Dans une étude publiée le lundi 28 novembre par le Journal of Vision, le scientifique Antoine Coutrot et ses collègues ont testé la cohorte de plus de 400 personnes âgées de 18 à 69 ans, en utilisant la technique de l'oculométrie (eye-tracking). «Les regards des sujets sont capturés avec un oculomètre, explique le chercheur français. Il s'agit d'une petite caméra capable de repérer le centre de la pupille de l'observateur et donc de savoir où ce dernier regarde. Ces caméras ont une très bonne résolution temporelle et une position oculaire toutes les milliseconde, et spatiale», a déclaré Coutrot. Les sujets répondaient ensuite à un second questionnaire, consacré aux visages de ces comédiens, et devaient dire s'ils les trouvaient attractifs, menaçants, confiants, dominateurs. Résultat : les hommes et femmes ne regardent pas les visages de la même manière. Les premiers ont tendance à se concentrer sur une zone bien délimitée autour des yeux de la personne scrutée, à effectuer des pauses de fixation plus longues et des déplacements plus courts. Les femmes se focalisent aussi beaucoup sur les yeux, mais leur regard se balade davantage, descend jusqu'au nez voire jusqu'à la bouche. Pour mettre à l'épreuve ce résultat, les auteurs de l'étude ont soumis leurs données à un «classifieur», c'est-à-dire à un algorithme «capable de classer dans un même groupe des échantillons ayant des propriétés similaires», précise Antoine Coutrot. L'intérêt de l'exercice vient du fait que la machine ne savait pas, au départ, comment classer lesdits échantillons, mais qu'elle l'a appris toute seule à partir des données, un bel exemple d'apprentissage automatique : «Concrètement, explique le chercheur, on sépare notre base de données en deux groupes : un d'entraînement et un de test. On entraîne le classificateur avec le premier groupe (on lui dit à quel genre correspond quel échantillon) et on l'évalue avec le second groupe. La performance du classificateur est le pourcentage de classification correcte obtenue sur le groupe de tests. Ici, nous avons obtenu 75% de bonne classification pour le genre des participants», soit bien plus que les 50% du pur hasard. «Avec les révolutions à l'œuvre dans la technologie eye-tracking et dans l'apprentissage automatique, de nombreuses caractéristiques vont pouvoir être détectées. Certaines études suggèrent qu'il sera possible de se servir uniquement du regard pour évaluer la charge cognitive des observateurs, particulièrement utile pour les métiers à risque comme le contrôle aérien, leur niveau d'expertise dans la tâche en cours, si leur esprit vagabonde, la valence des émotions ressenties, leur âge, leur personnalité, ou comme dans cette étude, leur genre.» Tags: Etude regard visages hommes femme Journal of Vision
