Les ordinateurs peuvent désormais prédire nos préférences directement à partir de notre cerveau

Les ordinateurs peuvent désormais prédire nos préférences directement à partir de notre cerveau

Dans l’expérience, on a montré aux participants des images de visages humains tout en ayant des électrodes EEG sur la tête. Crédit : Université de Copenhague

Une équipe de recherche de l’Université de Copenhague et de l’Université d’Helsinki démontre qu’il est possible de prédire les préférences individuelles en fonction de la façon dont les réponses cérébrales d’une personne correspondent aux autres. Cela pourrait potentiellement être utilisé pour fournir un contenu multimédia personnalisé et peut-être même pour nous éclairer sur nous-mêmes.

Nous nous sommes habitués aux algorithmes en ligne essayant de deviner nos préférences pour tout, des films à la musique en passant par les actualités et les achats. Ceci est basé non seulement sur ce que nous avons recherché, regardé ou écouté, mais aussi sur la façon dont ces activités se comparent aux autres. Le filtrage collaboratif, comme on appelle la technique, utilise des modèles cachés dans notre comportement et le comportement des autres pour prédire quelles choses nous pouvons trouver intéressantes ou attrayantes.

Mais et si les algorithmes pouvaient utiliser les réponses de notre cerveau plutôt que simplement notre comportement ? Cela peut sembler un peu de la science-fiction, mais un projet combinant l’informatique et les neurosciences cognitives a montré que le filtrage collaboratif basé sur le cerveau est effectivement possible. En utilisant un algorithme pour faire correspondre le schéma de réponses cérébrales d’un individu avec ceux des autres, des chercheurs de l’Université de Copenhague et de l’Université d’Helsinki ont pu prédire l’attirance d’une personne pour un visage encore inconnu.

Auparavant, les chercheurs avaient placé des électrodes EEG sur la tête des participants à l’étude et leur avaient montré des images de divers visages, démontrant ainsi que l’apprentissage automatique peut utiliser l’activité électrique du cerveau pour détecter les visages que les sujets trouvent les plus attrayants.

« En comparant l’activité cérébrale des autres, nous avons maintenant également trouvé qu’il était possible de prédire les visages que chaque participant trouverait attrayants avant de les voir. De cette façon, nous pouvons faire des recommandations fiables pour les utilisateurs, tout comme les services de streaming suggèrent de nouveaux films ou série basée sur l’histoire des utilisateurs », explique l’auteur principal, le Dr Tuukka Ruotsalo, du département d’informatique de l’Université de Copenhague.

Vers une informatique consciente et une plus grande conscience de soi

Les industries et les prestataires de services donnent de plus en plus souvent des recommandations personnalisées et nous commençons maintenant à attendre d’eux des contenus personnalisés. Par conséquent, les chercheurs et les industries sont intéressés à développer des techniques plus précises pour satisfaire cette demande. Cependant, les techniques de filtrage collaboratif actuelles qui reposent sur des comportements explicites en termes d’évaluation, de comportement de clic, de partage de contenu, etc. ne sont pas toujours des méthodes fiables pour révéler nos préférences réelles et sous-jacentes.

« En raison de normes sociales ou d’autres facteurs, les utilisateurs peuvent ne pas révéler leurs préférences réelles à travers leur comportement en ligne. Par conséquent, un comportement explicite peut être biaisé. Les signaux cérébraux que nous avons étudiés ont été captés très tôt après la visualisation, ils sont donc plus liés aux impressions immédiates qu’un comportement mûrement réfléchi », explique le co-auteur, le Dr Michiel Spapé.

« L’activité électrique dans notre cerveau est une source d’information alternative et plutôt inexploitée. À plus long terme, la méthode peut probablement être utilisée pour fournir des informations beaucoup plus nuancées sur les préférences des gens qu’il n’est possible aujourd’hui. Cela pourrait être pour décoder les raisons sous-jacentes pour le goût d’une personne pour certaines chansons, ce qui pourrait être lié aux émotions qu’elles suscitent », explique Tuukka Ruotsalo.

Mais les chercheurs ne voient pas seulement la nouvelle méthode comme un moyen utile pour les annonceurs et les services de streaming de vendre des produits ou de fidéliser les utilisateurs. Comme le souligne l’auteur principal Keith Davis :

« Je considère notre étude comme une étape vers une ère que certains appellent « l’informatique consciente », dans laquelle, en utilisant une combinaison d’ordinateurs et de techniques neuroscientifiques, les utilisateurs pourront accéder à des informations uniques sur eux-mêmes. En effet, Brain-Computer L’interfaçage, comme on l’appelle, pourrait devenir un outil pour mieux se comprendre. »

Néanmoins, il reste encore du chemin à parcourir avant que la technique puisse être appliquée au-delà du laboratoire. Les chercheurs soulignent que les dispositifs d’interface cerveau-ordinateur doivent devenir moins chers et plus faciles à utiliser avant de se retrouver entre les mains ou attachés à la tête d’utilisateurs occasionnels. Leur meilleure estimation est que cela prendra au moins 10 ans.

Les chercheurs soulignent également que la technologie présente un défi important pour la protection des données basées sur le cerveau contre les abus et qu’il est important pour la communauté des chercheurs d’examiner attentivement la confidentialité des données, la propriété et l’utilisation éthique des données brutes collectées par EEG.

Dans l’expérience, on a montré aux participants un grand nombre d’images de visages humains et on leur a demandé de rechercher celles qu’ils trouvaient attirantes. Ce faisant, leurs signaux cérébraux ont été enregistrés. Ces données ont été utilisées pour former un modèle d’apprentissage automatique pour distinguer l’activité cérébrale lorsque le participant a vu un visage qu’il a trouvé attrayant par rapport à lorsqu’il a vu un visage qu’il n’a pas trouvé attrayant.

Avec un modèle d’apprentissage automatique différent, les données cérébrales d’un plus grand nombre de participants ont été utilisées pour calculer les nouvelles images faciales que chaque participant trouverait attrayantes. Ainsi, la prédiction était basée en partie sur les propres signaux cérébraux de chaque participant et en partie sur la façon dont les autres participants ont réagi aux images.


La beauté est dans le cerveau : l’IA lit les données du cerveau, génère des images personnellement attrayantes


Plus d’information:
Keith M. Davis III et al, Filtrage collaboratif avec préférences déduites des signaux cérébraux, Actes de la conférence Web 2021 (2021). DOI : 10.1145/3442381.3450031

Fourni par l’Université de Copenhague

Citation: Les ordinateurs peuvent désormais prédire nos préférences directement à partir de notre cerveau (2021, 7 juin) récupéré le 7 juin 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-06-brain.html

Ce document est soumis au droit d’auteur. En dehors de toute utilisation équitable à des fins d’étude ou de recherche privée, aucune partie ne peut être reproduite sans l’autorisation écrite. Le contenu est fourni seulement pour information.