Un faux sourire nuit à votre Authenticité

« Rien de plus fermé qu’un sourire forcé. La vraie tristesse est bien plus avenante que la fausse gaité » — René Bellaïche, poète

🟣 Je lis fréquemment dans la presse que l’IA est sur le point de comprendre les émotions humaines. En réalité, cette affirmation mérite d’être nuancée.

DÉTECTER un VRAI SOURIRE

Certes les programmes actuels montrent d’excellents résultats dans le décodage de l’expression faciale des émotions — jusqu’à plus de 99 % de précision¹. Aujourd’hui, un simple ordinateur peut déceler si un sourire est vrai ou faux.
Car le VRAI SOURIRE sollicite 10% de muscles et micro-mouvements supplémentaires par rapport au faux sourire². Cela dit, il convient de préciser que ces résultats sont obtenus uniquement si les programmes sont entraînés avec des images sur fond neutre où l’expression faciale est exagérée.

La DIVERSITÉ des EXPRESSIONS FACIALES

Or en conditions réelles la performance de ces programmes chute drastiquement³ car la même expression faciale peut avoir plusieurs significations.
Par exemple, le même froncement de sourcils peut signifier la colère, le dégoût, la tristesse, mais aussi la confusion ou une réflexion intense. En outre, chez une même personne, il peut y avoir plusieurs expressions faciales pour une même émotion car les individus n’expriment pas leurs émotions de la même manière selon la situation, leur personnalité, leur culture et leur rôle social.

L’HUMAIN surpasse la MACHINE

Au final, pour détecter les émotions, l’être humain surpasse encore largement l’IA. C’est pourquoi, mieux qu’un ordinateur, nous sentons tous quand un sourire est authentique ou pas.

ÊTRE SINCÈRE sur les ÉMOTIONS

C’est la raison pour laquelle les dirigeants devraient toujours être SINCÈRES sur leurs ÉMOTIONS. C’est une condition préalable pour devenir des leaders authentiques et INSPIRANTS

🟣 Être sincère avec les émotions : une clé pour devenir un leader inspirant ?

▶️  Pour en savoir plus, je vous invite à lire :

1. Elena Battini Sönmez, Angelo Cangelosi, « Convolutional neural networks with balanced batches for facial expressions recognition« , Proc. SPIE 10341, Ninth International Conference on Machine Vision (ICMV 2016), 103410J (17 March 2017).
2. Hassan Ugail and Ahmad Al-dahoud,  in « A genuine smile is indeed in the eyes – The computer aided non-invasive analysis of the exact weight distribution of human smiles across the face », Advanced Engineering Informatics, University of Bradford.
3. Ma, Z., Mahmoud, M., Robinson, P., Dias, E., Skrypchuk, L. (2017). Automatic Detection of a Driver’s Complex Mental States. In: Gervasi, O., et al. Computational Science and Its Applications – ICCSA 2017. ICCSA 2017. Lecture Notes in Computer Science, vol 10406. Springer, Cham.