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L'informatique affective est un domaine de recherche récent
qui cherche à rapprocher les émotions humaines et la technologie informatique.
L'objectif de l'informatique affective est de construire des machines capables de reconnaître nos émotions
et d'y répondre d’une manière appropriée.
Il y a deux intérêts complémentaires dans l’informatique affective.
Le premier correspond à la recherche fondamentale
où nous essayons de mieux comprendre les relations entre des indices perceptuels
- comme les expressions faciales, les expressions vocales - et des émotions spécifiques.
Ensuite, nous pouvons intégrer cette technologie dans des systèmes
qui peuvent utiliser l'informatique affective afin de fournir une interaction plus conviviale entre les humains et les machines.
Il y a plusieurs défis dans l'informatique affective.
L'un d'eux concerne la définition de l'émotion elle-même, puisque la perception de l'émotion peut être très subjective.
Un autre défi concerne l'extraction d'informations contenues dans la parole ou le visage
qui sont fortement reliées aux émotions tout en ayant très peu de variations entre les individus.
Nous travaillons depuis assez longtemps - environ dix ans - sur l'analyse de réunions
et la production d’outils pour rejouer les réunions ou aider les participants durant les réunions.
Ce que vous perdez dans des réunions à distance c’est la compréhension de l'émotion des personnes à distance.
Ceci est particulièrement important dans des contextes inter-culturels.
L’EmotiBoard enrichit la conférence vidéo en fournissant un retour sur les émotions produites par les participants.
Le but d’EmotiBoard est d'essayer de compenser un certain manque d'information lorsque nous travaillons à distance.
Il y a un manque de conscience émotionnelle qui est dû au fait que nous ne sommes pas en co-présence.
La technologie peut essayer de reconnaître les émotions et les afficher en retour.
Différents outils technologiques sont utilisés dans l'EmotiBoard.
L'un d’entre eux concerne la base de données utilisée pour effectuer la reconnaissance des émotions en temps réel.
C'est une sorte de dictionnaire des émotions associées à des comportements observables dans la parole et le visage.
Nous utilisons ce corpus pour reconnaître en temps réel l'émotion produite par des individus.
Un autre outil concerne la visualisation de l'information, puisque,
lorsque l’on sait quelle émotion a été produite,
il n'est pas vraiment aisé de savoir quelle est la meilleure façon de représenter cette information.
Nous optimisons la performance des systèmes de reconnaissance automatique d’émotion
par l’analyse des bases de données existantes.
Ensuite, lorsque le système fonctionne assez bien, nous intégrons cet outil dans un environnement réel.
pour voir s'il permet d’améliorer l'interaction à distance.
Actuellement, nous cherchons à améliorer la fiabilité des systèmes de reconnaissance des émotions, pour des conditions d'enregistrement variées,
et pour des personnes de différents âges, sexes et d’origines culturelles.
Nous cherchons également des façons appropriées de représenter l’émotion comme rétroaction,
car elle doit être comprise dans un court laps de temps pour ne pas interférer avec la communication.
Cette recherche nous permet de mieux comprendre comment les émotions humaines sont encodées durant les interactions spontanées,
ce qui permet ensuite de donner aux machines la capacité de comprendre le comportement affectif humain
et de savoir comment y réagir.