Dans une nouvelle étape renforçant la position de la Russie dans le domaine de l'intelligence artificielle, des chercheurs de la société « Sberbank » et de l'Université nucléaire de Moscou ont développé un modèle avancé de reconnaissance des émotions à partir de la tonalité de la voix avec une précision sans précédent, surpassant de nombreux modèles mondiaux, y compris HuBERT de Meta.

1. Qu'est-ce que le modèle CA-SER ?

CA-SER est un nouveau modèle basé sur l'apprentissage auto-supervisé (SSL - Self-Supervised Learning), une méthode moderne qui permet au modèle d'analyser la parole prononcée et de reconnaître les émotions humaines avec une grande précision, en étudiant :

• Les caractéristiques fondamentales du son telles que la fréquence et les vibrations

• La tonalité de la voix, y compris son intensité et son niveau aigu

• Le spectre sonore perceptible par l’oreille humaine

Puis ces informations sont fusionnées à l’aide d’un mécanisme d’analyse avancé, ce qui donne au modèle la capacité de comprendre les émotions de manière plus détaillée et réaliste.

2. Comment a-t-il surpassé les concurrents ?

Le modèle a été testé sur la base de données IEMOCAP, qui contient plusieurs enregistrements vocaux associés à différentes émotions telles que la joie, la tristesse, la colère et la peur.

Le modèle russe a dépassé 9 autres systèmes d'intelligence artificielle, ce qui en fait :

• Plus précis que la plupart des modèles mondiaux

• Comparable en performance à HuBERT, l’un des modèles de reconnaissance des émotions les plus avancés développés par Meta

3. Applications potentielles à grande échelle

On s’attend à ce que CA-SER contribue à améliorer de nombreuses technologies et systèmes numériques, notamment :

- Les assistants vocaux : tels que « Siri » et « Alexa », les rendant plus capables d'interagir en fonction de l'état émotionnel de l'utilisateur

- Les centres d'appels et le service client : pour comprendre les sentiments des appelants et fournir des réponses appropriées basées sur leurs émotions

- La psychiatrie numérique : le modèle peut analyser les émotions dans la voix des patients psychiatriques, aidant au diagnostic des troubles émotionnels

- L’analyse des sentiments dans les médias et la politique : il peut être utilisé pour analyser la tonalité de voix dans les discours politiques ou les interviews télévisées afin de comprendre les intentions et les émotions cachées

4. Qu'est-ce qui distingue le modèle russe ?

• Transparence du code : disponible pour les chercheurs et développeurs, leur permettant de le modifier et de le tester avec d'autres langues et données

• Dépendance à l'apprentissage auto-supervisé : il ne nécessite pas de jeux de données volumineux pour son entraînement, ce qui le rend plus efficace et économe en temps

• Précision de l’analyse émotionnelle : une capacité accrue à intégrer les informations sonores pour offrir une image plus claire de l'état émotionnel du locuteur

5. Représente-t-il une menace pour la vie privée ?

Avec l’avancée des technologies d’intelligence artificielle dans l’analyse des émotions et la reconnaissance vocale, les inquiétudes concernant la vie privée et la surveillance augmentent. Avec la possibilité d’intégrer cette technologie dans les appareils intelligents et les systèmes de surveillance, une question se pose :

Est-ce qu’elle sera utilisée uniquement dans des applications positives, ou deviendra-t-elle un nouvel outil dans les systèmes de contrôle et d’espionnage ?

6. L’avenir de la technologie : où allons-nous ?

Si ce type d'intelligence artificielle continue de se développer, nous pourrions atteindre un stade où les dispositifs seront capables de lire les émotions humaines avec une quasi-perfection. Cela pourrait entraîner :

• Une amélioration de l'expérience utilisateur dans les technologies numériques

• Le développement de techniques thérapeutiques basées sur la voix

• L'émergence de défis juridiques et éthiques liés à l'utilisation équitable de cette technologie

Conclusion

Le modèle russe CA-SER représente un saut qualitatif dans les technologies de reconnaissance des émotions, avec une précision rivalisant avec les modèles mondiaux les plus performants, et de vastes possibilités d'application dans divers domaines. Toutefois, les questions éthiques et législatives restent un obstacle majeur à son utilisation à grande échelle sans violation de la vie privée.