L'informatique persuasive pour le bien social

Comme elle le décrit, Rita Orji conçoit des technologies “pour promouvoir le bien social”.

Certaines des applications que la professeure en informatique de l’Université Dalhousie et titulaire de la Chaire de recherche du Canada, ainsi que ses étudiants, ont développées promeuvent la santé et le bien-être physique, tandis que d’autres visent à améliorer la santé mentale. En général, ces applications aident les gens à apporter les changements de comportement souhaités, que ce soit pour décourager les pratiques sexuelles à risque ou la consommation excessive d’alcool, promouvoir l’activité physique et une alimentation saine, ou améliorer la santé mentale. Chaque application commence par l’étude des personnes qui pourraient les utiliser — souvent en collaborant avec des universitaires d’autres facultés — puis en intégrant les utilisateurs dans le processus de conception.

“Nous concevons des technologies persuasives”, explique Orji, ajoutant qu’ils intègrent des technologies modernes telles que l’intelligence artificielle et la réalité virtuelle dans les applications qu’ils créent pour engager les utilisateurs et améliorer l’efficacité et l’expérience utilisateur des applications. “Nous devons garder l’utilisateur à l’esprit tout au long du processus de conception.”

Une de ces applications est une collaboration entre le Persuasive Computing Lab d’Orji à la faculté d’informatique et le département de psychiatrie. En utilisant les informations d’une étude de recherche visant à améliorer le bien-être mental des jeunes, Orji et sa collègue, la professeure Sandra Meier, ont développé une application appelée PROSIT, qui signifie “Predicting Risks and Outcomes of Social inTeractions” (Prédire les risques et les résultats des interactions sociales). L’application collecte passivement des informations sur les interactions sociales quotidiennes des jeunes, y compris le nombre d’appels qu’ils passent, le nombre de messages qu’ils envoient et la fréquence à laquelle ils utilisent les médias sociaux pour interagir avec leurs amis et leur famille.

Une autre application développée par Orji et son étudiant, Oladapo Oyebode, s’appelle TreeCare. L’application simule l’activité physique des utilisateurs pour représenter la croissance des arbres dans un jardin virtuel. S’ils sont physiquement actifs dans le monde réel, leurs arbres virtuels prospéreront. “S’ils sont plus sédentaires ou moins actifs physiquement, leur arbre commencera à perdre des feuilles, à perdre des fruits et deviendra en mauvaise santé”, explique Oyebode.

Pour pouvoir personnaliser les systèmes en fonction des individus, Orji et ses étudiants recueillent des données comportementales et physiologiques auprès de leurs publics cibles, puis les analysent pour détecter des tendances ou faire des prédictions en utilisant des techniques d’IA, y compris le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique, le tout en utilisant les services d’ACENET.

“Pour un projet, nous avons recueilli plus de 47 millions de commentaires liés à la COVID-19”, déclare Oyebode. “Nous avons utilisé les ressources d’ACENET pour prétraiter et analyser ces données.” L’infrastructure informatique d’ACENET a aidé les deux chercheurs à trier les données, à les nettoyer et à les préparer pour l’analyse, ajoute-t-il, précisant qu’ils ont effectué une extraction de mots-clés et une classification des sentiments pour découvrir divers problèmes liés à la pandémie de COVID-19.

“ACENET a été vraiment, vraiment utile pour pouvoir traiter, analyser et gérer ces mégadonnées”, déclare Oyebode.

Oyebode a également ajouté qu’ils ont utilisé les ressources d’ACENET, telles que les grappes compatibles avec les GPU, pour entraîner des modèles avancés d’apprentissage automatique qui informent les interventions adaptatives en santé mentale.