Cet algorithme déchiffre les pleurs de votre bébé

Un bébé qui pleure n'est jamais à prendre à la légère. Et quand un parent n'arrive pas à faire cesser les pleurs, cela peut rapidement tourner au cauchemar. Et si la science pouvait aider ?

Répondre aux pleurs d’un bébé est une mission très complexe. Incapable de communiquer par le langage, le nourrisson n’a que cette méthode pour faire passer son message. Il faut un certain temps avant de le comprendre, dans une certaine mesure. Et si un algorithme pouvait nous éviter tout cela ?

L’intelligence artificielle pour comprendre les pleurs de bébé ?

Des scientifiques Américains des universités de l’Illinois et du New Jersey ont mis au point un algorithme qui serait capable d’identifier le message d’un bébé via son pleur. Pour les chercheurs, les pleurs sont des signaux de communication comme les autres, signaux que l’on pourrait traduire, ou essayer de traduire, via une intelligence artificielle.

Le problème avec les pleurs de bébé, c’est que ceux-ci sont uniques. Pas comme une langue qui est commune à un peuple. Cela étant dit, ils ont des “modulations communes”. Autrement dit, quand deux bébés pleurent, leurs pleurs sont uniques mais s’ils pleurent pour la même émotion, il y aurait des similitudes. L’intelligence artificielle serait capable de détecter ces similitudes, et par conséquence, d’identifier et classer les pleurs.

Des chercheurs y travaillent

Les scientifiques ont enregistré 48 pleurs de 26 bébés différents. Des infirmières et des proches des bébés ont ensuite interprété ces pleurs et les cris ont été classés en cinq catégories : besoin de sommeil, inconfort, besoin de nourriture, besoin d’attention, besoin d’être changé. Des signaux visuels (comme un pouce dans la bouche) ont aussi été répertoriés. Tous ces éléments ont été fournis à l’intelligence artificielle pour son processus d’apprentissage.

Voilà qui pourrait permettre d’améliorer nettement la prise en charge des nouveaux-nés. Les pleurs étant le signe d’un véritable besoin du bébé, les parents doivent le prendre en compte et savoir comment l’interpréter.

Si cet algorithme est prometteur, il est évidemment assez rapidement limité. Pour la professeure Maude Bonenfant, de l’UQAM, experte en intelligence artificielle, “la machine ne sera pas meilleure que l’humain, parce que la machine à la base a besoin de bases de données où on lui a clairement indiqué. […] L’intelligence artificielle ne sera pas meilleure qu’un parent.”

Mais avec le temps, et toujours davantage de données, l’efficacité du déchiffrement pourrait être grandement amélioré. Les chercheurs ont d’ailleurs ouvert des collaborations avec des hôpitaux, centres médicaux et cliniques pour augmenter leur base de données. À terme, les scientifiques souhaiteraient “pouvoir développer des produits dans un but clinique.“