La plupart des algorithmes n'ont probablement jamais entendu la chanson des Eagles, "Yeux menteurs." Autrement, ils feraient un meilleur travail pour reconnaître la duplicité.

Les ordinateurs ne sont pas très bons pour discerner les fausses déclarations, et c'est un problème car les technologies sont de plus en plus déployées dans la société pour prendre des décisions qui façonnent les politiques publiques, les affaires et la vie des gens.

Il s'avère que les algorithmes échouent aux tests de base en tant que détecteurs de vérité, selon des chercheurs qui étudient les facteurs théoriques d'expression et les complexités de la lecture des émotions à l'USC Institute for Creative Technologies. L'équipe de recherche a réalisé une paire d'études utilisant la science qui sape la psychologie populaire et les techniques de compréhension de l'expression de l'IA, les deux supposent que les expressions faciales révèlent ce que les gens pensent.

« Les algorithmes des personnes et des soi-disant « lecture des émotions » reposent sur une sagesse populaire selon laquelle nos émotions sont écrites sur notre visage, " a déclaré Jonathan Gratch, directeur de la recherche sur l'humain virtuel à l'ICT et professeur d'informatique à l'USC Viterbi School of Engineering. "C'est loin d'être la vérité. Les gens sourient quand ils sont en colère ou contrariés, ils masquent leurs vrais sentiments, et de nombreuses expressions n'ont rien à voir avec des sentiments intérieurs, mais reflètent des conventions conversationnelles ou culturelles.

Gratch et ses collègues ont présenté les résultats aujourd'hui lors de la 8e conférence internationale sur l'informatique affective et l'interaction intelligente à Cambridge, Angleterre.

Bien sûr, les gens savent que les gens peuvent mentir avec un visage impassible. Les joueurs de poker bluffent. Les candidats à l'emploi truquent les entretiens. Les conjoints infidèles trichent. Et les politiciens peuvent joyeusement proférer de fausses déclarations.

Encore, les algorithmes ne sont pas très bons pour détecter la duplicité, alors même que les machines sont de plus en plus déployées pour lire les émotions humaines et éclairer les décisions qui changent la vie. Par exemple, le Department of Homeland Security investit dans de tels algorithmes pour prédire les menaces potentielles. Certains pays utilisent la surveillance de masse pour surveiller les données de communication. Les algorithmes sont utilisés dans les groupes de discussion, campagnes de commercialisation, pour présélectionner les demandeurs de prêt ou embaucher des personnes pour des emplois.

"Nous essayons de saper le point de vue de la psychologie populaire selon lequel les gens pensent que si nous pouvions reconnaître les expressions faciales des gens, nous pourrions dire ce qu'ils pensent, " dit Gratch, qui est aussi professeur de psychologie. "Pensez à la façon dont les gens utilisaient des polygraphes à l'époque pour voir si les gens mentaient. Il y avait alors des abus de la technologie, tout comme les abus de la technologie d'expression faciale aujourd'hui. Nous utilisons des hypothèses naïves sur ces techniques car il n'y a pas d'association entre les expressions et ce que les gens ressentent vraiment sur la base de ces tests."

Pour le prouver, Gratch et ses collègues chercheurs Su Lei et Rens Hoegen à ICT, avec Brian Parkinson et Danielle Shore à l'Université d'Oxford, ont examiné les expressions faciales spontanées dans des situations sociales. Dans une étude, ils ont développé un jeu auquel 700 personnes ont joué pour de l'argent et ont ensuite capturé l'impact des expressions des gens sur leurs décisions et combien ils gagnaient. Prochain, ils ont permis aux sujets de revoir leur comportement et de fournir des informations sur la façon dont ils utilisaient les expressions pour obtenir un avantage et si leurs expressions correspondaient à leurs sentiments.

En utilisant plusieurs approches novatrices, l'équipe a examiné les relations entre les expressions faciales spontanées et les événements clés pendant le match. Ils ont adopté une technique de psychophysiologie appelée « potentiels liés aux événements » pour traiter l'extrême variabilité des expressions faciales et ont utilisé des techniques de vision par ordinateur pour analyser ces expressions. Pour représenter les mouvements du visage, ils ont utilisé une méthode récemment proposée appelée facteurs faciaux, qui capture de nombreuses nuances d'expressions faciales sans les difficultés des techniques d'analyse modernes.

Les scientifiques ont découvert que les sourires étaient les seules expressions régulièrement provoquées, indépendamment de la récompense ou de l'équité des résultats. En outre, les participants étaient assez imprécis pour percevoir les émotions faciales et particulièrement mal pour reconnaître quand les expressions étaient régulées. Les résultats montrent que les gens sourient pour de nombreuses raisons, pas que du bonheur, un contexte important dans l'évaluation des expressions faciales.

"Ces découvertes soulignent les limites de l'utilisation de la technologie pour prédire les sentiments et les intentions, " a déclaré Gratch. " Lorsque les entreprises et les gouvernements revendiquent ces capacités, l'acheteur doit se méfier car ces techniques comportent souvent des hypothèses simplistes qui n'ont pas été testées scientifiquement."

Des recherches antérieures montrent que les gens tireront des conclusions sur les intentions et les actions probables des autres en se basant simplement sur les expressions de l'autre. Bien qu'il existe des études antérieures utilisant l'analyse d'expression automatique pour faire des inférences, comme l'ennui, dépression et rapport, on en sait moins sur la mesure dans laquelle les perceptions de l'expression sont exactes. Ces découvertes récentes soulignent l'importance des informations contextuelles lors de la lecture des émotions des autres et soutiennent l'idée que les expressions faciales communiquent plus qu'on ne le croit.