Une comparaison de deux façons de saisir l’état émotionnel d’un utilisateur, à partir du rythme cardiaque ou de l’activité à l’ordinateur, pour que les applications de calendrier s’adaptent au stress et à l’humeur.

Auteurs

Feiting Yang (University of Toronto), Antoine Moevus (DIRO, Université de Montréal), Steve Lévesque (ÉTS)

Conférence

IEEE IISA 2025, Mytilène, Grèce

Année

2025

Pages

1 à 8

DOI

10.1109/IISA66859.2025.11311192

Prépublication

arXiv:2506.19280 [cs.AI]

Mots-clés

Machine Learning, Deep Learning, UI/UX, HCI, Calendar Optimization, Computer Activity, Emotion Detection

Statut

Publié

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Aperçu

L’interaction humain-machine intègre de plus en plus la reconnaissance des émotions. Cet article, rédigé avec Feiting Yang et Antoine Moevus, étudie l’intégration de la détection des émotions dans les applications de calendrier, afin que l’interface réagisse à l’état émotionnel et au niveau de stress de l’utilisateur, dans le but d’améliorer la productivité et l’engagement.

Démarche

Nous évaluons deux approches complémentaires sur des jeux de données réels :

• une approche biométrique, où le rythme cardiaque extrait de signaux ECG alimente des réseaux LSTM et GRU qui prédisent la valence, l’éveil (arousal) et la dominance
• une approche comportementale, où plusieurs modèles d’apprentissage automatique classent les émotions à partir de l’activité fine à l’ordinateur, comme les mouvements de souris, les clics et la frappe au clavier

Résultats

Les deux approches sont efficaces, mais celle fondée sur l’activité à l’ordinateur s’est montrée plus constante et plus précise, en particulier pour les interactions à la souris, qui atteignent environ 90 % de précision. Dans l’approche biométrique, les réseaux GRU ont surpassé les modèles LSTM, et la prédiction de la valence a atteint 84,38 % de précision.

Détails de publication

Présenté à l’International Conference on Information, Intelligence, Systems & Applications (IISA 2025), tenue du 10 au 12 juillet 2025 à Mytilène, sur l’île de Lesbos, en Grèce, et publié par l’IEEE. Une prépublication est disponible sur arXiv depuis juin 2025.

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