INTERVIEW. "Dire que des machines peuvent avoir des émotions est un abus de langage"

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Un robot dont l’ivresse vire à la joie ou la tristesse, c’est possible... en apparence. Car si l’on peut doter les machines de toute une gamme de sentiments, elles ne savent pourtant que les simuler.

Cet article est issu du Hors-série de Sciences et Avenir n°199 daté octobre-novembre 2019.

Laurence Devillers est professeur en intelligence artificielle à Sorbonne Université et directrice de recherche au LIMSI/CNRS. Elle a accordé une interview à Sciences et Avenir.

Sciences et Avenir : Comment est née l’idée de donner des émotions aux machines ?

Laurence Devillers : La génération d’émotions de synthèse par la machine fait partie de ce que l’on appelle en IA affective computing, qui comporte deux dimensions : la détection des sentiments humains et la construction d’un système de dialogue les prenant en compte dans la manière dont la machine élabore une stratégie de réponse. Ce domaine des émotions est né en 1997 au Massachussetts Institute of Technology avec les travaux de Rosalind Picard. Il consistait alors, à partir de modèles mathématiques, à extraire de signaux sonores des facteurs comme les variations de l’énergie, du timbre ou du rythme de la voix, la tessiture… En accumulant les expériences, on était capable de repérer des indices d’émotions telles que la colère, la joie, la tristesse, etc. Tout cela demandait un long travail.

Qu’est-ce qui a changé ?

L’arrivée du deep learning, à partir de 2010. Le deep learning utilise non plus un son, mais un spectrogramme, c’est-à-dire la transformation d’un signal audio en une image en trois dimensions : le temps, la fréquence et l’amplitude. On entraîne des algorithmes à en extraire directement des informations, avec une pertinence extrêmement fine… mais de façon totalement obscure. C’est-à-dire qu’on ne sait pas quels sont leurs critères. La machine cherche des micro-tessitures inaudibles à l’oreille humaine et fait des corrélations qui, pour nous, n’ont aucun sens.

Avec quels résultats aujourd’hui ?

On arrive à synthétiser de manière assez sophistiquée l’expressivité émotionnelle. On sait créer ou recréer une voix, faire parler quelqu’un avec sa tessiture, et donc modifier ses inflexions pour le rendre positif, nég[...]

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