Des chercheurs développent un algorithme qui analyse les données relatives aux mouvements oculaires des utilisateurs d’écran
Une fenêtre sur l’âme ? Peut-être, mais les yeux sont aussi une enseigne au néon clignotante pour un nouveau système basé sur l’intelligence artificielle qui peut les lire pour prédire ce que vous ferez ensuite.
Un chercheur de l’Université du Maryland et deux collègues ont utilisé une technologie de suivi oculaire et un nouvel algorithme d’IA d’apprentissage profond pour prédire les choix des participants à l’étude alors qu’ils consultaient un site Web de comparaison avec des lignes et des colonnes de produits et leurs caractéristiques.
L’algorithme, connu sous le nom de RETINA (Raw Eye Tracking and Image Ncoder Architecture), pouvait se concentrer avec précision sur les sélections avant même que les gens n’aient pris leur décision.
« C’est un domaine dans lequel la technologie de l’IA est très efficace : utiliser des données pour faire des prédictions », a déclaré Michel Wedel, professeur d’université émérite et titulaire de la chaire PepsiCo en sciences de la consommation à la Robert H. Smith School of Business. Il a travaillé avec Moshe Unger de l’Université de Tel Aviv et Alexander Tuzhilin de l’Université de New York pour développer RETINA. Leurs recherches sont publiées dans la revue Exploration de données et découverte de connaissances.
Les chercheurs qui utilisent les données sur les mouvements oculaires les synthétisent généralement en blocs d’informations agrégées, qui peuvent manquer certaines informations et certains types de mouvements oculaires. Grâce à leur méthode avancée d’apprentissage automatique, Wedel et ses collègues pourraient utiliser toute l’étendue des données brutes issues du suivi oculaire plutôt que les extraits enregistrés par les méthodes actuelles.
Exceptionnellement, l’algorithme est capable d’incorporer des données brutes sur les mouvements oculaires de chaque œil, a déclaré Wedel.
« Cela représente beaucoup de données – plusieurs centaines de milliers de points de données, avec des millions de paramètres – et nous les utilisons séparément pour les deux yeux », a-t-il déclaré.
L’algorithme pourrait être appliqué dans de nombreux contextes par tous types d’entreprises. Par exemple, un détaillant comme Walmart pourrait l’utiliser pour améliorer les expériences de magasinage virtuel qu’il développe dans le métaverse, un monde en ligne virtuel partagé. De nombreux appareils VR que les gens utiliseront pour explorer le métaverse auront un suivi oculaire intégré pour aider à mieux restituer l’environnement virtuel. Grâce à cet algorithme, Walmart pourrait adapter la gamme de produits exposés dans sa boutique virtuelle à ce qu’une personne est susceptible de choisir, en fonction de ses mouvements oculaires initiaux.
« Avant même que les gens aient fait un choix, en fonction de leurs mouvements oculaires, nous pouvons dire qu’il est très probable qu’ils choisiront un certain produit », explique Wedel. « Avec cette connaissance, les spécialistes du marketing pourraient renforcer ce choix ou essayer de promouvoir un autre produit à la place. »
RETINA a des applications en dehors du marketing, car l’oculométrie devient de plus en plus omniprésente dans de nombreux autres domaines, notamment la médecine, la psychologie et la psychiatrie, l’utilisabilité et le design, les arts, la lecture, la finance, la comptabilité – tout ce dans lequel les gens prennent des décisions basées sur une sorte d’évaluation visuelle.
Les plus grands acteurs de la technologie, dont Meta et Google, ont récemment acquis des sociétés de suivi oculaire et envisagent une gamme d’applications. Grâce aux caméras frontales, il est désormais possible de suivre les mouvements oculaires des gens depuis n’importe quel smartphone, tablette ou ordinateur personnel. De telles approches basées sur les appareils grand public ne peuvent pas encore être aussi précises que le matériel avancé de suivi oculaire que les chercheurs utilisent actuellement, a déclaré Wedel, et il reste encore le gros problème des problèmes de confidentialité : les entreprises doivent demander la permission aux utilisateurs.
Les chercheurs travaillent déjà à commercialiser l’algorithme et à étendre leurs recherches pour optimiser la prise de décision.
« Nous pensons que l’oculométrie deviendra disponible à très grande échelle », a déclaré Wedel. « Le traitement des données sur les mouvements oculaires est généralement très laborieux. Avec cet algorithme, nous évitons une grande partie de cela, il peut donc y avoir de nombreuses applications auxquelles nous n’avons même pas pensé. »
