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Les machines automatiques pourraient bientôt lire dans les pensées de leurs utilisateurs

Quoi de moins sensible qu'un distributeur automatique de billets ? Combien de clients perdent les banques à cause de cette froideur mécanique qui remplace de plus en plus souvent les employés derrière un guichet ? En devenant un facteur déterminant dans les stratégies marketing, l'accueil et la qualité de la relation avec ces clients s'accommode mal du tout-automatique. Du moins dans son état actuel. En effet, Teradata, une division de l'entreprise japonaise NCR qui fabrique, entre autres, des terminaux de distribution de billets, s'est attelée à la tâche de rendre plus humaines de telles machines. Elle dispose d'un parc de 300 000 systèmes installés fonctionnant en self-service et réalisant 20 millards de transactions par an. En collaboration avec le département ingénierie de l'université de Californie du Sud (USC), Teradata finance des recherches sur les machines "E-motionnelles". "Le projet fait appel à l'analyse du visage de 150 personnes, avec l'objectif de distinguer six émotions de base : la tristesse, la surprise, la joie, le dégoût, la colère et la peur", explique Werner Sülzer, vice-président de NCR Teradata Europe. Conférer à une machine l'aptitude à déterminer, avec une probabilité de succès acceptable, l'humeur d'un utilisateur grâce à la simple observation de son visage n'est pas simple. Les chercheurs doivent commencer par élaborer des stimuli capables d'induire chez les sujets de l'expérience des réactions émotionnelles précises. C'est le travail du psychologue Skip Rizzo, l'un des trois principaux chercheurs travaillant sur le projet E-Motions à l'USC. Ensuite, le professeur Ulrich Neumann étudie la meilleure méthode pour capter les expressions du visage et en extraire la signification grâce à l'analyse de certaines caractéristiques. Une quinzaine de points particuliers sont ainsi repérés afin de localiser la bouche, les narines, les yeux et les sourcils. La détermination des expressions s'appuie sur des calculs de position du coin de l'oeil, de distance entre les lèvres et le nez ou de taille des yeux, par exemple. Le système doit être capable de s'accommoder des différences d'encombrement du visage dans l'image, fonction de la distance entre le sujet et la caméra. Il lui faut également corriger les angles de rotation de la tête. Le professeur Cyrus Shahabi se charge des travaux sur les bases de données et les algorithmes de correspondance qui permettent au système d'apprendre au fil de l'expérience. En effet, il ne s'agit pas pour les chercheurs de réaliser un logiciel définitif, mais de lui conférer l'aptitude d'affiner ses classifications d'émotions lors de chaque nouvelle interaction avec un utilisateur. "En France, un sourire exprime souvent la satisfaction, tandis qu'au Japon, il peut masquer un malaise...", remarque Werner Sülzer. Le projet E-Motions pourrait aboutir d'ici trois à cinq ans et équiper, sans doute d'abord, des distributeurs de billets. Ces derniers seraient alors capables de s'adapter automatiquement à certaines attitudes des utilisateurs. Parmi les plus simples, Werner Sülzer cite le plissement des yeux exprimant une difficulté de lecture, qui pourrait provoquer une augmentation du contraste de l'écran ou de la taille des caractères. De même, la détection d'une expression d'angoisse ou de crainte pourrait être interprétée comme une difficulté à comprendre les indications et conduire à proposer une aide. Cette fonction serait précieuse lors d'une première utilisation de la machine ou après un changement de logiciel. Au-delà de l'objectif de fidélisation des clients d'une banque, de tels travaux, s'ils aboutissent à un système efficace, trouveront naturellement de nombreuses autres applications. Comment ne pas rêver de détecter, sur le visage d'un terroriste se présentant dans un aéroport, les traces de malaise révélant son projet meurtrier ? De là à imaginer un nouveau et discret détecteur de mensonge ou un auxiliaire médical, il n'y a qu'un pas que Werner Sülzer n'hésite pas à franchir. Sans nier les risques de remise en cause de la protection de la vie privée inhérents à tout système scrutateur, en particulier s'il s'attaque aux émotions.

Le Monde : http://www.lemonde.fr/article/0,5987,3244--308425-,00.html

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