Cet anneau d’IA convertit le langage des signes en texte

Le SpellRing de l’université Cornel. © Cornell
Ronald Meeus

Alors que la technologie vocale commence enfin à matérialiser son potentiel après un quart de siècle, des chercheurs de l’université Cornell aux Etats-Unis ont à présent aussi trouvé un moyen de convertir le langage des signes en texte. Il s’agit d’un anneau qui suit les mouvements de la main via un micro-sonar intégré.

Bien que le SpellRing ressemble déjà à un produit grand public, l’anneau est loin d’être prêt pour un prime time commercial. De plus, pour le moment, il ne suit que l’orthographe digitale (une manière de représenter des lettres individuelles) et non la langue des signes (un langage visuel à part entière ayant sa propre grammaire et sa propre structure, et des gestes qui représentent des mots et des concepts complets). Mais le laboratoire Smart computer interfaces for Future interactions (SciFi) de l’université Cornell à Ithaca, dans l’état de New York, prépare la prochaine étape, tout en ayant déjà fait un premier pas vers la conversion des gestes en texte pour les ordinateurs et les smartphones.

Micro-sonar

Le SpellRing, qui se porte sur le pouce, est équipé d’un micro-sonar qui envoie et reçoit des ondes sonores ne pouvant pas être détectées par l’oreille humaine. Il suit les mouvements de la main et des doigts du porteur, tandis qu’un mini-gyroscope capte les mouvements de la main tout entière. Un algorithme convertit ensuite ces données en texte.

Résultats plus détaillés

Il existe déjà d’autres solutions qui convertissent la langue des signes en texte: la firme américaine SignAll, par exemple, utilise simplement l’appareil photo d’un smartphone dans ce but. Mais le SpellRing fournit des résultats meilleurs et plus détaillés, selon l’étudiant doctorant Hyunchul Lim dans un article paru sur le blog de Cornell. Les chercheurs ont entre-temps fait tester leur invention par un échantillon d’utilisateurs de la langue des signes, qui ont pu confier au système plus de 20.000 mots avec une précision de 82 à 92 pour cent (selon la difficulté des mots).

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