L'IA decode les émotions des joueurs de tennis avec une précision humaine.

Temps de lecture: 2 minutes
Par Josephine Martin
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L'IA analysant les données sportives avec des indicateurs d'émotion.

ParisDes chercheurs de l'Institut de Technologie de Karlsruhe et de l'Université de Duisburg-Essen ont utilisé des programmes informatiques pour analyser les émotions des joueurs de tennis. Ils ont formé une IA à partir de données de matchs réels. Cette étude, publiée dans Knowledge-Based Systems, révèle que l'IA peut détecter le langage corporel et les émotions aussi bien que les humains.

Détails clés de l'étude :

  • Précision de l'IA atteignant 68,9 %.
  • Données issues de matchs de tennis réels et non de simulations.
  • Enregistrement de 15 joueurs dans des situations de jeu spécifiques.

Les chercheurs ont utilisé des programmes de reconnaissance de motifs pour analyser des vidéos de joueurs de tennis en pleine partie. Ils ont mis l'accent sur le langage corporel lorsque les joueurs gagnaient ou perdaient un point. Ils ont cherché des indices précis comme :

  • Tête baissée
  • Bras levés en signe de triomphe
  • Raquette pendante
  • Modifications de la vitesse de marche

L'intelligence artificielle a appris à associer les signaux du langage corporel à diverses émotions. Elle pouvait déterminer si un point était gagné (positif) ou perdu (négatif).

Le professeur Darko Jekauc de l'Institut des Sciences du Sport de KIT a affirmé que leur modèle est capable de détecter les émotions avec une précision allant jusqu'à 68,9 %. Ceci est comparable, voire supérieur, aux observations humaines et aux anciennes méthodes d'IA.

L'étude utilise des situations de jeu réelles pour entraîner l'IA. Cela permet de faire des prévisions concrètes dans la vie quotidienne. S'entraîner dans des contextes authentiques représente une avancée majeure pour comprendre les véritables émotions.

Des recherches ont révélé que les humains comme l'IA sont plus aptes à reconnaître les émotions négatives que les positives. Jekauc a expliqué que cela est dû au fait que les émotions négatives sont exprimées de manière plus évidente. Les théories psychologiques suggèrent que les individus détectent naturellement mieux les expressions négatives. Cela s'explique probablement par l'importance de reconnaître et de résoudre rapidement les conflits pour maintenir l'harmonie sociale.

L'étude envisage de nombreuses applications sportives pour cette technologie fiable de reconnaissance des émotions :

  • Améliorer les méthodes d'entraînement
  • Renforcer la dynamique d'équipe
  • Optimiser les performances
  • Éviter le surmenage

Détecter les émotions dès leur apparition peut être bénéfique dans divers domaines tels que la santé, l'éducation, le service clientèle et la sécurité automobile.

Avant d'adopter largement cette technologie, des questions éthiques doivent être résolues. Il est crucial de prendre en compte des risques potentiels, tels que la vie privée et l'utilisation abusive des données. L'étude a rigoureusement respecté les normes éthiques et les lois sur la protection des données. Les futures applications de la technologie nécessitent des lignes directrices éthiques et légales claires.

L'étude est publiée ici:

http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111856

et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est

Darko Jekauc, Diana Burkart, Julian Fritsch, Marc Hesenius, Ole Meyer, Saquib Sarfraz, Rainer Stiefelhagen. Recognizing affective states from the expressive behavior of tennis players using convolutional neural networks. Knowledge-Based Systems, 2024; 295: 111856 DOI: 10.1016/j.knosys.2024.111856
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