Le langage humain contient différents types d’informations. Nous les comprenons de manière inconsciente, mais les expliquer de manière systématique est beaucoup plus difficile. Pour une machine aussi. La chaire du projet NoRDF « Modeling and extracting complex information from natural language » cherche à résoudre cette problématique : comment apprendre aux algorithmes à …
+Des sentiments humains aux émotions numériques
Faire des machines performantes ne suffit plus. Il faut aussi qu’elles puissent se connecter socialement et émotionnellement aux humains. Cette injonction à l’efficacité accrue de l’interaction humain-machine a fait naître un champ de recherche : le social computing. Sa tâche est de comprendre, modéliser et reproduire les émotions humaines. Mais comment, …
+Nos expressions passées au crible algorithmique
Chercheur à IMT Lille Douai, Mohamed Daoudi s’intéresse à la reconnaissance des expressions faciales dans les vidéos. Ses travaux sont fondés sur l’analyse géométrique du visage et des algorithmes de machine learning. Ils pourraient ouvrir la porte à des applications dans le domaine médical. Colère, tristesse, joie, surprise, peur, …
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