Analyse des émotions liées à l'alimentation par intelligence artificielle – aiMotions
Les émotions influencent significativent nos comportements et le comportement alimentaire n’y fait pas exception. C’est pourquoi les relations entre émotions et alimentation intéressent fortement la communauté scientifique, notamment sur la motivation à manger, le choix des aliments ou la quantité de nourriture ingérée.
Cependant, comprendre pourquoi et comment les émotions ont un impact positif ou négatif sur le comportement reste un vaste sujet de débat. Les liens entre l'alimentation et les états émotionnels sont interprétables à différents niveaux, allant des changements physiologiques aux changements comportementaux. Par conséquent, les analyses quantitatives et qualitatives de ces changements sont d'une importance capitale pour confirmer les conclusions des études sur les émotions en Sciences de l’Alimentation. Divers instruments permettant de saisir les réactions émotionnelles ont été développés, par des approches explicites (lexique émotionnel, questionnaire auto-rapporté) ou implicites (mesures physiologiques, activité cérébrale, expressions faciales). Les progrès technologiques constants des dispositifs portables (fréquence cardiaque, suivi des yeux, …) combinés à l'amélioration des caméras, facilitent la capture des émotions, mais ces capteurs sont souvent trop invasifs pour les situations réelles de consommation alimentaire. La mesure des émotions dans un contexte écologique reste donc un véritable défi. C’est pourquoi dans la plupart des études le recueil d’informations émotionnelles continue à se baser sur des questionnaires, même si la combinaison de mesures explicites et implicites offre de meilleures possibilités de recueillir des informations complémentaires sur l'expérience alimentaire.
Dans ce contexte, l'objectif scientifique d'aiMotions est de déterminer comment des aliments (images, odeurs, goût) suscitent des émotions afin de mieux comprendre les mécanismes qui sous-tendent le comportement de choix alimentaire, grâce à la collaboration de l'Intelligence artificielle, de la Vision par ordinateur, de l'Informatique affective et des Sciences de l’Alimentation. Pour réussir, aiMotions relève le défi de développer de nouveaux outils IA pour capturer les réponses émotionnelles suscitées par les aliments. Nos hypothèses sont : (H1) les caméras peuvent remplacer les systèmes portables (fréquence cardiaque, pupillométrie, expressions faciales) pour capturer les réponses émotionnelles sans être invasives ; (H2) la vision et l’IA peuvent extraire les indices émotionnels implicites et analyser leur évolution dans le temps ; (H3) l'utilisation conjointe de ces outils d’IA et d’autres mesures explicites/implicites peut ouvrir la voie à des connaissances sans précédent dans le domaine des Sciences de l'alimentation. aiMotions vise 3 objectifs scientifiques : (O1) publier un jeu ouvert de données multimodales de réponses émotionnelles suscitées par des images/odeurs, (O2) concevoir des outils d’IA pour l'analyse des émotions et en dériver une version légère pour ordinateur personnel, (O3) mener une série d'études innovantes en Sciences de l’alimentation en couplant ces outils avec d’autres mesures physiologiques ou comportementales afin de récolter des informations plus précises sur les émotions suscitées par les aliments.
aiMotions produira des connaissances scientifiques solides mettant en évidence 1) une meilleure caractérisation de la dynamique des émotions provoquées par les aliments, en temps (occurrence et durée), en nature et intensité (valence et excitation) ; 2) la preuve de la validité des modèles IA par rapport à d'autres mesures implicites/explicites, et 3) une compréhension plus large des relations entre la cognition et la perception des émotions.
Nous sommes convaincus que l'analyse des émotions liées aux stimuli alimentaires peut être significativement améliorée par les technologies numériques et l’IA, offrant ainsi de nouvelles perspectives pour les études en Sciences de l’Alimentation.
Coordination du projet
Dominique GINHAC (LABORATOIRE INTERDISCIPLINAIRE CARNOT DE BOURGOGNE - UMR 6303)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
Partenaire
CSGA CENTRE DES SCIENCES DU GOUT ET DE L'ALIMENTATION - UMR 6265 - UMR A1324 - uB 80
ICB LABORATOIRE INTERDISCIPLINAIRE CARNOT DE BOURGOGNE - UMR 6303
IETR Institut d'Electronique et des Technologies du numéRique (IETR)
Aide de l'ANR 553 793 euros
Début et durée du projet scientifique :
December 2023
- 48 Mois