- En créant un algorithme qu'ils ont ensuite connecté aux données EEG de volontaires, les chercheurs ont réussi à interpréter les réponses du cerveau, puis à modéliser des images de visages attrayantes et personnalisées.
- Fiable à 80 %, cette découverte pourrait s'appliquer à d'autres fonctions cognitives telles que la perception et la prise de décision.
Bien que personnelle et subjective, la beauté est une notion que peut décrypter et retranscrire l’intelligence artificielle. Exemple : si le sourire de la Joconde vous fait vibrer, une analyse de vos sensations permettra à l'IA de dessiner ... Mona Lisa !
Des chercheurs de l'université d'Helsinki et de l'université de Copenhague ont réussi à programmer une intelligence artificielle pour quelle comprenne nos notions subjectives de ce qui rend les visages attrayants. Dans la revue IEEE Transactions in Affective Computing, ils expliquent avoir utilisé l'intelligence artificielle pour interpréter les signaux cérébraux. Ils ont ensuite combiné l'interface cerveau-ordinateur ainsi obtenue avec un modèle génératif de visages artificiels. L’IA a ainsi pu créer des visages répondant aux préférences de chacun.
Comme le rappelle Michiel Spapé, chercheur principal et professeur au département de psychologie et de logopédie de l'université d'Helsinki, l’attrait est "associé à des facteurs culturels et psychologiques qui jouent probablement un rôle inconscient dans nos préférences individuelles". "En effet, il est souvent très difficile d'expliquer ce qui rend quelque chose, ou quelqu'un, beau : La beauté est dans l'œil de celui qui regarde."
Un algorithme fiable à 80 %
Pour mettre au point cette nouvelle IA, les chercheurs ont confié à un algorithme appelé réseaux adverses génératifs la tâche de créer des centaines de portraits artificiels. Les images ont été montrées, une par une, à 30 volontaires à qui il a été demandé de prêter attention aux visages qu'ils trouvaient attrayants, tandis que les réponses de leur cerveau étaient enregistrées par électroencéphalographie (EEG).
Les chercheurs ont utilisé le même procédé du "swipe" que l’appli de rencontres Tinder. "Les participants "glissaient vers la droite" lorsqu'ils rencontraient un visage attirant. Ici, cependant, ils n'avaient rien d'autre à faire que de regarder les images. Nous avons mesuré la réaction immédiate de leur cerveau à ces images", explique le Pr Spapé.
Les chercheurs ont ensuite analysé les données EEG, qu’ils ont connectées à un réseau adverse génératif via une interface cerveau-ordinateur. "Une telle interface cerveau-ordinateur est capable d'interpréter les opinions des utilisateurs sur l'attrait d'une série d'images. En interprétant leurs opinions, le modèle d'IA qui interprète les réponses du cerveau et le réseau neuronal génératif qui modélise les images de visages peuvent produire ensemble une image de visage entièrement nouvelle en combinant ce qu'une personne particulière trouve attirant", détaille le Pr Tuukka Ruotsalo, qui dirige le projet.
De nouveaux portraits ont donc été générés pour chaque participant, en prédisant qu'ils les trouveraient personnellement attrayants. Ils les ont ensuite testés dans une procédure en double aveugle, et ils ont constaté que ces nouvelles images correspondaient aux préférences des sujets avec une précision de plus de 80 %.
Mieux comprendre les préférences subjectives
Selon les auteurs de l’étude, ces nouveaux travaux pourraient aider les ordinateurs à apprendre et à comprendre de mieux en mieux les préférences subjectives, grâce à l'interaction entre les solutions d'IA et les interfaces cerveau-ordinateur.
"Si cela est possible pour quelque chose d'aussi personnel et subjectif que l'attractivité, nous pourrions également nous pencher sur d'autres fonctions cognitives telles que la perception et la prise de décision. Potentiellement, nous pourrions orienter le dispositif vers l'identification des stéréotypes ou des préjugés implicites et mieux comprendre les différences individuelles", conclut le Pr Spapé.
