Une IA peut-elle (vraiment) deviner votre état de santé en vous écoutant parler ? - 20 Minutes
Jan 11, 2021 2 mins, 45 secs

D’une part, des paramètres acoustiques, mesurant la qualité de la voix, comme la fréquence, l’énergie, la nasalité ou l’amplitude de la voix.

Ces marqueurs de la qualité du phrasé permettent de rendre compte du rythme de la parole, de la prononciation et de l’articulation du locuteur.

Les paramètres extraits de la voix permettent d’inférer des connaissances sur l’état de santé de l’interlocuteur © Vincent Martin (via The Conversation).

Toutes ces informations sont des marqueurs vocaux qui sont utilisés pour estimer de très nombreuses informations sur votre interlocuteur, de manière indirecte – on parle d’« inférence ».

De même qu’elle peut analyser le contenu de la voix d’une personne pour rédiger une fiche de SAMU, des algorithmes d’intelligence artificielle peuvent, en calculant et interprétant les marqueurs vocaux décrits précédemment, identifier tout un panel de pathologies affectant la personne dont on a enregistré la voix?

Dans notre cas d’étude de la voix, si quelques systèmes essayant d’estimer la gravité des symptômes commencent à voir le jour, la majorité des systèmes actuels ont pour but de classifier les échantillons dans des catégories – généralement « sujet pathologique » ou « sujet sain ».

L’approche la plus ancienne, mais toujours la plus utilisée, consiste à extraire les marqueurs de manière automatique, mais explicite (par exemple la moyenne de la fréquence de la voix), puis d’entraîner un « classifieur » sur ceux-ci.

Les marqueurs utilisés par le système sont alors parfaitement connus et on peut identifier les mécanismes de la voix qui permettent la détection de la maladie.

Des approches plus récentes et plus innovantes utilisent l’apprentissage profond (deep learning), ce qui permet d’atteindre de bonnes performances de classification entre les sujets sains et les patients malades.

Pour extraire les marqueurs vocaux et les classifier, ce système étudie également le contenu fréquentiel des échantillons audio, mais il utilise pour ce faire des « .

Utiliser de tels systèmes pour détecter des signes de pathologies dans la voix présente deux défis principaux.

La voix, du fait qu’elle soit altérée avec la maladie, et par sa facilité d’acquisition et son faible coût logistique (il suffit d’un microphone pour enregistrer les patients), est un marqueur très prometteur pour le diagnostic de leurs formes précoces.

Par exemple, en 2011 une équipe de l’université de Prague a étudié la voix de patients atteints d’une forme précoce de Parkinson et a réussi à atteindre un score de 85,02 % de classification correcte grâce à différents marqueurs vocaux : le « rapport bruit sur harmoniques », qui mesure la « pureté » de la voix, le nombre de baisses d’intensité par seconde, un marqueur qui quantifie la justesse de l’articulation, et enfin l’écart-type de la fréquence fondamentale de la voix.

Ainsi, par rapport à leurs homologues sains, les patients atteints de la maladie de Parkinson étudiés dans cette étude avaient une voix moins nette, plus bruitée, qui baissait souvent en intensité, avec une articulation diminuée et une fréquence fondamentale qui variait moins.

laboratoire SANPSY du CHU de Bordeaux travaille ainsi à y intégrer une IA pour analyser la voix et estimer la somnolence des utilisateurs d’un médecin virtuel?

Les personnes somnolentes ont ainsi tendance à allonger les voyelles, qui ont une fréquence et une énergie qui varient moins, avec des « formants » déformés et une voix moins pure

En outre, la fiabilité des systèmes doit être d’autant plus grande qu’un mauvais diagnostic d’une IA pourrait avoir de grandes conséquences sur la prise en charge d’un·e patient·e

Un autre frein aux prochaines avancées dans le domaine de l’IA vocale pourrait bien sûr être éthique : si les obstacles précisés précédemment ne permettent pas encore leur déploiement – bien que cela soit un sujet de recherche actif en plein essor – la question du respect de la vie privée des usagers d’appareils connectés utilisant la voix se pose

Si l’estimation de la santé d’une personne grâce à sa voix permet une meilleure prise en charge médicale, que penser de la même estimation par des entreprises privées, évaluant ou commercialisant les mêmes informations, potentiellement à l’insu de leurs usagers 


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