Intelligence artificielle

Performance IA : Découvrez le nouvel outil MoodCapture

Manuel Lodjo
De Manuel Lodjo
5 min de lecture
Performance IA: Découvrez le nouvel outil MoodCapture

MoodCapture : Découverte d'une IA par Dartmouth College pour la détection de la dépression via la reconnaissance faciale

Les chercheurs de l'Université Dartmouth College, au New Hampshire, ont développé MoodCapture, une IA capable de détecter la dépression chez un individu en examinant son visage. 

Dans cet article, vous découvrirez comment l'application MoodCapture fonctionne et l'impact de la collaboration médecine-IA.  

Comment fonctionne MoodCapture ?

MoodCapture est un outil d'évaluation1. L'IA ajoute simplement un coup de boost à la reconnaissance faciale, une technologie existante. Partant du fait que les expressions faciales révèlent les émotions2, l'application détecte les symptômes inquiétants pendant qu'ils sont encore imperceptibles pour l'utilisateur.

Nous utilisons la reconnaissance faciale plusieurs dizaines de fois par jour pour déverrouiller nos smartphones. MoodCapture se sert d'une technologie similaire avec une intelligence artificielle qui analyse la dynamique des émotions.

MoodCapture utilise un pipeline3 technologique similaire de technologie de reconnaissance faciale avec du matériel d'apprentissage profond et d'IA, il existe donc un formidable potentiel pour faire évoluer cette technologie sans aucune contribution ni charge supplémentaire pour l'utilisateur

Andrew Campbell, co-auteur de l'étude et professeur d'informatique au Dartmouth College

Cependant, à y regarder de près, MoodCapture fait bien plus.

Les étapes du fonctionnement de MoodCapture

  1. Vous prenez un selfie avec la caméra frontale4 de votre smartphone

C'est la première fois que des images naturelles ‘dans la nature'5 sont utilisées pour prédire la dépression

Andrew Campbell
  1. MoodCapture compare les photos l'une après l'autre 
  2. Le mouvement des yeux, la rigidité des muscles, les expressions faciales sont analysées
  3. Des éléments périphériques tels que l'ambiance générale des photos, le lieu de prise et le nombre de personnes sur la photo sont évalués

Si nous pouvons nous servir de cela pour prédire et comprendre l'évolution rapide des symptômes de la dépression, nous pourrons finalement les prévenir et les traiter. Plus nous serons dans l'instant présent, plus nous réduirons l'impact de la dépression sur les personnes.

Nicholas Jacobson, co-auteur de l'étude et professeur en science des données biomédicales et en psychiatrie à Dartmouth
  1. En cas de soupçon d'une dépression, MoodCapture fait des recommandations d'usage : prendre l'air, faire du sport ou voir des amis
  2. En cas de persistance des symptômes, l'utilisateur reçoit une recommandation médicale
  3. L'application fonctionne mieux avec une utilisation régulière6

Quelques chiffres de l'étude

  • 177 patients volontaires et diagnostiqués avec un trouble dépressif majeur, divisés en 5 sous-groupes7, photographiés occasionnellement par smartphone
  • 90 jours de prises
  • 125 000 images récoltées
  • Des questionnaires croisés avec les résultats tests de l'application
  • Une fiabilité de 75% 

L'évaluation de l'étude

Les chercheurs ont publié leurs premiers résultats sur la base de données préimprimée arXiv le 27 février 2023. Ensuite, ils les ont présentés en mai à la conférence CHI 2024 de l'Assomption of Computing Machinery. Une fois approuvés par les pairs, les articles sont publiés dans les actes de la conférence. 

Comment l'obtenir ?

Les scientifiques à l'origine de l'étude espèrent mettre l'application MoodCapture sur le marché d'ici 5 ans. Entretemps, il faudrait :

  • Renforcer le taux d'exactitude à un niveau acceptable, c'est-à-dire 90%
  • Trouver une formule efficace entre l'accès aux données personnelles et leur traitement anonyme
  • Envisager une résolution concrète des problèmes éthiques

MoodCapture jouera un rôle d'intérêt public   

Si elle est concluante, la technologie MoodCapture jouera un rôle d'intérêt public. 

  • MoodCapture détecte les symptômes de la dépression nerveuse avant qu'ils ne soient visibles
  • Pour y parvenir, elle utilise un système de corrélation prédictif
  • Une fois disponible pour le grand public, MoodCapture contribuera à combler le fossé entre le besoin existant de soutien médical et l'accès aux soins
  • L'application sera disponible d'ici 5 ans

Avec l'outil IA Mood Capture,  l'expression “Avoir une tête de dépressif” prend tout son sens.  

Références :

  1. Smartphone App with AI Detects Depression Onset from Facial Expressions, HCP Live. Publié le 28 février 2024. Consulté le 11 mars 2024. ↩︎
  2. MoodCapture : This AI-Powered Phone App Can Detect Depression From Facial Expressions, Tech Times. Publié le 1er mars 2024. Consulté le 11 mars 2024. ↩︎
  3. Study : MoodCapture AI-powered scans facial expressions to detect depression, Interesting Engineering. Publié le 27 février 2024. Consulté le 11 mars 2024. ↩︎
  4. Phone App Uses AI to Detect Depression From Facial Cues, Dartmouth. Publié le 27 février 2024. Consulté le 11 mars 2024. ↩︎
  5. Dartmouth Researchers Develop AI-powered App for Early Depression Detection, The Healthcare Technology Report. Publié le 15 mars 2024. Consulté le 11 mars 2024. ↩︎
  6. Study: MoodCapture App Detects Depression Via AI Analysing, Meet Magazines. Publié le 08 mars 2024. Consulté le 11 mars 2024. ↩︎
  7. AI face-checking app to size up depression, New Atlas. Publié le 29 février 2024. Consulté le 11 mars 2024. ↩︎
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