Can machines read your emotions? - Kostas Karpouzis

Les machines peuvent-elles lire nos émotions - Kostas Karpouzis

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2016-11-29 ・ TED-Ed


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Les machines peuvent-elles lire nos émotions - Kostas Karpouzis

333,964 views ・ 2016-11-29

TED-Ed


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Mathieu Marthe Relecteur: Mohammed Dz
00:07
With every year, machines surpass humans in more and more activities
0
7052
4590
Chaque année, les machines surpassent les hommes dans toujours plus de domaines
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we once thought only we were capable of.
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11642
3206
qui, nous pensions, nous étaient réservés.
00:14
Today's computers can beat us in complex board games,
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14848
3575
Aujourd'hui, les ordinateurs peuvent nous battre à des jeux complexes,
00:18
transcribe speech in dozens of languages,
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18423
2871
transcrire des discours dans des dizaines de langues,
00:21
and instantly identify almost any object.
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21294
3452
et identifier presque n'importe quel objet instantanément.
00:24
But the robots of tomorrow may go futher
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24746
2366
Mais les robots de demain iront peut-être plus loin
00:27
by learning to figure out what we're feeling.
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27112
3131
en apprenant à déchiffrer nos émotions.
00:30
And why does that matter?
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30243
2138
Pourquoi est-ce important ?
00:32
Because if machines and the people who run them
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32381
2292
Car si les machines, et les gens qui les contrôlent,
00:34
can accurately read our emotional states,
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34673
2550
peuvent lire correctement nos émotions,
00:37
they may be able to assist us or manipulate us
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37223
2970
ils pourront soit nous aider soit nous manipuler
00:40
at unprecedented scales.
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2909
à un niveau sans précédent.
00:43
But before we get there,
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43102
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Mais avant cela,
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how can something so complex as emotion be converted into mere numbers,
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44614
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comment quelque chose d'aussi complexe que l'émotion peut être convertie en chiffres,
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the only language machines understand?
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3600
le seul langage que les machines comprennent ?
00:53
Essentially the same way our own brains interpret emotions,
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3590
Essentiellement, de la même manière que notre propre cerveau interprète,
00:56
by learning how to spot them.
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56843
2151
les émotions : en apprenant à les repérer.
00:58
American psychologist Paul Ekman identified certain universal emotions
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58994
5126
Le psychologue américain Paul Ekman a identifié certaines émotions universelles
01:04
whose visual cues are understood the same way across cultures.
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dont les repères visuels sont perçus de la même manière dans toutes les cultures.
01:09
For example, an image of a smile signals joy to modern urban dwellers
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69174
5019
Par exemple, l'image d'un sourire est un signe de joie pour le citadin moderne
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and aboriginal tribesmen alike.
20
74193
2772
comme pour les membres d'une tribu aborigène.
01:16
And according to Ekman,
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1129
Et selon Ekman,
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anger,
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729
01:18
disgust,
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78823
710
la colère,
le dégoût,
01:19
fear,
24
79533
742
la peur,
01:20
joy,
25
80275
817
la joie,
01:21
sadness,
26
81092
756
01:21
and surprise are equally recognizable.
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81848
3585
la tristesse
et la surprise sont tout aussi reconnaissables.
01:25
As it turns out, computers are rapidly getting better at image recognition
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85433
4403
Et les ordinateurs deviennent rapidement meilleurs pour la reconnaissance d'images
01:29
thanks to machine learning algorithms, such as neural networks.
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89836
4179
grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique comme les réseaux neuronaux.
01:34
These consist of artificial nodes that mimic our biological neurons
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94015
4190
Il s'agit de nœuds artificiels qui imitent nos neurones biologiques
01:38
by forming connections and exchanging information.
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98205
3579
en formant des connexions et en échangeant des informations.
01:41
To train the network, sample inputs pre-classified into different categories,
32
101784
4501
Pour former le réseau, des échantillons déjà classés en différentes catégories,
01:46
such as photos marked happy or sad,
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106285
2890
tel que des photos représentant la joie ou tristesse,
01:49
are fed into the system.
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109175
2110
sont saisis dans le système.
01:51
The network then learns to classify those samples
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111285
2460
Le réseau apprend ensuite à classer ces échantillons
01:53
by adjusting the relative weights assigned to particular features.
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113745
4660
en ajustant la part relative attribuée à certaines caractéristiques.
01:58
The more training data it's given,
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118405
1620
Plus l'algorithme recevra de données,
02:00
the better the algorithm becomes at correctly identifying new images.
38
120025
4770
meilleur il deviendra à l'identification de nouvelles images.
02:04
This is similar to our own brains,
39
124795
1732
C'est semblable à notre propre cerveau, qui utilise les expériences antérieures,
02:06
which learn from previous experiences to shape how new stimuli are processed.
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126527
5198
pour déterminer comment traiter de nouveaux stimulis.
02:11
Recognition algorithms aren't just limited to facial expressions.
41
131725
3741
Les algorithmes de reconnaissance ne sont pas limités aux expressions du visage.
02:15
Our emotions manifest in many ways.
42
135466
2420
Nos émotions se manifestent de plusieurs façons.
02:17
There's body language and vocal tone,
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137886
2230
Il y a le langage corporel et le ton de la voix,
02:20
changes in heart rate, complexion, and skin temperature,
44
140116
3121
les changements du rythme cardiaque, le teint et la température de la peau,
02:23
or even word frequency and sentence structure in our writing.
45
143237
4809
ou même la fréquence des mots et la structure des phrases dans notre écriture.
02:28
You might think that training neural networks to recognize these
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148046
3159
Vous pourriez penser que l'apprentissage des réseaux à reconnaître
02:31
would be a long and complicated task
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151205
2432
ces éléments serait une tâche longue et compliquée
02:33
until you realize just how much data is out there,
48
153637
3329
jusqu'à ce que vous vous réalisiez du nombre de données disponibles,
02:36
and how quickly modern computers can process it.
49
156966
3409
et de la vitesse de traitement des ordinateurs modernes.
02:40
From social media posts,
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160375
1542
Entre les posts sur les réseaux sociaux,
02:41
uploaded photos and videos,
51
161917
1669
les photos et vidéos en ligne
02:43
and phone recordings,
52
163586
1401
et les appels téléphoniques,
02:44
to heat-sensitive security cameras
53
164987
1780
mais aussi les caméras de sécurité infrarouge
02:46
and wearables that monitor physiological signs,
54
166767
3670
et autres objets connectés qui surveillent notre état physiologique,
02:50
the big question is not how to collect enough data,
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170437
2510
la vraie question n'est pas comment recueillir assez de données,
02:52
but what we're going to do with it.
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172947
2308
mais ce que nous allons en faire.
02:55
There are plenty of beneficial uses for computerized emotion recognition.
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175255
4451
Dans bien des domaines, la reconnaissance des émotions serait utile.
02:59
Robots using algorithms to identify facial expressions
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179706
2921
Les robots pourraient utiliser les algorithmes pour identifier
03:02
can help children learn
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182627
1619
les expressions du visage afin d'aider les enfants à apprendre
03:04
or provide lonely people with a sense of companionship.
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184246
3390
ou offrir de la compagnie à des personnes seules.
03:07
Social media companies are considering using algorithms
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3001
Les réseaux sociaux envisagent d'utiliser les algorithmes pour prévenir
03:10
to help prevent suicides by flagging posts that contain specific words or phrases.
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190637
6410
les suicides en signalant les posts qui contiennent certains mots ou expressions.
03:17
And emotion recognition software can help treat mental disorders
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197047
4240
Et ces logiciels de reconnaissance peuvent aider à traiter les troubles mentaux
03:21
or even provide people with low-cost automated psychotherapy.
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201287
4291
ou même fournir aux gens une psychothérapie automatisée à moindre coût.
03:25
Despite the potential benefits,
65
205578
1610
Malgré les avantages possibles,
03:27
the prospect of a massive network automatically scanning our photos,
66
207188
3681
la perspective d'un réseau géant qui scannerait automatiquement nos photos,
03:30
communications,
67
210869
1089
nos communications,
03:31
and physiological signs is also quite disturbing.
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211958
4919
et nos signes physiologiques est aussi très inquiétante.
03:36
What are the implications for our privacy when such impersonal systems
69
216877
3919
Quelles seraient les conséquences pour la vie privée si ces systèmes impersonnels
03:40
are used by corporations to exploit our emotions through advertising?
70
220796
4412
étaient utilisés par des entreprises pour exploiter nos émotions via la publicité ?
03:45
And what becomes of our rights
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225208
1510
Et que deviendront nos droits
03:46
if authorities think they can identify the people likely to commit crimes
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226718
4019
si les autorités pensent pouvoir identifier de potentiels criminels
03:50
before they even make a conscious decision to act?
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230737
4190
avant même qu'ils ne prennent la décision d'agir ?
03:54
Robots currently have a long way to go
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234927
2223
Pour le moment, les robots ont encore du chemin à faire
03:57
in distinguishing emotional nuances, like irony,
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237150
3108
afin de distinguer la nuance des émotions comme l'ironie
04:00
and scales of emotions, just how happy or sad someone is.
76
240258
4500
et mesurer le niveau de joie ou de tristesse d'une personne.
04:04
Nonetheless, they may eventually be able to accurately read our emotions
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244758
4530
Néanmoins, ils finiront par être en mesure de lire correctement nos émotions
04:09
and respond to them.
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249288
1850
et d'y répondre.
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Whether they can empathize with our fear of unwanted intrusion, however,
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251138
4251
Pourront-ils comprendre notre peur d'une intrusion indésirable ?
04:15
that's another story.
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255389
1498
C'est une autre histoire.
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