(Montréal) C’est le cauchemar de tout parent: le bébé pleure sans arrêt, sans qu’on comprenne pourquoi.

Le rêve, maintenant: un algorithme qui identifiera rapidement si le poupon veut être nourri, s’il a mal ou s’il a besoin d’être changé.

Des chercheurs de l’université Northern Illinois et du College of New Jersey affirment avoir mis au point un tel algorithme: si les pleurs de chaque bébé sont uniques, expliquent-ils dans un communiqué, ils ont aussi des modulations communes quand ils ont la même raison — des modulations que l’intelligence artificielle est apparemment en mesure de décoder.

Leur but, ont-ils ajouté, est d’avoir des bébés plus en santé et de réduire la pression que ressentent les parents et le personnel soignant.

«La machine ne sera pas meilleure que l’humain, parce que la machine à la base a besoin de bases de données où on lui a clairement indiqué "voici un pleur qui signifie telle chose, et voici un pleur qui signifie telle autre chose", a prévenu une experte de l’intelligence artificielle, la professeure Maude Bonenfant de l’UQAM. C’est pour ça que l’intelligence artificielle ne sera pas meilleure qu’un parent.»

La fiabilité de l’algorithme dépendra entièrement de la qualité des données dont il a été nourri : si des centaines, voire des milliers, de parents lui enseignent que tel pleur correspond à tel besoin, alors oui, éventuellement, il sera en mesure de les identifier par lui-même.

Dans ce cas-ci, les chercheurs ont enregistré 48 pleurs provenant de 26 bébés hospitalisés en néonatalogie. Les pleurs ont été interprétés par des infirmières expérimentées ou par des proches du nourrisson. Les cris ont ensuite été répartis entre cinq catégories : besoin d’être changé, besoin d’être nourri, besoin d’attention, besoin de sommeil ou inconfort.

D’autres signes ont aussi été étudiés pour expliquer les pleurs, comme les doigts dans la bouche pour la faim ou les bâillements pour la fatigue. Le besoin d’être changé était confirmé d’une manière qui n’a pas besoin d’être expliquée.

Les chercheurs souhaitent maintenant collaborer avec d’autres hôpitaux et centres de recherche pour obtenir encore plus de données, dans l’espoir de mettre au point un outil.

«L’intelligence artificielle sera en mesure de traiter l’ensemble de ces informations-là, donc le son avec l’ensemble de l’information qui y est liée, et par l’accumulation, l’intelligence artificielle va être en mesure d’identifier des patterns et de finalement reconnaître (ce qui se passe), a dit Mme Bonenfant. C’est ce qu’on appelle l’apprentissage machine.»

Mais à la base, rappelle-t-elle, l’intelligence artificielle dépend des humains.

«L’intelligence artificielle a besoin de bases de données qui ont été traitées par l’humain et où on a bien identifié la donnée avec l’information. Ces bases de données-là servent d’entraînement à l’intelligence artificielle, et sur ces bases-là, il y a un certain apprentissage qui est opéré», a-t-elle affirmé.

«À la base, il y a toujours des humains qui sont là. Ce n’est pas vrai que ça se fait automatiquement, seulement du côté de la machine.»