L’IA peut détecter les émotions des athlètes

Un nouveau modèle d’analyse des émotions capable d’identifier les états émotionnels avec une précision comparable à celle des humains a été développé.

Des chercheurs de l’Institut de Technologie de Karlsruhe (KIT) et de l’Université de Duisburg-Essen ont utilisé avec succès des réseaux neuronaux assistés par ordinateur pour détecter précisément les états émotionnels à partir du langage corporel des joueurs de tennis pendant les matchs.

Cette étude marque la première fois où ils ont entraîné un modèle d’intelligence artificielle (IA) en utilisant des données réelles de jeu. Publiée dans la revue Knowledge-Based Systems, leur recherche démontre que l’IA est capable d’interpréter le langage corporel et les émotions avec une précision comparable à celle des humains. Cependant, cela soulève également des considérations éthiques.

Développement d’un modèle d’IA spécialisé pour la reconnaissance des émotions chez les joueurs de tennis

Dans leur étude intitulée “Reconnaissance des états affectifs à partir du comportement expressif des joueurs de tennis à l’aide de réseaux neuronaux convolutionnels”, des équipes interdisciplinaires des sciences du sport, du développement logiciel et de l’informatique à KIT et à l’Université de Duisburg-Essen ont développé un modèle d’IA spécialisé. Ils ont utilisé des algorithmes de reconnaissance de motifs pour analyser des séquences vidéo de joueurs de tennis capturées lors de matchs en direct.

Le Professeur Darko Jekauc de l’Institut des sciences du sport et de la science du sport de KIT a expliqué : “Notre modèle atteint une précision allant jusqu’à 68,9 % dans l’identification des états affectifs, ce qui est comparatif et parfois supérieur aux évaluations réalisées par des observateurs humains et aux méthodes automatisées antérieures.”

Utilisation de scénarios réels dans la formation du système d’IA

Un aspect notable et distinctif de l’étude est l’utilisation par l’équipe de scénarios authentiques et réels plutôt que de paramètres simulés ou artificiels pour entraîner leur système d’IA. Les chercheurs ont enregistré des séquences vidéo mettant en scène 15 joueurs de tennis dans des conditions de match spécifiques, en se concentrant sur leurs réactions de langage corporel lorsqu’ils gagnaient ou perdaient des points.

Ces vidéos ont capturé des indices tels que des têtes baissées, des bras levés en signe de célébration, des raquettes pendantes ou des variations de vitesse de marche, qui ont aidé à discerner leurs états affectifs.

En analysant cet ensemble de données, l’IA a appris à corréler des signaux spécifiques de langage corporel avec différentes réactions émotionnelles et à distinguer avec précision les états affectifs positifs (gagner un point) et négatifs (perdre un point). “L’entraînement dans des contextes naturels représente une avancée significative pour identifier des états émotionnels authentiques et permet des prédictions dans des scénarios réels”, a souligné Jekauc.

La recherche suggère non seulement que les algorithmes d’IA pourraient éventuellement surpasser les observateurs humains dans l’identification des émotions, mais a également révélé une découverte intrigante : à la fois les humains et l’IA excellent dans la reconnaissance des émotions négatives.

Reconnaissance des émotions négatives dans la détection des émotions

« La raison en est que les émotions négatives sont plus faciles à identifier car elles sont exprimées de manière plus visible », a expliqué Jekauc. « Les théories psychologiques suggèrent que les gens sont évolutionnairement plus doués pour détecter les signaux émotionnels négatifs, probablement parce que résoudre rapidement les situations de conflit est crucial pour maintenir l’harmonie sociale. »

L’étude envisage de nombreuses applications sportives pour la reconnaissance précise des émotions, telles que l’amélioration des méthodologies d’entraînement, de la dynamique d’équipe, de l’optimisation des performances et de la prévention de l’épuisement professionnel. De plus, d’autres domaines comme la santé, l’éducation, le service clientèle et la sécurité automobile pourraient tirer parti de la détection précoce des états émotionnels pour divers avantages.

« Bien que cette technologie offre la promesse d’avantages substantiels, il est crucial de considérer les risques potentiels, notamment en ce qui concerne la vie privée et l’abus de données », a souligné Jekauc. « Notre recherche a strictement respecté les lignes directrices éthiques existantes et les régulations de protection des données. En envisageant les futures applications pratiques de cette technologie, il sera essentiel de traiter de manière proactive les préoccupations éthiques et légales. »

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Lisez l’article original sur : Science Daily

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