[MUSIQUE LIVEWORX]
Bienvenue sur LiveWorx 2020.
Je m'appelle Andia Winslow et je vais vous présenter
le live stream d'aujourd'hui.
Nous avons déjà écouté les présentations
de grands leaders d'opinion sur la technologie de pointe
dans le monde industriel.
Si vous n'avez pas pu assister à ces premières sessions,
n'oubliez pas de les visionner sur le catalogue à la demande LiveWorx,
qui est à votre disposition jusqu'au 19 juin.
Cette bibliothèque en ligne a plus de 100 sessions supplémentaires
avec du bon contenu.
Vous recevrez sous peu un e-mail
vous donnant accès à nos archives une année entière.
Maintenant, démarrons notre prochaine session--
l'intelligence émotionnelle artificielle ou l'IA émotionnelle,
ce que c'est et pourquoi c'est important.
Le Dr Rana el Kaliouby est la PDG et co-fondatrice d'Affectiva.
Division du Media Lab de MIT, Affectiva a créé et défini
la catégorie IA émotionnelle.
Des logiciels qui peuvent détecter des émotions humaines nuancées
et des états cognitifs complexes à partir du visage et de la voix.
Le Dr el Kaliouby est une pionnière en IA émotionnelle et l'auteure
de "Girl Decoded: la quête d'une scientifique
pour la reconquête de notre humanité grâce à l'alliance entre
intelligence émotionnelle et technologie".
Je suis très heureuse d'accueillir le Dr Rana el Kaliouby.
Merci, Andia.
C'est un plaisir d'être avec vous tous aujourd'hui.
Ma mission est d'humaniser la technologie
avant qu'elle ne nous déshumanise en créant de l'intelligence émotionnelle
et de l'empathie dans nos appareils et nos technologies.
Et pour ce faire, mon objectif est de réimaginer
les interfaces humain-ordinateur
ainsi que la connexion entre êtres humains.
Nous avons tous été catapultés dans cet univers
dans lequel nous travaillons virtuellement.
C'est ainsi que nous interagissons avec les membres de notre équipe.
Nous apprenons en ligne, c'est comme ça
que mes enfants apprennent.
Et nous interagissons avec les amis et la famille virtuellement.
Cependant, il manque quelque chose.
Ce n'est pas tout à fait la même chose.
Et c'est vraiment ce concept que tous nos signaux non-verbaux
ne sont pas visibles dans ces espaces virtuels.
L'IA joue des rôles qui étaient traditionnellement tenus par les humains,
tels que l'assistance à la conduite de nos voitures,
l'assistance en matière de santé, nous aider à être plus productifs
et peut-être même le recrutement de votre prochain collaborateur.
Le problème est qu'il nous faut un nouveau contrat social entre les humains
et l'IA.
Un contrat qui soit basé sur la confiance réciproque et mutuelle.
Bien sûr, nous devons faire confiance à l'IA
et il y a beaucoup de conversations sur le sujet.
Mais plus important encore, l'IA doit nous faire confiance à nous, les humains.
Après tout, nous n'avons pas toujours été irréprochables
quand il s'agit de bien se conduire.
Malheureusement, il y a déjà de nombreux exemples montrant
que ce lien de confiance a mal tourné.
Un chatbot Twitter qui est devenu raciste du jour au lendemain,
les voitures intelligentes impliquées dans des accidents mortels,
et la technologie de reconnaissance faciale qui discrimine
certaines populations--
surtout les femmes de couleur.
Pour rebâtir cette confiance, il faut regarder comment les humains se comportent.
Chaque jour, nous prenons des milliers de décisions
qui impliquent de se faire confiance,
tant dans notre vie personnelle que nos relations professionnelles.
Parfois, cette confiance est basée sur des conditions et
des termes juridiques.
Mais le plus souvent, l'implicite, le non-verbal, les indices
subtiles que nous échangeons les uns avec les autres avec empathie
se trouvent au cœur de ce lien de confiance.
La technologie aujourd'hui possède un QI élevé--
une grande intelligence cognitive, mais pas de QE--
pas d'intelligence émotionnelle.
C'est le chainon manquant.
Au cours de ma carrière, je me suis demandée
si la technologie pouvait identifier les émotions humaines
tout comme nous ?
Et si votre ordinateur pouvait faire la différence
entre un sourire et une grimace ?
Les deux impliquent le bas du visage,
mais ils ont des significations très différentes.
Comment construire une IA qui comprend l'humain ?
Pour cela, il faut observer comment les humains se comportent.
Seul 7% de l'expression de notre état mental
repose sur le choix des mots que nous utilisons.
93% de notre communication est non-verbale, divisée entre nos expressions faciales
et nos gestes--
J'en fais beaucoup--
et 38% d'intonations dans la voix, à quelle vitesse
parlez-vous, quelle énergie votre voix dégage t-elle ?.
J'ai consacré une grande partie de ma carrière à étudier le visage.
C'est une fenêtre ouverte sur les émotions humaines.
La science des émotions faciales existe depuis plus de 200 ans.
Cet homme, Duchenne, stimulait électriquement
nos muscles faciaux afin de déterminer comment ces muscles faciaux bougent.
Nous ne faisons plus cela, heureusement.
Et puis, à la fin des années 1970, Paul Ekman et son équipe
ont publié le "Facial Action Coding System"--
une méthode objective qui cartographie chaque mouvement des muscles faciaux
avec une unité d'action, un code.
Ainsi, par exemple, lorsque vous souriez-- et faites-le avec moi--
quand vous souriez, vous étirez vos zygomatiques
et c'est essentiellement l'étirement du coin des lèvres ou l'unité d'action 12.
Quand vous froncez les sourcils, c'est l'unité d'action 4,
c'est le sillon frontal.
Et c'est généralement un indicateur d'émotion négative
comme la confusion ou la colère.
Il existe environ 45 muscles faciaux
et il faut environ 100 heures de formation
pour devenir un codeur facial certifié ou un lecteur de visage--
très laborieux, très chronophage.
Et coder les vidéos minute par minute
nécessite que vous les regardiez pendant cinq minutes
au ralenti et disiez, oh, je vois
un sourcil qui se lève ou un plissement des yeux.
Nous ne devons plus passer par là.
Nous utilisons plutôt la vision par ordinateur l'apprentissage par machine et un apprentissage
poussé pour entraîner des algorithmes à détecter automatiquement
ces expressions faciales.
Nous utilisons des centaines de milliers d'exemples
de personnes souriant, grimaçant et fronçant les sourcils
pour créer ces algorithmes.
Et le réseau d'apprentissage poussé est capable de distinguer
ce qui est commun entre tous ces sourires, ce qui est
commun entre tous ces froncements de sourcils, et c'est ainsi qu'il apprend.
Et donc, pour simplifier, la première étape du processus
est de trianguler le visage,
de trouver des repères faciaux comme vos sourcils, votre bouche,
ou votre nez.
Et puis, vous transposez cette région vers un réseau neuronal profond
qui est capable de distinguer les différentes expressions visibles
sur le visage et les cartographier en un certain nombre
d'états émotionnels et cognitifs.
Tout, la joie, la surprise, la colère, le dégoût
et des états plus complexes comme la fatigue, l'attention,
la surcharge cognitive, la confusion et plus encore.
Dans le cadre de notre travail, au cours de ces dernières années,
nous avons accumulé le plus grand catalogue d'émotions au monde.
9,5 millions de vidéos de visages que nous avons recueillies--
avec le consentement de tout le monde--
dans 90 pays à travers le monde.
Cela se traduit en gros par environ 5 milliards d'images faciales.
C'est de loin le plus grand catalogue
de véritables réponses émotionnelles en date.
Et nous utilisons ces données pour nous entraîner, mais aussi
pour valider nos algorithmes.
Il y a tant d'applications à cette technologie
qui transforment les industries.
Mon grand rêve est qu'on voie dans les prochaines années,
l'IA émotionnelle devenir l'interface
homme-machine de facto.
Donc, en gros, nous pourrions interagir avec nos appareils
comme nous le faisons entre nous.
En discutant.
On le voit déjà avec des dispositifs de conversation
comme Alexa et Siri.
Par la perception.
Encore une fois, nous commençons déjà à voir des appareils
avec des caméras intégrées.
Mais plus important encore, grâce à l'empathie et l'intelligence
émotionnelle.
Il y a beaucoup de domaines d'application.
Je vais en décrire quelques-uns.
Le premier domaine d'application permet de quantifier
comment les consommateurs, sur le plan émotionnel, interagissent avec les produits et les marques
autour d'eux.
Pour ce faire, nous envoyons des enquêtes à des gens
et leur demandons de regarder une vidéo.
Ça peut être une publicité en ligne, ça peut être une bande-annonce,
ça peut être une vraie émission de télévision, ça peut être une vidéo pédagogique.
Mais l'idée est d'enregistrer
l'engagement émotionnel et les réactions émotionnelles des personnes
pendant le visionnage.
Nous avons demandé aux gens d'allumer leurs caméras--
consentement et accord sont vraiment importants--
et ensuite nous avons pu saisir ces réactions
seconde par seconde.
Notre technologie est utilisée par 25% du Fortune Global 500,
ainsi que les plus grandes entreprises de recherche du marché
qui utilisent notre technologie pour quantifier la réaction émotionnelle
des consommateurs et téléspectateurs au contact de leur contenu.
Je me suis dit qu'il serait amusant en fait de
vous montrer une des publicités que nous avons testées
et nous avons la permission de la partager publiquement.
Regardons ensemble.
[MUSIQUE - TONY DALLARA, "COME PRIMA"]
[CHANSON EN ITALIEN]
Euh, maman est arrivée la première.
Aujourd'hui, nous avons donc testé plus de 50 000 pubs dans le monde entier.
Et cette pub en particulier se classe dans les 10% de tête
des publicités dans le quatre-vingt-dixième percentile.
Elle obtient un engagement émotionnel très fort, ce qu'on
appelle score d'expressivité.
Elle fait naitre beaucoup de sourires.
Et vous pouvez voir l'évolution de la courbe des sourires
de tous ceux qui ont regardé cette publicité
et sur qui nous avons pu récolter des données.
Ce qui est vraiment fascinant dans cette publicité,
c'est que si vous comparez la première fois que les gens l'ont vue,
c'est la solide ligne verte.
À la deuxième fois que les gens l'ont vue,
c'est la ligne verte en pointillés.
Vous pouvez en fait voir que les gens se souviennent de la pub.
Ils anticipent les moments vraiment drôles
et ils rient avant même que cette scène ne commence, ce qui
est exactement ce que vous voulez.
Et plus important encore, nous faisons faire aux spectateurs
un voyage émotionnel qui culmine
par une réaction très positive
quand la marque est révélée.
Et encore une fois, nous savons grâce à nos recherches
que ce genre de mesures est très positif.
J'aime cet exemple en particulier parce que c'est
un exemple de la manière dont des marques comme Coca-Cola et Unilever
utilisent cette technologie pour vraiment promouvoir une vidéo
en ligne et devenir plus inclusives et progressistes.
Mais ils doivent le faire d'une manière très réfléchie.
Et ils peuvent saisir ces réactions viscérales
pendant leurs publicités.
Nous savons aussi, grâce à un travail considérable que nous avons fait avec ces marques
où nous avons mis en corrélation les réactions émotionnelles
avec les comportements de consommation, que ce genre
de voyage émotionnel et de réactions émotionnelles positives
sont en forte corrélation avec des phénomènes
comme l'augmentation des ventes, l'intention d'achat et le dynamisme.
Et parce que nous avons testé 50 000 pubs dans le monde entier,
nous pouvons créer des points de référence.
Ainsi, par exemple, nous savons qu'aux États-Unis,
les pubs avec les animaux et les bébés suscitent le plus de plaisir.
Il est intéressant de noter qu'au Canada, c'est la publicité pour les céréales
qui suscitent le plus de plaisir.
Et, malheureusement, les publicités pour les télécoms ne suscitent presque aucun plaisir
du tout.
Elles sont assez ennuyeuses à regarder.
Donc, ces données sont vraiment, vraiment pertinentes
et fournissent aux marques et aux spécialistes du marketing
des nouvelles perspectives qui les aident
à prendre des décisions par rapport aux dépenses en média
ainsi que sur la manière d'optimiser leur contenu publicitaire.
Et ce n'est pas seulement la publicité, vous
pouvez générer ce même type de données avec les émissions de télévision.
Et c'est l'un de mes exemples préférés.
Il s'agit d'une sitcom que nous avons testée il y a quelque temps pour la CBS.
Ça s'appelait "Friends With Better Lives".
Je ne pense pas qu'elle soit restée longtemps à l'antenne.
Cela n'a pas très bien marché.
Mais là encore, vous pouvez voir la courbe des sourires.
Et nous superposons les personnages
de la scène sur cette courbe.
Et vous pouvez voir qu'il y a deux personnages en particulier,
dont les interventions ne sont absolument pas drôles.
Ils représentent le creux de cette courbe de sourires.
Et encore une fois, des données très intéressantes
que les producteurs ont pu utiliser
pour modifier ces personnages.
Passons maintenant du monde de la compréhension
des réactions émotionnelles des individus
avec leur consentement, à un autre domaine
auquel nous consacrons beaucoup de temps.
Et c'est l'avenir de la mobilité et des transports.
Lorsque nous avons commencé à travailler dans ce domaine,
de nombreux constructeurs automobiles nous ont contactés
dans le monde entier afin que nous réorientions notre technologie
de détection émotionnelle vers l'automobile.
Et pour ce faire, nous voulions voir
comment les gens se comportent en voiture, surtout les conducteurs.
Nous avons donc entrepris de collecter des données.
Beaucoup d'entre nous dans l'entreprise redoutaient qu'étant donné que
les gens savaient qu'il y aurait
une caméra sur leur tableau de bord,
il n'y aurait pas d'émotions ou de réactions
cognitives intéressantes.
Et nous avions tort.
Je vais donc vous montrer quelques vidéos.
Encore une fois, ces personnes savaient que la caméra était
dans leur véhicule, ils l'ont installée,
ils ont donné leur consentement, et nous avons vu des comportements
de conduite très intéressants.
Dans ce cas particulier, ce papa conduit le véhicule.
Il somnole.
Il y a quatre niveaux de somnolence.
Il est quasiment endormi.
Et vous pouvez aussi voir que son enfant en bas âge
est sur le siège arrière.
Donc une conduite très, très dangereuse.
Et j'ai de l'empathie pour lui.
Il m'est arrivé à l'époque où nous
voyagions, quand je revenais d'un long voyage, d'être épuisée
à cause du décalage horaire dans la voiture avec mes enfants.
Je peux clairement m'identifier à lui.
Mais c'est un exemple si simple que la technologie peut interpréter.
Et vous pouvez voir ici que la technologie est
capable de détecter des choses comme la fermeture des yeux, la bouche ouverte,
et les niveaux de somnolence.
Et vous pouvez imaginer comment la voiture peut intervenir dans ce cas.
Voici un autre exemple.
Elle conduit.
Elle envoie également des SMS, donc très distraite.
Mais, oh, elle a deux téléphones en main,
donc elle est très distraite.
Ses yeux ne sont pas sur la route.
Ses mains ne sont pas sur le volant.
Il vaut mieux ne pas conduire à côté de cette femme.
Mais, encore une fois, cela illustre que la technologie détecte des choses
en regardant simplement le mouvement des yeux,
la position de la tête, mais aussi en combinant cela
avec la détection d'objets, par exemple.
Nous pouvons donc détecter qu'elle n'a pas un,
mais deux téléphones en main.
Nous pouvons considérer que c'est une conductrice très distraite.
Et, encore une fois, la voiture peut intervenir d'une manière ou d'une autre.
Vous pouvez imaginer si c'était une Tesla,
elle pourrait passer en mode semi-autonome,
elle peut en gros dire, attendez une seconde,
je conduirai mieux que vous,
je vais prendre le contrôle.
Nous avons fait beaucoup de recherches en collaboration
avec les avancées du groupe de technologie des véhicules de MIT,
où nous avons fait la toute première étude à grande échelle qui étudie
le comportement du conducteur dans le temps.
Et donc, dans ce cas particulier,
vous voyez la participante numéro 66.
C'est une femme.
Elle a 22 ans.
Et tous ses trajets du lundi sont classés dans la rangée du lundi.
Et tous ses trajets du mardi sont classés au mardi,
et ainsi de suite.
Et vous pouvez voir qu'elle est assez fatiguée pendant la semaine.
Il y a beaucoup de bâillements
en début de journée.
Et pendant le week-end et aussi en fin de journée,
il y a beaucoup plus d'expressions positives.
On dit qu'une image vaut plus que des mots.
Je crois qu'une vidéo vaut encore plus.
Voici des exemples de ses trajets de l'après-midi
par opposition au matin par opposition à l'après-midi.
Donc, encore une fois, ils ont été analysés par nos algorithmes.
Nous avons donc invoqué le classificateur de bâillements
pour détecter tous ses bâillements
durant tous ses trajets.
Vous pouvez donc constater qu'elle est souvent épuisée le matin.
Et vous pouvez imaginer, si c'est un schéma récurrent,
que la voiture sait déjà
qu'elle arrivera épuisée.
Il y a peut-être des suggestions proactives
que la voiture peut faire à la conductrice compte tenu de son profil.
Maintenant, voyez le contraste avec les trajets de fin de journée.
Vous pouvez voir qu'elle semble déjà beaucoup plus éveillée.
Elle est beaucoup plus animée, beaucoup plus de sourires, beaucoup plus
d'expressions positives.
Et encore une fois, si la voiture avait son profil de conduite,
elle pourrait personnaliser
l'expérience de conduite basée sur ses expériences émotionnelles.
Nous travaillons donc en étroite collaboration avec un certain nombre de constructeurs automobiles
pour réimaginer les trajets en voiture.
Pas seulement dans les voitures aujourd'hui où nous pouvons
nous concentrer sur le conducteur, mais aussi sur les véhicules du futur où
nous imaginons vraiment mettre en place une solution de détection qui
observe le conducteur et les autres occupants du véhicule
également.
Ainsi que d'autres objets dans la voiture.
Un enfant a été oublié ?
Avez-vous oublié de prendre votre téléphone ?
Combien d'occupants sont dans le véhicule ?
Dans quel état sont-ils ?
Pouvez-vous personnaliser la musique, le contenu, l'éclairage,
et ainsi de suite ?
Mais, bien sûr, nous sommes peu
à passer du temps dans notre voiture
pendant cette pandémie mondiale.
En fait, nous sommes nombreux à passer plus de temps
sur les vidéoconférences et les événements virtuels.
Établir une connexion humaine via la technologie est vraiment difficile.
Et ce, parce que notre méthode de communication principale
est non-verbale.
Et parfois, lorsque nous sommes dans des conférences virtuelles
et des événements virtuels,
on n'exploite pas vraiment l'énergie et les expressions
du public.
Je le ressens clairement moi-même.
Je viens de sortir mon livre "Girl Decoded" comme je l'ai dit.
Et j'ai dû passer d'une tournée promotionnelle
où j'étais censée voyager non-stop entre mars, avril,
et mai, à toutes ces tournées et discussions
virtuelles.
Et c'est si différent parce qu'en personne,
je peux voir le public.
Je peux vous voir tous et je peux interpréter votre énergie.
Et je peux personnaliser
et adapter mon contenu en fonction de comment vous réagissez.
Quand c'est virtuel, c'est souvent une conversation à sens unique
ou du moins, j'ai l'impression que c'est une conversation à sens unique.
Et je trouve que c'est vraiment difficile et troublant.
Mais je pense qu'il y a moyen de changer cela.
Et si nous intégrons l'IA émotionnelle,
comme moyen de compiler les réactions du public,
saisir toutes les expressions faciales de façon anonyme.
Je n'ai pas besoin de voir les visages de tout le monde.
En fait, je serais probablement submergée vu que je parle.
Mais si je pouvais voir une trace moment par moment
de la réponse positive ou négative que--
comment vous réagissez à ce contenu,
ces informations cruciales
me permettraient de m'adapter
et d'avoir une idée du niveau d'engagement du public.
Et je voulais vous montrer un exemple.
C'est juste une réunion interne sur Zoom
montrant les réactions de l'équipe.
Et vous pouvez voir ici les réactions compilées.
Bien sûr, il y a différents moyens de visualiser ces données,
mais nous sommes capables de suivre tout le monde
et nous pouvons compiler les sourires des gens, les réactions.
Ils étaient en train de parler de-- cela
date de début mars, au moment où la pandémie a éclaté.
Et nous parlions de ce qui allait
se passer et du télétravail.
Et les gens partageaient leurs histoires.
Et il y avait beaucoup d'empathie et de sourires.
Nous pouvons les détecter.
Comparons-les à une réunion ennuyeuse
où personne ne réagit.
Vous pouvez voir la différence.
Et nous sommes en mesure de quantifier les données d'un engagement en temps réel,
mais aussi de le faire après coup, en post-analyse aussi.
De même, dans un environnement d'apprentissage en ligne,
et si un enseignant pouvait mesurer l'engagement émotionnel
de ses élèves, comme c'est le cas en personne,
dans une salle de classe ?
C'est ce qu'un bon prof fait, n'est-ce pas ?
Vous observez l'attitude des étudiants
et vous pouvez ensuite personnaliser l'expérience d'apprentissage.
Et maximiser les résultats également.
De même, elle peut être utilisée dans le domaine de la santé mentale.
Aujourd'hui, quand vous rentrez dans un cabinet médical,
on ne vous demande pas votre température
ou on ne vous demande pas votre tension artérielle,
on la prend tout simplement.
Et si les médecins pouvaient évaluer
objectivement comment vous vous sentez
comme ils mesurent d'autres signes vitaux ?
Malheureusement, la mesure de référence en matière de santé mentale
se fait sur une échelle allant de 1 à 10--
à quel point êtes-vous déprimé ?
A quel point êtes-vous suicidaire ?
A quel point avez-vous mal ?
Et nous pouvons intégrer l'IA émotionnelle et l'appliquer
de manière à offrir des mesures objectives
des maladies mentales.
Un domaine qui me tient très à cœur,
la toute première application de l'IA émotionnelle que j'ai explorée
est l'autisme.
Les personnes sur le spectre de l'autisme éprouvent de grosses difficultés
à lire et à comprendre les signaux non-verbaux.
Ils sont en particulier submergés par les expressions faciales.
Et parfois, ils les évitent complètement.
Ils évitent le contact visuel tout court.
Nous travaillons donc en partenariat avec la société Brain Power.
Ils utilisent des Google Glass et notre technologie pour aider les individus
sur le spectre de l'autisme à apprendre ces signaux non-verbaux
d'une manière très amusante et ludique
Je vais donc vous montrer une petite vidéo le montrant.
Qu'est-ce que tu vois sur l'écran ?
Maman.
Matthew Krieger, 8 ans, souffre d'autisme.
Une grande partie des problèmes avec les autres enfants
tient au fait qu'il se croit drôle.
Et ne perçoit pas du tout qu'il ne l'est pas
ou qu'ils sont agacés ou en colère.
La mère de Matthew, Laura, l'a inscrit
à un essai clinique qui est mené par Ned Sahin.
Je veux savoir ce qu'il se passe dans le cerveau de quelqu'un
souffrant d'autisme.
Et il s'avère que les parents veulent le découvrir aussi.
Tu marques des points quand tu regardes un instant,
et quand tu regardes ailleurs et que tu regardes par ici à nouveau.
La société de Sahin, Brain Power, utilise le logiciel d'Affectiva
dans les programmes que Matthew voit à l'aide des Google Glass.
Ces jeux tentent de l'aider à comprendre
comment les expressions faciales correspondent à des émotions
et à lui apprendre à détecter des signaux sociaux.
Une des compétences clés dans la vie est la compréhension
des émotions d'autrui.
Et une autre est de les regarder
quand ils parlent.
Quand tu regardes ta maman et que ça devient vert, tu marques
des points quand ça commence à devenir orange puis rouge, tu--
tu marques moins de points.
Je te regarde.
Tu me regardes.
Quelques minutes plus tard, la différence dans le regard de Matthew
émeut sa mère.
J'ai envie de pleurer.
Pourquoi ?
Parce que quand tu me regardes,
je m'aperçois que c'est la première fois
parce que tu me regardes différemment.
Ainsi, Brain Power a déployé environ 400 Google Glass
munis de ce système dans des familles à travers les États-Unis.
Et ils essayent de répondre à cette question précise-- nous voyons
déjà des améliorations au niveau
de la compréhension sociale et non-verbale des enfants
quand ils portent les lunettes.
La question est de savoir ce qu'il se passe quand ils les enlèvent.
Est-ce que l'apprentissage se généralise ?
Il y a aussi d'autres applications à cette technologie
dans le domaine de la santé mentale.
Par exemple, un système pour la détection précoce de la maladie de Parkinson.
Erin Smith-- elle est maintenant étudiante à Stanford.
Il y a longtemps, quand elle était au collège,
elle nous a envoyé un e-mail disant qu'elle avait regardé
un documentaire sur la maladie de Parkinson
et qu'elle voulait utiliser notre technologie.
Combien cela coûte-t-il ?
Et je me souviens que notre responsable des ventes m'a demandé quoi dire.
Elle ne peut pas se payer notre technologie.
Alors, j'ai dit, donnez-la lui gratuitement.
Qu'est-ce qu'elle va en faire de toutes les façons ?
Et Erin a disparu pendant deux mois et est revenue.
Elle s'était associée à la fondation Michael J. Fox
et a créé ce système d'identification des biomarqueurs
faciaux de la maladie de Parkinson.
Et elle a continué à faire de la recherche.
Une jeune femme très inspirante.
Et je suis très fière que nous ayons joué
un petit rôle dans cette histoire.
Nous savons aussi qu'il existe des biomarqueurs faciaux et vocaux
pour la dépression.
Et des recherches sont faites afin de détecter les tendances suicidaires
sur la base de ces signaux.
Nous travaillons sur ces recherches
au côté du professeur Steven Benoît et d'autres personnes.
Mais cela soulève une question très importante,
c'est-à-dire qu'il y a beaucoup d'applications
de cette technologie, mais où fixer les limites ?
Et je suis très passionnée par le concept
du développement et du déploiement éthiques de l'IA.
Il ne s'agit pas seulement de reconnaitre qu'elle peut avoir
des impacts positifs, mais c'est aussi
reconnaitre les moments où il peut y avoir de l'abus
et des conséquences involontaires à cette technologie.
Il y a quelques années, quand nous récoltions
de l'argent pour l'entreprise, nous avons été contactés
par une agence qui voulait nous donner beaucoup d'argent--
40 millions de dollars à l'époque, ce qui représentait beaucoup d'argent
pour notre petite start-up--
à condition de pouvoir utiliser la technologie
pour la détection de mensonges et la surveillance.
Ce qui ne correspondait pas du tout à nos valeurs, qui visent
à respecter la vie privée et le consentement.
Et reconnaitre, qu'en tant qu'utilisateur,
ces données sont très personnelles.
Et si je les partage,
je dois savoir exactement qui les utilise,
la manière dont il les utilise et ce que j'y gagne.
Nous avons donc passé du temps à réfléchir
à cette asymétrie du pouvoir--
Qu'est-ce que je reçois en retour
quand je partage ces données très personnelles ?
Ce qui est vraiment cool, c'est que l'industrie
prend l'initiative de définir de meilleures
règles et lignes de conduite.
Nous faisons donc partie d'un consortium, le "Partnership on AI".
Il a été lancé par les géants de la technologie--
Amazon, Google, Facebook, Microsoft.
Et ils ont depuis invité un certain nombre de start-up
comme Affectiva.
Mais aussi d'autres parties prenantes comme ACLU et Amnesty International.
Et je fais partie du comité FATE (JRTE),
un acronyme pour une IA Juste, Responsable,Transparente et Équitable.
Et notre but est de mettre en oeuvre des lignes directrices
autour d'une réglementation réfléchie.
Nous avons besoin d'une réglementation, mais elle doit être bien réfléchie.
Nous ne voulons pas complètement étouffer l'innovation,
mais en même temps, nous avons vraiment besoin
de réfléchir aux limites à fixer
et de réfléchir au visage de cette règlementation.
Au final, ma mission
est d'humaniser la technologie avant qu'elle ne nous déshumanise.
Et je voudrais que nous redirigions notre attention sur l'humain,
et pas sur l'artificiel.
Et pour conclure, si vous voulez en savoir plus
sur l'IA émotionnelle, ses applications
et ses implications, j'offre un livre dédicacé
aux trois premières personnes qui m'écrivent sur les réseaux sociaux--
LinkedIn, Facebook, Twitter, Instagram-- en utilisant les hashtags
#LIVEWORX et #GIRLDECODED avec un commentaire ou une question
sur cette présentation.
Je vous remercie.
[MUSIQUE LIVEWORX]
Merci de nous avoir rejoints, Dr el Kaliouby.
Quelle présentation incroyable.
Cela conclut donc notre troisième session de la journée.
La prochaine session décrira
comment les entreprises tirent parti des CAD et PLM en mode SAAS
et de la réalité augmentée comme outils clé
pour survivre aux perturbations et accueillir cette nouvelle réalité.
Nous revenons dans un instant après une courte pause.
[MUSIQUE LIVEWORX]