Les chercheurs du MIT expérimentent des méthodes d’IA pour détecter le stress et la fatigue au travail

Les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) travaillent sur des méthodes d’IA pour détecter le stress et la fatigue d’une personne, qui peuvent avoir un impact négatif sur leur performance au travail. Selon l’équipe de recherche du MIT, le projet vise à exploiter le pouvoir des équipes humaines et machines, en utilisant les machines pour aider les humains à travailler de manière optimale et plus sûre.

Michael Pietrucha est spécialiste des systèmes tactiques au Laboratoire Lincoln du MIT. Pietrucha a souligné la longue histoire de collaboration entre les humains et les machines au fil des ans, mais a noté que même avec l’émergence de systèmes humains et machines sophistiqués impulsés par l’IA, l’humain joue généralement le rôle de conseiller pour la machine. La responsabilité de l’humain est généralement de comprendre le système, de surveiller le système et de s’assurer qu’il fonctionne correctement. Cependant, le travail d’équipe est une voie à deux sens, et la machine peut aider les humains à atteindre leur objectif, en augmentant leur travail.

Megan Blackwell était l’ancienne directrice adjointe de la recherche scientifique biologique internement financée au Laboratoire Lincoln. Blackwell a travaillé pour concevoir des systèmes d’IA capables de déterminer si une personne est sous une grande pression ou fatigue qui dégrade sa performance. Blackwell note que l’erreur humaine ne conduit pas seulement à des erreurs et à des opportunités manquées, mais peut également conduire à des conséquences désastreuses et potentiellement mortelles. Plus tôt une intervention peut avoir lieu, mieux c’est. Le système d’IA en question pourrait suggérer des moyens de soulager la fatigue à son partenaire humain. Comme Blackwell l’a expliqué, selon les actualités du MIT:

“Aujourd’hui, la neuromonitoring devient plus spécifique et portable. Nous envisageons d’utiliser la technologie pour surveiller la fatigue ou la surcharge cognitive. Cette personne prête-t-elle attention à trop de choses ? Va-t-elle manquer d’essence, pour ainsi dire ? Si vous pouvez surveiller l’humain, vous pourriez intervenir avant que quelque chose de mauvais ne se produise.”

Le système de reconnaissance du stress et de la fatigue fonctionnerait en collectant des données biométriques et en les analysant. Des études antérieures ont tenté d’utiliser des enregistrements vidéo et audio d’une personne, combinés avec des algorithmes de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel, pour trouver des modèles qui pourraient indiquer les états neurocomportementaux et physiologiques d’une personne. Des travaux antérieurs utilisant des données biométriques pour déterminer les états émotionnels des personnes ont connu certains succès dans la détection des niveaux de dépression, bien qu’il y ait une certaine controversequant à la fiabilité de ces algorithmes et à la répétition des études. L’équipe du MIT utilisera des données collectées non seulement à partir d’enregistrements vidéo et audio, mais également à partir de divers capteurs biométriques qui collectent des données sur l’EEG et les rythmes cardiaques, dans le but de construire des modèles précis et fiables.

La première étape de la conception de tout système diagnostique consiste à établir une ligne de base de performance normale. Pour que cela se produise, le système AR doit construire un modèle cognitif d’un individu. Selon l’équipe de recherche, les modèles cognitifs sont conçus en fonction des entrées physiologiques collectées à partir des enregistrements et des capteurs. Le système peut alors commencer à surveiller la personne pour voir si ses états physiologiques changent au fil du temps, en prédisant lesquels pourraient potentiellement être nocifs, provoquant des erreurs ou des blessures.

Si le système d’IA détermine que la performance d’un humain se dégrade en raison de la fatigue ou du stress, plusieurs interventions sont possibles. Le système pourrait simplement inciter son partenaire humain à prendre une pause ou à boire du café. Cependant, si l’équipe humaine et l’IA opèrent dans un scénario dangereux, comme la conduite d’une fourche élévatrice, et que l’humain perd connaissance, le système d’IA pourrait agir comme un système de sécurité et arrêter le véhicule.

L’équipe de recherche est encore dans les premières étapes du projet, en collectant les données nécessaires pour former leurs algorithmes. L’équipe prévoit d’utiliser des analystes du renseignement comme premier cas de test, en faisant en sorte que les analystes s’engagent dans une version simulée de leur travail quotidien.