Pour humaniser leurs interactions avec nous, les machines doivent être capables de constamment évaluer notre état émotionnel. Comprendre si un individu est dans un état d’esprit positif ou négatif pourrait faire une grande différence dans la qualité de la réponse d’un ordinateur. Comment arriver à cela ? En analysant les signaux électriques émis par le cerveau grâce à un électroencéphalogramme ? Pas si simple. Définir l’état émotionnel du cerveau est complexe ; la plupart des études déjà réalisées montrent que les ondes cérébrales associées à des émotions spécifiques évoluent avec le temps. Jusqu’ici il était donc impossible de les identifier clairement et avec fiabilité. Cela pourrait changer grâce au travail de Wei-Long Zheng et de ses collègues de Shanghai Jiao Tong University. Ces derniers ont trouvé une façon d’identifier les états émotionnels du cerveau de façon fiable. Pour cela ils ont utilisé une base de données qui a alimenté un algorithme de machine learning. Ce dernier, en analysant de grands volumes de données a découvert comment distinguer l’état émotionnel avec un taux de réussite de 80%.
