Le phénotypage du suicide est une approche innovante visant à mieux comprendre les mécanismes sous-jacents aux comportements suicidaires, en intégrant des données neurobiologiques, cognitives, comportementales et linguistiques. Les recherches ont mis en évidence des altérations spécifiques dans le cerveau des personnes à risque de suicide, notamment une hyperactivité de l'amygdale, une hypoactivité du cortex préfrontal et un dysfonctionnement de l'axe hypothalamo-hypophyso-surrénalien. Ces anomalies contribuent à des biais cognitifs, comme un biais attentionnel accru, une rigidité cognitive, et des troubles de la mémoire autobiographique. Sur le plan neurolinguistique, les personnes suicidaires manifestent souvent une pauvreté discursive, une autodévalorisation marquée et un langage émotionnel altéré, caractéristiques du phénotype suicidaire. L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans ce domaine renforce les perspectives de prévention et de traitement. Grâce à l'apprentissage automatique, il devient possible de développer des modèles prédictifs capables de repérer les signaux de risque de manière précoce. Les avantages de cette approche incluent une précision accrue et une capacité de surveillance continue. L'IA peut également fournir une assistance aux cliniciens, en améliorant leur capacité de repérage des signes pertinents présents chez les personnes potentiellement vulnérables. Ainsi, le phénotypage du suicide offre une approche intégrée et individualisée pour la prévention et le traitement des comportements suicidaires, ouvrant la voie à une médecine de précision en suicidologie.