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Les smartphones bientôt capables de détecter nos émotions ?

On peut détecter les émotions en analysant la voix. Un ordinateur peut le faire, démontrent des chercheurs, qui veulent doter les psychologues d’un moyen fiable de catégoriser les émotions de leurs patients. Un smartphone pourrait donc le faire aussi... 

Le Bridge Project, dont le concept est d’analyser la voix sans interpréter le sens des mots, pourrait à terme permettre aux smartphones de détecter nos émotions à travers l’analyse de la voix. © Apple Le Bridge Project, dont le concept est d’analyser la voix sans interpréter le sens des mots, pourrait à terme permettre aux smartphones de détecter nos émotions à travers l’analyse de la voix. © Apple

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Les smartphones sont déjà de véritables ordinateurs capables de lire des vidéos, de faire tourner des jeux sophistiqués, de nous indiquer le chemin et même de répondre à nos commandes vocales en langage naturel. Ils pourraient bientôt être en mesure de détecter nos émotions à travers l’analyse de la voix.

Une équipe de chercheurs de l’université américaine de Rochester a mis au point un logiciel de détection automatique des émotions dont la précision est supérieure à 80 %, là où les précédents essais ne dépassaient pas les 55 %. Baptisé Bridge Project, le concept est d’analyser la voix sans interpréter le sens des mots. « Nous avons utilisé des enregistrements d’acteurs lisant les dates du calendrier. Ce n’est pas ce qu’ils disent qui nous intéresse, mais comment ils le disent », explique Wendi Heinzelman, en charge du projet au Department of Electrical and Computer Engineering de l’université de Rochester. Le programme analyse 12 caractéristiques vocales, notamment le ton et le volume, et est capable d'identifier six émotions (joie, tristesse, dégoût, colère, peur et neutre) dans un enregistrement sonore avec un taux de précision de 81 %. L’intérêt de cette technologie ? Elle est moins intrusive que les méthodes qui reposent sur l’interprétation du discours et l’analyse des expressions du visage.

Un smartphone qui s’adapterait à l’humeur

Les chercheurs de l’université de Rochester collaborent avec des psychologues et des scientifiques qui voient dans le Bridge Project un outil de travail très précieux grâce auquel ils n’auraient plus à écouter une conversation ou à observer une scène pour en déduire les émotions. « Les prestataires de santé et les chercheurs pourraient installer des détecteurs d’émotions et d’autres technologies d’analyse sur des terminaux mobiles afin de suivre des patients ou pour des études comportementales », explique Wendi Heinzelman.

En analysant 12 caractéristiques vocales comme le ton et le volume, l’application est en mesure d’identifier six types d’émotions (joie, tristesse, dégoût, colère, peur et neutre) avec une précision de 81 %. © Université de Rochester
En analysant 12 caractéristiques vocales comme le ton et le volume, l’application est en mesure d’identifier six types d’émotions (joie, tristesse, dégoût, colère, peur et neutre) avec une précision de 81 %. © Université de Rochester

Une première application mobile utilisant ce système de détection des émotions a été mise au point par l’un des étudiants associé au projet. Elle affiche l’icône d’un visage souriant ou triste après avoir analysé la voix de la personne. Et ce n’est qu’un début… 

« Il est facile d’envisager une application plus complexe qui pourrait utiliser cette technologie pour ajuster les couleurs de l’écran ou bien jouer un morceau de musique adapté à votre humeur », poursuit la chercheuse. Mais elle reconnaît qu’il y a encore beaucoup de travail de mise au point. L’un des problèmes à résoudre, et non des moindres, est la perte de précision du système de détection lorsque la voix qui est analysée n’est pas la même que celle qui a servi à calibrer l’algorithme. Pour réduire cet effet, les chercheurs éduquent leur logiciel avec des voix appartenant à la même tranche d’âge et au même sexe. « Nous avons encore beaucoup de défis à relever si nous voulons utiliser ce système dans un environnement qui ressemble à des situations de la vie réelle, mais nous savons que l’algorithme que nous avons développé est plus efficace que les tentatives précédentes », assure Wendi Heinzelman.


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