Informatique affectiveL’informatique affective ou informatique émotionnelle (en anglais, affective computing) est l'étude et le développement de systèmes et d'appareils ayant les capacités de reconnaître, d’exprimer, de synthétiser et modéliser les émotions humaines. C'est un domaine de recherche interdisciplinaire couvrant les domaines de l'informatique, de la psychologie et des sciences cognitives qui consiste à étudier l’interaction entre technologie et sentiments.
Système de reconnaissance facialeUn système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître automatiquement une personne grâce à son visage. Il s'agit d'un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées. La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéosurveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, , etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique.
Emotion classificationEmotion classification, the means by which one may distinguish or contrast one emotion from another, is a contested issue in emotion research and in affective science. Researchers have approached the classification of emotions from one of two fundamental viewpoints: that emotions are discrete and fundamentally different constructs that emotions can be characterized on a dimensional basis in groupings In discrete emotion theory, all humans are thought to have an innate set of basic emotions that are cross-culturally recognizable.
Émotionthumb|upright=1.8|Roue des émotions de Robert Plutchik.|alt= L'émotion est une expérience psychophysiologique complexe et intense (avec un début brutal et une durée relativement brève) de l'état d'esprit d'un individu animal liée à un objet repérable lorsqu'il réagit aux influences biochimiques (internes) et environnementales (externes). Chez les humains, l'émotion inclut fondamentalement « un comportement physiologique, des comportements expressifs et une conscience ».
Emotion recognitionEmotion recognition is the process of identifying human emotion. People vary widely in their accuracy at recognizing the emotions of others. Use of technology to help people with emotion recognition is a relatively nascent research area. Generally, the technology works best if it uses multiple modalities in context. To date, the most work has been conducted on automating the recognition of facial expressions from video, spoken expressions from audio, written expressions from text, and physiology as measured by wearables.
AwarenessIn philosophy and psychology, awareness is a concept about knowing, perceiving and being cognizant of events. Another definition describes it as a state wherein a subject is aware of some information when that information is directly available to bring to bear in the direction of a wide range of behavioral actions. The concept is often synonymous to consciousness and is also understood as being consciousness itself. The states of awareness are also associated with the states of experience so that the structure represented in awareness is mirrored in the structure of experience.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Expression facialeL'expression faciale est un aspect important du comportement et de la communication non verbale. Déjà étudiée par Darwin et Duchenne de Boulogne au , l'expression faciale a joué un rôle majeur dans la recherche sur les émotions depuis les travaux de dans les années 1960. Ses élèves Paul Ekman et ont défendu l'idée d'un nombre limité d'émotions de base auxquelles sont associées des expressions faciales automatiques, universelles et innées. L'expression faciale joue aussi un rôle important dans la langue des signes.
Facial motion captureFacial motion capture is the process of electronically converting the movements of a person's face into a digital database using cameras or laser scanners. This database may then be used to produce computer graphics (CG), computer animation for movies, games, or real-time avatars. Because the motion of CG characters is derived from the movements of real people, it results in a more realistic and nuanced computer character animation than if the animation were created manually.
Perception des visagesLa perception des visages désigne le processus cognitif par lequel le cerveau analyse une pour y détecter et identifier un visage. La perception des visages fait appel à une aire cérébrale spécialisée, spécificité du genre humain. Le rôle fondamental que tient le visage dans la communication verbale et non verbale est à l'origine d'une faculté très développée chez l'être humain et les autres primates qui consiste à pouvoir identifier très rapidement un visage dans son environnement et être capable d'en reconnaître l'identité particulière parmi plusieurs centaines d'autres.
Émotion (zoologie)vignette|Un dessin d'un chat par T. W. Wood dans le livre de Charles Darwin, The Expression of the Emotions in Man and Animals, décrit comme agissant «dans un état d'esprit affectueux» L'émotion en zoologie désigne les sentiments et émotions subjectifs éprouvés par des animaux non-humains. Les émotions peuvent être décrites comme des états conscients, subjectifs caractérisés premièrement par les expressions psychophysiologiques, les réactions biologiques, et les états mentaux.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Déclaration de Cambridge sur la conscienceLa Déclaration de Cambridge sur la Conscience (en anglais Cambridge Declaration on Consciousness) fait référence au manifeste initié par Jaak Panksepp, Diana Reiss, David Edelman, Bruno Van Swinderen, Philip Low et Christof Koch, puis signé en juin 2012 dans l'Université de Cambridge (Royaume-Uni) durant une série de conférences sur la conscience chez les animaux humains et non humains ; la Déclaration conclut que les animaux non humains ont une conscience analogue à celle des animaux humains.
Attentionthumb|250px|Jeune fille se concentrant sur une tâche manuelle ; le regard, la respiration, la position du corps et en particulier des mains et le contrôle neuro musculaire sont mobilisés de concert pour assurer la précision du mouvement L'attention est la faculté de l'esprit de se consacrer à un objet : d'utiliser ses capacités à l'observation, l'étude, le jugement d'une chose quelle qu'elle soit, ou encore à la pratique d'une action.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Intelligence émotionnellevignette|Les émotions sociales ont souvent lieux dans le cadre familial comme illustré sur cette image L'intelligence émotionnelle (IE) fait référence à la capacité d'une personne à percevoir, comprendre, gérer et exprimer ses propres émotions, ainsi que celles des autres, afin de résoudre les problèmes et réguler les comportements liés aux émotions. Bien que le terme soit apparu pour la première fois en 1964, il a gagné en popularité dans le best-seller L'Intelligence émotionnelle, écrit par le journaliste scientifique Daniel Goleman en 1995.
Self-awarenessIn philosophy of self, self-awareness is the experience of one's own personality or individuality. It is not to be confused with consciousness in the sense of qualia. While consciousness is being aware of one's environment, body, and lifestyle, self-awareness is the recognition of that awareness. Self-awareness is how an individual experiences and understands their own character, feelings, motives, and desires. Neural basis of self There are questions regarding what part of the brain allows us to be self-aware and how we are biologically programmed to be self-aware.
Attention (machine learning)Machine learning-based attention is a mechanism mimicking cognitive attention. It calculates "soft" weights for each word, more precisely for its embedding, in the context window. It can do it either in parallel (such as in transformers) or sequentially (such as recursive neural networks). "Soft" weights can change during each runtime, in contrast to "hard" weights, which are (pre-)trained and fine-tuned and remain frozen afterwards. Multiple attention heads are used in transformer-based large language models.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Encoding (memory)Memory has the ability to encode, store and recall information. Memories give an organism the capability to learn and adapt from previous experiences as well as build relationships. Encoding allows a perceived item of use or interest to be converted into a construct that can be stored within the brain and recalled later from long-term memory. Working memory stores information for immediate use or manipulation, which is aided through hooking onto previously archived items already present in the long-term memory of an individual.
