Améliorer les relations avec la technologie

Publié le dimanche 19 avril 2020

Auteur : Ottawa Business Journal

A picture of a man with the arm crossed

Le professeur Thomas Uchida utilise des simulations informatiques pour développer des aides à la mobilité plus fonctionnelles et plus personnalisées.

Au cours des dernières années, la technologie a tellement changé nos façons d’être et nos interactions avec les autres qu’il est devenu banal de recevoir des messages textes sur sa montre ou de suivre son état de santé sur son téléphone. Dans ce contexte de connectivité croissante, des chercheurs de la Faculté de génie de l’Université d’Ottawa explorent des moyens d’utiliser l’intelligence artificielle et les simulations pour créer des technologies portables révolutionnaires et des logiciels d’assistance plus intelligents.

L’avenir du mouvement

Thomas Uchida, professeur à l’Université d’Ottawa, a réalisé qu’il pouvait mettre au service du corps humain ses connaissances de la robotique et son expérience de l’intelligence artificielle et des simulations.

Le professeur Uchida et son équipe travaillent avec des logiciels de simulation qui reproduisent l’appareil musculosquelettique humain en vue de mieux comprendre la contribution des articulations et des muscles à la production des mouvements, et de déterminer la quantité d’énergie et de force requise pour produire chaque mouvement.

« Reproduire le fonctionnement du corps humain peut mener à l’amélioration des aides à la mobilité », estime le professeur, dont les recherches aident d’autres ingénieurs à concevoir et à tester des technologies « prêtes à porter ». 

« Les béquilles et les fauteuils roulants sont des aides à la motricité bien connues, mais il existe aujourd’hui des dispositifs “amplificateurs de force” qui épousent le corps, et qu’on nomme “exosquelettes” », explique-t-il. « Si on applique les forces aux bons endroits et au bon moment, on peut réduire la quantité d’énergie que les muscles doivent déployer pour marcher ou courir, ce qui peut aider les personnes à mobilité réduite. »

La difficulté, c’est que chaque corps est unique, ce qui rend le développement d’un prototype universel peu réaliste et les tests sur les appareils, ardus et coûteux. Dans ce contexte, les simulations et les recherches de l’équipe sont d’un intérêt capital.

Outre les aides à la mobilité, Thomas Uchida pense qu’on pourrait appliquer la recherche à d’autres domaines, comme la prévention des microtraumatismes répétés qui touchent les travailleurs à la chaîne ou la conception des chaises de bureau ou des chaussures.

« Beaucoup d’objets en interaction avec le corps ne sont pas bien conçus et provoquent de la douleur, de l’inconfort ou des blessures », souligne-t-il. « Trouver comment concevoir ou fabriquer une aide qui épouse étroitement ou complète le corps est donc un problème de fond. C’est ce que les simulations et les modèles informatiques nous aident à faire. »

Apprendre les émotions

En parallèle à l’essor du « prêt-à-porter » technologique, on assiste au développement de technologies d’assistance (comme Google Home et Amazon Alexa) qui pourraient, selon le professeur Hussein Al Osman, apprendre à interpréter les émotions humaines. En faisant appel à l’informatique affective, qui s’intéresse au développement de systèmes capables d’interpréter ou de simuler les actions ou les réactions humaines, Hussein Al Osman se penche sur les moyens d’enseigner l’intelligence émotionnelle aux robots, afin qu’ils répondent mieux aux besoins de l’utilisateur et qu’ils adaptent leur réponse à son état émotionnel.

« Les machines ne perçoivent pas du tout les émotions », souligne-t-il. « Mais si elles pouvaient les décoder, on aurait avec elles une interaction plus naturelle, plus utile et plus personnalisée. »

On peut apprendre aux robots et autres outils technologiques à reconnaître une émotion à partir d’images d’expressions faciales, du traitement automatique du langage naturel ou des caractéristiques de la voix (ton, intonation).

Selon le chercheur, cette recherche pourrait même être appliquée au développement d’outils d’aide au diagnostic dans le domaine de la santé mentale.

« On utilise la technologie d’informatique affective qu’on a mise au point, mais au lieu de classer des émotions, on essaie de classer différents états du trouble bipolaire », explique-t-il. Il ajoute qu’il ne s’agit là que d’une des voies d’application de la technologie d’apprentissage automatique dans le domaine médical.

« Qu’il s’agisse d’un outil d’aide au diagnostic à l’intention des cliniciens ou d’un robot d’assistance pour les personnes âgées, cette technologie offre de nombreuses possibilités d’améliorer ou de transformer la vie des gens. »


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Thomas Uchida : Thomas.Uchida@uOttawa.ca

Hussein Al Osman : Hussein.AlOsman@uOttawa.ca genie.uOttawa.ca

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