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Interface neuronale directe : l’ordinateur prédit vos préférences

Interface neuronale directe

Il est désormais possible de prédire les préférences individuelles d’une personne grâce à l’interface neuronale directe.

Une recherche a démontré qu’en anticipant les préférences des utilisateurs, l’intelligence artificielle peut proposer des contenus médias plus personnalisés. Par ailleurs, cela pourrait aussi aider à mieux se connaître soi-même. 

Interface neuronale directe : plus efficace qu’un filtrage collaboratif

À l’Université de Copenhague et celle d’Helsinki, des chercheurs ont démontré que les ordinateurs pouvaient deviner les préférences individuelles d’une personne. Pour procéder, les machines comparent les réponses du cerveau entre elles.

Vous avez sûrement remarqué comment certains algorithmes peuvent deviner nos préférences en matière de films, de musique ou de marchandises. À l’aide d’un filtrage collaboratif, ils utilisent nos historiques d’activités pour les comparer ensuite à d’autres contenus. Maintenant, la neuroscience cognitive combinée à l’informatique se sert des réponses cérébrales et non pas uniquement des habitudes comportementales. Autrement dit, l’interface neuronale directe consiste à appliquer le système de filtrage collaboratif au cerveau.

Les chercheurs ont placé des électrodes EEG sur la tête des étudiants qui ont participé à l’étude. Ils ont ensuite affiché différents visages, en demandant aux participants de trouver ceux qui les attiraient. Les activités électriques de leur cerveau ont alors été enregistrées pour alimenter les modèles d’apprentissage. En comparant les résultats, et grâce au machine learning, l’algorithme permet alors de prédire leurs préférences individuelles. Autrement dit, les machines seront capables d’afficher un tout nouveau visage qui leur plaira à coûp sûr.

Une prédiction plus pertinente

À la différence des algorithmes de filtrage collaboratif, l’interface neuronale directe capte les activités du cerveau aussitôt qu’une image apparaît. En réalité, le temps que le cerveau traite ces informations, elles peuvent être biaisées. Par contre, la première réaction cérébrale est déterminante sur l’attirance ou non pour le contenu en question. Pour optimiser les annonces personnalisées, ce système s’avère donc être nettement plus performant.

Outre un outil de prédiction à des fins promotionnelles, cette interface cerveau-machine pourrait également contribuer au développement personnel. Keith Davis, l’auteur du projet, souligne que cela permettrait d’accéder à des informations sur soi-même afin de mieux se comprendre. Toutefois, le déploiement d’un tel dispositif est encore un processus difficile en termes de coût et de sécurité.

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