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L’analyse faciale des employés permet de détecter leur niveau de stress

Analyse faciale des employés

L’analyse de l’expression faciale des employés permet de reconnaître leur niveau de stress au travail.

Des chercheurs ont publié une nouvelle étude selon laquelle le machine learning permet de déterminer le niveau de stress en analysant les expressions faciales. Cette étude s’applique dans les environnements de travail et a pour objectif de promouvoir la santé et le bien-être des travailleurs.

Comment reconnaître le stress des employés grâce à l’analyse faciale

L’étude rassemble trois chercheurs de l’Affective Intelligence & Robotics Lab de Cambridge. 

Elle porte sur une nouvelle forme d’utilisation de l’IA dans le milieu professionnel. Il s’agit de l’analyse de l’affect (reconnaissance des émotions) dans les systèmes « Ambient Assistive Living ».

Selon les chercheurs, ce système a été créé pour effectuer à la fois une analyse automatique de l’affect et traiter une réponse. Il consiste donc à faire une analyse faciale des employés sur leur lieu de travail pour prédire leur état émotionnel, et éventuellement détecter le stress. Pour procéder, le système détecte la tension physique, émotionnelle et mentale pour répondre en fonction de leurs besoins. Ce projet vise principalement les environnements de travail, y compris les arrangements de travail à distance.

Créer un environnement stressant

L’objectif de l’analyse faciale des employés est de former des modèles pour alimenter les systèmes d’aide à la décision dans les environnements de travail. Cela permettra de promouvoir la santé et le bien-être des personnes en âge de travailler. Dans le cadre de l’étude, les chercheurs ont fait appel à des volontaires âgés entre 22 et 41 ans sur le campus. Ils ont ensuite reproduit trois environnements de travail qui favorisent le stress. 

Le premier scénario recréé correspondait à un bureau. Les sujets devaient se souvenir de séquences de lettres qui avaient clignoté sur leur écran. Au fur et à mesure, le niveau de difficulté augmentait. Dans le deuxième cas, les chercheurs ont simulé le scénario d’une usine. Les sujets devaient jouer au Docteur Maboul, la phase la plus difficile impliquant d’extraire 12 pièces en moins d’une minute. Enfin, le troisième environnement était celui de vidéoconférence au cours de laquelle un expérimentateur demandait aux sujets de se rappeler de souvenirs positifs et négatifs. La phase la plus stressante consistait donc à se rappeler d’un événement particulièrement négatif de leur passé.

Afin de combiner les données d’expression faciale et l’analyse de l’affect des employés simulés, les chercheurs ont utilisé différents outils pour collecter les données. Il s’agit notamment de caméras, d’un microphone et de capteurs à rétroaction biologiques. Par ailleurs, les volontaires ont également rempli des questionnaires d’auto-évaluation de leur humeur. Les chercheurs ont déduit que la gestion des expressions faciales varie en fonction de l’environnement de travail.

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