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août 2019

Les robots développent des compétences en empathie grâce à une équipe de l’Université Ontario Tech et à un stagiaire étranger

Coup d'oeil
L’équipe

Eduardo Perez Valle, l'Institut Technologique des Études supérieures de Monterrey (ITESM) au Mexique avec le professeur Miguel Vargas Martin à la faculté de l’administration et des technologies de l’information de l’Université Ontario Tech.

Le défi

Apprendre aux robots des commandes humaines de façon précise et à comprendre des indicateurs émotionnels

La solution

Développer le traitement automatique du langage naturel pour que le robot puisse comprendre les humains

Et ensuite?

Continuer de développer la capacité du robot à cultiver de l’empathie pour son utilisation dans des maisons de soins

Le robot ASUS Zenbo n’a peut-être pas l’air particulièrement humain, mais avec l’aide d’un stagiaire étranger cet été, il pourrait un jour développer de l’empathie quasi humaine.

Pourquoi est-ce utile?

Si, par exemple, une personne en état de panique crie pour demander de l’aide, Zenbo pourrait suggérer d’appeler le 9-1-1 parce qu’il comprend le besoin sous-jacent d’assistance urgente. Cette sorte de réponse empathique pourrait faire des robots un compagnon important dans les maisons de soins, dans les hôpitaux et à la maison.

Un finissant du premier cycle à l'Institut Technologique des Études supérieures de Monterrey (ITESM) au Mexique, Eduardo Perez Valle s'est déplacé au Canada cet été en tant que stagiaire Mitacs Globalink afin de se joindre à une équipe de recherche à l’Université Ontario Tech. L’équipe, dirigée par le professeur Miguel Vargas Martin, développe un logiciel qui aide Zenbo à comprendre les commandes humaines tant d’une perspective pratique qu’empathique.

L’équipe de recherche étudie également la communication directe robot à robot qui aiderait à rendre les assistants robotiques dans les maisons de soins plus dignes de confiance et sécurisés.

« Tous les produits comme Alexa ou Google Home traitent l’information dans le Nuage, donc vous avez un contrôle très limité sur qui écoutera vos conversations, » explique le professeur Martin. « Notre approche s’assure de garder les conversations privées parce que tout est traité de façon locale avec pour but de rendre plus naturelle la relation entre la personne et le robot, pour qu’un robot compagnon devienne un vrai confident. »

Entre-temps, Eduardo apprend le traitement automatique du langage naturel, une technique utilisée dans la recherche en intelligence artificielle (IA) afin d’aider Zenbo à comprendre de façon plus précise les commandes humaines. Lorsque combiné avec le travail d’autres chercheurs afin d’apprendre des expressions faciales et des indicateurs vocaux d’émotion, Zenbo développera finalement des compétences quasi empathiques.

« Le travail est stimulant et j’apprends beaucoup, » affirme Eduardo. « Il est génial de pouvoir travailler avec certains des outils d’IA les plus avant-gardes disponibles. Je n’ai jamais eu ce genre d’opportunité d’appliquer mes compétences existantes d’une façon si pratique tout en apprenant de nouvelles techniques de fine pointe.

Et je me suis fait tellement d’amis à Oshawa grâce à ce stage. Ça a été une expérience formidable. »

Mitacs tient à remercier le gouvernement du Canada ainsi que le gouvernement de l’Alberta, le gouvernement de la Colombie-Britannique, le gouvernement du Manitoba et le gouvernement du Québec pour leur soutien au programme Stage de recherche Globalink. De plus, Mitacs a le plaisir de travailler avec les partenaires internationaux suivants pour soutenir Globalink : Universities Australia; Universidade de São Paulo du Brésil; China Scholarship Council; Campus France; Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD); le gouvernement de l’État de Guanajuato, EDUCAFIN et Tecnológico de Monterrey du Mexique; Ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche scientifique, des Technologies de l’Information et de la Communication de la Tunisie et Mission universitaire de Tunisie en Amérique du Nord; et Fondation ukrainienne canadienne de Taras Shevchenko.