jacents — notamment la flexibilité psychologique, qu’il conceptualise à l’intersection de la clinique, de la neuropsychologie et de la phénoménologie. Ses modèles en réseaux proposent une vision dimensionnelle de la psychopathologie.

IA générative et psychothérapie

Axe émergent. Malo interroge les effets de l’IA générative sur les processus psychologiques, l’expérience subjective et la relation thérapeutique, dans une perspective transdiagnostique et phénoménologique. Sa conférence « Du divan à l’avatar » (2025) explore les transformations de la relation thérapeutique par les technologies numériques.

Focus : l’écologie des données, un enjeu méthodologique central

L’« écologie des données » désigne, dans les travaux de Malo, l’exigence que les données de recherche soient collectées dans des conditions qui reflètent la réalité des phénomènes étudiés. Cette exigence traverse toute son œuvre et pose une question que le champ de l’IA en santé mentale évite largement.

1

Les auto-questionnaires ne suffisent pas

Sa thèse démontre que les mesures auto-rapportées classiques ne capturent pas l’expérience telle qu’elle se vit. Il propose des mesures mixtes (subjectives + comportementales) en environnement écologique.

2

Le laboratoire reconstruit, il ne reproduit pas

Les environnements VR qu’il conçoit simulent des situations de vie quotidienne précisément parce que les conditions expérimentales classiques échouent à provoquer les processus psychologiques tels qu’ils se manifestent en contexte réel.

3

Conséquence directe pour l’IA en santé mentale

Si les mesures auto-rapportées sont insuffisantes pour évaluer la flexibilité psychologique d’un patient en face de vous, que valent-elles pour évaluer la performance d’un chatbot thérapeutique testé sur des participants Prolific qui n’ont pas de trouble ?

C’est cette expertise méthodologique qui rend les travaux de Malo particulièrement pertinents pour évaluer la littérature IA en santé mentale — non pas comme technophobe, mais comme exigence de rigueur écologique.

Pourquoi c’est pertinent pour les cliniciens

Roman Malo occupe une position singulière dans le paysage francophone des chercheurs travaillant à l’intersection de la clinique et de la technologie. Son profil intéresse les praticiens pour quatre raisons.

  • Lecture critique de la recherche IA : sa compétence en écologie des données fournit des outils concrets pour évaluer si une étude sur un chatbot thérapeutique dit quelque chose de votre pratique — ou seulement de conditions de laboratoire.
  • Pont entre technologie et clinique : formé à la fois en psychologie clinique, en interaction humain-machine et en phénoménologie, il pense les dispositifs technologiques depuis l’expérience du patient — pas depuis les métriques d’ingénieur.
  • Approche transdiagnostique : ses modèles processuels (flexibilité psychologique, modèles en réseaux) s’appliquent transversalement — pas limités à un trouble spécifique. C’est précieux pour une évaluation non-réductrice de l’IA en psychothérapie.
  • Micro-phénoménologie : son utilisation de l’entretien d’explicitation pour capturer l’expérience vécue en réalité virtuelle offre un modèle méthodologique pour étudier l’expérience des patients avec les chatbots — au-delà du simple scoring de satisfaction.

Publications clés

Psychological Flexibility: Toward a Better Understanding of a Key Concept (Trends in Psychology, 2024)

Article de référence proposant une reconceptualisation de la flexibilité psychologique à l’intersection de la clinique, de la cognition et de la phénoménologie. Co-écrit avec D. Acier et S. Bulteau.

DOI

Reaching Conceptual Stability by Re-articulating Empirical and Theoretical Work on Affordances (Frontiers in Psychology, 2024)

Travail théorique sur les affordances (Gibson) — concept clé pour penser ce que les interfaces numériques permettent et contraignent dans l’interaction thérapeutique. Co-écrit avec Y. Prié.

DOI

Using Micro-phenomenological Interviews To Collect And Compare Lived Experiences In VR (IHM ‘24, ACM)

Méthodologie novatrice : utilisation de l’entretien d’explicitation pour capturer l’expérience vécue en réalité virtuelle. Modèle méthodologique transposable à l’étude des interactions patient-chatbot. Co-écrit avec J.-P. Rivière, L. Vinet et Y. Prié.

DOI

An « Orthorexic Society » : The Role of Psychological Flexibility (New Ideas in Psychology, 2026)

Application des modèles de flexibilité psychologique aux pressions sociales contemporaines. Illustration de l’approche transdiagnostique processuelle. Co-écrit avec C. Ribadeau Dumas, D. Rommel et A. Congard.

DOI

Immersive Prevention Centers for Mental Health : Secondary and Tertiary Prevention in the Metaverse (EMRN Conference, 2025)

Vision prospective : centres de prévention immersifs pour la santé mentale, croisant IA et réalité virtuelle. Co-écrit avec A. Widmer, S. Bulteau, J.-P. Rivière et Y. Prié.

Thèse de doctorat : Flexibilité psychologique, psychopathologie et réalité virtuelle (Nantes Université, 2023)

Œuvre fondatrice articulant mesure subjective et mesure objective des processus transdiagnostiques. Conception d’environnements VR écologiques et mise en place de mesures mixtes.

Encadrement doctoral

Les effets de la réalité virtuelle sociale dans la relation thérapeutique en santé mentale

Doctorante : Pauline Reuze


Direction : Frédérique Robin, Yannick Prié


École doctorale : ECLIS (Nantes Université)


Inscription : septembre 2025

Thèse qui explore directement la médiation technologique de la relation thérapeutique — axe qui croise les questions posées par l’IA conversationnelle.

Concepts associés sur ce site

Les travaux de Roman Malo croisent directement plusieurs concepts documentés dans nos fiches :

Évaluation Écologique Momentanée (EMA)

L’EMA capture les expériences en temps réel, dans le quotidien du patient. C’est exactement la logique que Malo transpose à la réalité virtuelle : évaluer les processus dans l’expérience, pas après coup.

Phénotypage numérique

L’utilisation de données comportementales numériques pour caractériser les états psychologiques. Les mesures comportementales en VR de Malo s’inscrivent dans cette démarche, avec une exigence d’écologie supplémentaire.

Perspectives : vers l’analyse de conversations réelles

Notre série sur la validité écologique des études IA en santé mentale démontre que la grande majorité de la recherche publiée s’appuie sur des données artificielles (vignettes cliniques, participants crowdsourcing, scoring binaire).

Roman Malo apporte précisément ce qui manque à ce champ : une expertise en mesures écologiques, une compétence en interaction humain-machine, et une approche phénoménologique de l’expérience vécue. Ensemble, nous préparons une série d’articles consacrée à l’analyse de conversations réelles entre patients et chatbots/LLM — ce que la littérature ne fait pas encore.

L’objectif : proposer des outils de lecture clinique des interactions patient-IA ancrés dans la réalité des processus thérapeutiques, pas dans les métriques de benchmark.

Cadre théorique complémentaire

Les travaux de Malo gagnent à être lus en dialogue avec d’autres cadres.

James J. Gibson — Affordances

Le travail de Malo sur les affordances (Frontiers in Psychology, 2024) ré-articule le concept gibsonien pour penser ce que les interfaces numériques et les chatbots invitent à faire ou empêchent. Une grille de lecture essentielle pour analyser l’interaction patient-IA.

Steven Hayes — Flexibilité psychologique (ACT)

Le modèle de Hayes (Acceptance and Commitment Therapy) est le point de départ de Malo, qu’il enrichit par les apports de la neuropsychologie, de la cognition et de la phénoménologie pour en faire un concept processuel mesurable en contexte écologique.

Pierre Vermersch — Entretien d’explicitation

La micro-phénoménologie de Vermersch est l’outil méthodologique que Malo déploie pour capturer l’expérience vécue en VR. Transposable à l’étude de l’expérience patient avec les chatbots thérapeutiques.

Pour aller plus loin

Voir aussi : Évaluation écologique momentanée, Phénotypage numérique, Échantillon WEIRD, Empathie cognitive vs affective

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Fiche mise à jour : février 2026