Ces capteurs analysent les muscles faciaux pour détecter les mensonges.

Ces capteurs étudient les muscles faciaux pour détecter les mensonges. Un système qui affiche déjà des taux de réussite impressionnants.

Comment savoir si quelqu’un ment ? Parfois, tout est évident, une personne commence à bégayer et à s’embrouiller lorsqu’elle essaie de mentir au cours d’une conversation. D’autres peuvent essayer d’éviter le contact visuel. En vérité, il existe un certain nombre de signes clairs de mensonge, mais parfois ces signes ne sont pas si faciles à détecter. Cela rend l’exercice particulièrement difficile pour certaines personnes. Est -ce d’utiliser la technologie moderne .

Ces capteurs étudient les muscles faciaux pour détecter les mensonges.

Mais alors comment un enquêteur, par exemple, peut-il savoir si un suspect ment ? C’est la question à laquelle le professeur Dino Levy, le professeur Yael Hanein et une équipe de chercheurs de l’Université de Tel Aviv, en Israël, tentent de répondre. Pour ce faire, ils ont développé un système basé sur des capteurs placés sur le visage du sujet et permettant d’analyser les moindres mouvements des muscles faciaux.

Un système qui a déjà remporté un succès impressionnant

Le concept est le suivant : lorsqu’une personne se couche, elle active involontairement certains muscles de son visage, en particulier sur les joues et les sourcils. Les capteurs en question ont été conçus et calibrés pour se concentrer sur ces muscles, et selon les chercheurs, leur système avait un taux de réussite de 73 % dans la détection des mensonges chez un sujet, simplement sur la base des lectures des capteurs.

Bien sûr, mettre des électrodes sur le visage n’est pas pratique. C’est pour cette raison que l’équipe cherche maintenant à aller plus loin en se débarrassant de ces électrodes et en utilisant l’intelligence artificielle pour détecter les contractions musculaires les plus subtiles grâce à des caméras haute définition.

Cela signifie que dans un avenir plus ou moins proche cette technologie pourrait être utilisée par la police, les aéroports et, plus généralement, dans toutes les procédures d’analyse vidéo.