Saison 2

(15) Aide au diagnostic du niveau de stress

Selon l’Institut National de Recherche et de Sécurité (INRS), un tiers des travailleurs européens se plaignent de problèmes de santé liés à un travail stressant. Le stress chronique peut provoquer le burn-out mais aussi contribuer aux maladies cardio-vasculaires, gastriques, … Il est donc important d’en reconnaître les premiers signes pour pouvoir le réguler et en limiter les effets. Dans cet épisode, Alexandra Konig va nous expliquer comment l’IA peut identifier des signes précoces du stress dans la voix au téléphone.

À propos de l’invité

Alexandra Konig est Neuropsychologue chez Inria et au CHU de Nice. Elle appartient également au laboratoire Cobtek, un laboratoire d’université côte d’azur qui met les nouvelles technologies pour au service des maladies mentales.

Notes de l’épisode

Quelques articles sur le burn-out en France :

  • Quelques chiffres ici et ici
  • Un rapport de l’assemblée nationale sur le coût du burn out / stress au travail qu’on peut retrouve ici

Si vous voulez en savoir plus sur le groupe de musique allemand Kraftwerk qu’Alexandra a cité en fin d’épisode, c’est par ici.

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Saison 2

(14) Décodage en plein « Cocktail party »

Dans un environnement calme, nous nous souvenons d’environ 20% de ce que l’on entend quand on est concentré. Là où le cerveau est d’autant plus fascinant, c’est en environnement bruyant. Nous sommes capable de filtrer des informations qui arrivent à nos oreilles. Imaginez-vous au cours d’une réception entre amis, où tout le monde se parle. Vous faites un effort pour entendre ce que vous dit votre interlocuteur tout en gardant la capacité à réagir à votre prénom quand quelqu’un vous appelle. Ce phénomène s’appelle l’effet « cocktail party ». Mais comment faire quand on a un trouble de l’audition ou des troubles de l’attention ?

À propos de l’invité

Manuel Pariente qui est docteur en informatique est actuellement ingénieur chez Inria. Il s’est intéressé aux problématiques de données sonores pendant sa thèse. Aujourd’hui, il travaille au développement d’un outil open source, c’est-à-dire qui soit utilisable par d’autres projets, pour simplifier le traitement de données sonores. Vous pouvez retrouvez la thèse de Manuel ici.

Notes de l’épisode

Pour aller plus en détail sur ce épisode, vous pouvez consulter les liens ci-dessous :

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Saison 2

(13) Synthèse vocale

Les agents conversationnels sont de plus en plus présents dans notre quotidien. Les plus célèbres sont Google, Siri, Alexa … Ce ne sont pourtant pas les seuls. De plus en plus de plateformes de service client les utilisent pour nous guider vers le bon service : « dites sinistre pour déclarer un sinistre », « dites remboursement pour demander un remboursement… ». Ils ont tellement imprégné notre quotidien qu’on ne s’aperçoit plus de la prouesse technologique que cela représente. Par contre, quand ça ne marche pas et qu’il faut répéter, on s’énerve. Est-ce que c’est notre accent qui nous empêche d’accéder au service ? Est-ce que c’est la qualité de notre téléphone ? Nous allons en apprendre plus dans cet épisode sur les mécanismes derrière ces agents conversationnels. Comment nous comprennent-ils ? A quel point peuvent-ils être réalistes ?

À propos de l’invité

Carole Lailler est docteure en Sciences du langage. Passionnée par les nouvelles technologies, elle s’est ensuite autoformée dans un domaine plus informatique. Aujourd’hui. Elle est consultante en IA et propose de l’analyse de corpus et la vulgarisation des techniques de Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). 

Notes de l’épisode

Vous pouvez retrouver Carole sur LinkedIn https://fr.linkedin.com/in/carole-lailler, notamment pour ses brèves de comptoirs 2 fois par mois, le jeudi sur LinkedIn

  • Vous pouvez en apprendre plus sur le TALN en lisant ce lien : 
  • Pour en apprendre un peu plus sur Alan Turing, RDV sur cet article 
  • Un chatbot qui aurait presque réussi le test de Turing

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(12) Reconnaissance du locuteur

Nous utilisons de plus en plus notre voix dans plusieurs interactions avec des objets connectés, des serveurs distants. Dans certaines applications, elle nous sert à nous identifier parfois pour accéder soit à des services bancaires ou encore à des services de réservation. Dans ces cas particuliers, notre voix devient alors une donnée permettant de nous identifier. On a donc une signature vocale gage de notre authenticité. Serait-elle aussi l’assurance d’une unicité? Comment sont faits les outils d’identification du locuteur pour pallier les éventuels changements d’accents, la voix enrouée, … Avec Jean-François Bonastre, j’en apprends beaucoup plus les mécanismes permettant de s’authentifier par la voix, sur les informations insoupçonnées que trahissent nos voix. Nous avons également abordé l’utilisation de la voix dans le milieu juridique malgré sa complexité et l’absence d’empreinte vocale unique. 

À propos de l’invité

Jean-François Bonastre qui est professeur à l’Université d’Avignon. Il s’intéresse à la reconnaissance automatique du locuteur depuis 1994. Son expertise en reconnaissance de locuteur en fait un invité de luxe pour notre podcast. 

Notes de l’épisode

Pour retrouver les travaux du laboratoire LINC de la CNIL, vous pouvez cliquer sur ce lien pour découvrir leur site. On y retrouve un ensemble d’informations sur plusieurs domaines d’applications dont la protection des données. Vous retrouverez ici un article sur les assistants vocaux. Cet article quant à lui publie les résultats d’une enquête sur la méfiance des utilisateurs par rapport aux micros de leurs objets connectés ou à leurs enceintes connectées. Attention on peut être écouté à notre insu.  Vous pouvez retrouver ici un entretien très intéressant de Jean-François Bonastre sur la particularité de la voix qui en fait une « biométrie peu classique ».

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Saison 2

(11) Création musicale

La musique jalonne notre vie, depuis le radioréveil jusque dans les hypermarchés ou les plateformes téléphoniques pour déclarer un sinistre. Les musiques entendues sont souvent les dernières chansons à la mode. Ces dernières qui nous plaisent au début peuvent devenir de vrais parasites musicaux si on les entend en boucle à notre insu. La musique peut également être un moyen cathartique d’exprimer nos émotions. Mais nous nous sentons limités dans notre expression car nous n’avons pas les codes musicaux nécessaires pour pouvoir transcrire l’air qui vient de surgir dans notre tête afin de partager cet air. Et si l’IA pouvait nous aider à créer une musique personnalisée en lui donnant quelques indications sur notre humeur ? Et pourquoi pas créer une musique qui regroupe le meilleur de tous les styles musicaux sans être un patchwork inaudible ?

À propos de l’invité

Jason Valax est PDG d’Aibstract depuis 2019 à Toulouse. Il a obtenu un master en marketing dans les technologies innovantes en 2014, puis il a mis ses compétences au service de ses passions : la musique et les jeux vidéos.

Notes de l’épisode

  • Pour tester la version beta du produit de Aibstract RDV sur leur site   
  • La musique que Jason cite dans la dernière question de l’épisode   (Artiste : Owane, Album : Yeah Whatever, Morceau : Born in Space)

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