L’intelligence artificielle pourra-t-elle un jour reconnaître la peur, la colère, la joie ou la tristesse à travers une voix, un visage ou des réactions physiologiques ? C’est le défi que relève un projet de recherche lancé à Ouargla, consacré à la création d’une base de données vocale et physiologique des émotions en langue arabe. Pilotée par la docteure Salima Ayad, de l’Unité de recherche en linguistique et questions de la langue arabe de Ouargla, cette initiative associe des spécialistes du langage, de l’intelligence artificielle et des neurosciences. Son objectif est de permettre aux systèmes informatiques d’identifier et d’analyser les émotions humaines grâce à des algorithmes d’apprentissage profond et à des réseaux neuronaux.
Le projet prévoit de croiser plusieurs indicateurs, notamment les intonations de la voix, les expressions du visage et les réactions physiologiques. À terme, ces outils pourraient également contribuer à anticiper certaines manifestations émotionnelles, selon les objectifs de recherche présentés par l’équipe.
De la santé à la sécurité, des applications multiples
Les applications envisagées dépassent le cadre scientifique. Dans les secteurs de l’énergie et des hydrocarbures, l’analyse des signes de stress et de fatigue cognitive pourrait contribuer à prévenir les accidents du travail, notamment dans les environnements à haut risque. Dans les transports, elle pourrait aider à détecter les signes de fatigue ou de colère chez les
conducteurs. Le domaine de la santé figure également parmi les pistes explorées, avec le développement d’outils d’aide au repérage précoce de troubles de l’humeur et de signes de dépression à partir de l’analyse vocale. Dans l’enseignement à distance et la robotique, ces technologies pourraient favoriser des interactions plus adaptées à l’état émotionnel des utilisateurs. Au-delà de ses applications potentielles, cette initiative entend renforcer la place de la langue arabe dans les technologies intelligentes.
Elle soulève aussi une question essentielle, celle de la capacité réelle des machines à interpréter les émotions humaines, dont les manifestations varient selon les personnes et les contextes.
N. C.
