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Un algorithme peut-il prédire les interactions humaines en analysant des séries ?

ZDNet 6 juillet 2016
Savoir quand quelqu’un va vous saluer d’une poignée de main, d’une bise, d’une accolade ou d’un high-five n’est pas toujours chose aisée. Pour rendre ces interactions compréhensibles par des ordinateurs, c'est encore plus compliqué. Mais le MIT compte bien changer cela. Explications avec ZDNet.

Un algorithme peut-il prédire les interactions humaines ? C’est en tout cas l’objectif poursuivi par un groupe de chercheurs du Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) du MIT, comme le rapporte ZDNet.

Utilisant le deep-learning pour identifier des modèles de salutations (serrer la main, faire la bise, etc.), les scientifiques ont fait fait visionner à l’algorithme plus de 600 heures de vidéos, dont les séries The Office et Desperate Housewives, dans le but de lui donner un « sens commun » propre aux humains.

Au final, l’algorithme est capable de prédire correctement l’interaction près d’une fois sur deux (43%). Lors de précédents essais effectués, le taux de réussite s’élevait à 36%.

 

Malgré une précision encore très perfectible, les chercheurs anticipent un taux de réussite considérablement accru dans le futur, l’algorithme apprenant de la masse de données ingurgitées et de ses erreurs.

A terme, cela permettrait de fabriquer des robots qui s’adapteraient mieux aux interactions humaines – non plus de manière générale mais individuelle. Ce qui ouvrirait un champ des possibles non-négligeable : premiers secours, accueil au sein des entreprises, services à la personne, etc.

Plus d’informations sur ZDNet.

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