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Un algorithme va décoder les pleurs des bébés

Fini l’indécision et l’ignorance de savoir si votre petit veut être nourri ou changé.

<a href="https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Human-Male-White-Newborn-Baby-Crying.jpg">Un bébé qui pleure</a> | Evan-Amos via <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Public_domain">Wikimedia Commons</a> 
Un bébé qui pleure | Evan-Amos via Wikimedia Commons 

Temps de lecture: 2 minutes - Repéré sur Huffington Post Quebec

N’y a-t-il pas plus frustrant que les pleurs d’un bébé? La fin de Lost, peut-être (et encore). Mais cette frustration pourrait bientôt prendre fin. Des chercheurs de l’université Northern Illinois et du College of New Jersey affirment avoir mis au point un algorithme qui permettrait de savoir si l’enfant a besoin qu’on change sa couche, s’il veut manger ou s’il a mal quelque part, explique le Huffington Post Quebec.

En effet, si les pleurs de chaque marmot sont bien uniques, les chercheurs estiment qu’il y a des modulations communes quand la raison est similaire. Ce sont ces modulations-là que l’intelligence artificielle et l’algorithme serait en mesure en décoder. Une façon pour les parents et le personnel soignant de réduire la pression qu’ils peuvent ressentir chaque fois qu’un bébé pleure.

Pour le développer, les chercheurs vont avoir besoin de données. Ils ont déjà enregistré 48 pleurs provenant de 26 bébés hospitalisés en néonatalogie. Les pleurs et les cris ont été répartis en cinq catégories par des infirmières expérimentées et des proches des nourrissons: il y avait le besoin d’être changé, celui d’être nourri, le besoin d’attention, le besoin de sommeil ou l’inconfort. Des signes comme les bâillements pour la fatigue ou les doigts dans la bouche pour la faim ont permis d’identifier la modulation des pleurs des bébés. Pour le besoin d’être changé, on vous laisse deviner.

Les chercheurs vont agrémenter l’algorithme de centaines voire de milliers de pleurs pour savoir plus efficacement à quel sanglot correspond quoi. «L’intelligence artificielle sera en mesure de traiter l’ensemble de ces informations-là, donc le son avec l’ensemble de l’information qui y est liée, et par l’accumulation, l’intelligence artificielle va être en mesure d’identifier des modèles et de finalement reconnaître [ce qui se passe]. C’est ce qu’on appelle le machine learning», a déclaré Mme Bonenfant (ça ne s’invente pas), une professeure de l’Université du Quebec à Montreal (UQAM).

«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 quel pleur signifie telle chose, et quel pleur qui signifie telle autre chose, prévient l’experte. C’est pour ça que l’intelligence artificielle ne sera pas meilleure qu’un parent.»

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