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Une nouvelle technologie franchit les barrières de la langue des signes

Publié le 14 mars 2019 par Fabrice Rault @fabrice_rault

Des opportunités autrefois inaccessibles pour la communauté des malentendants deviendront une réalité grâce à un traducteur en langue des signes révolutionnaire. Des ingénieurs de l'université de Michigan ont mis au point et breveté une technologie qui, contrairement aux mécanismes de conversion antérieurs, est non invasive et aussi portable qu'un tube de Chapstick.

Mi Zhang, professeur en génie électrique et informatique a indiqué qu'ils apportent une solution omniprésente à la traduction en langue des signes. Les malentendants qui ont besoin de communiquer avec quelqu'un qui ne comprend pas la langue des signes peuvent avoir un interprète personnalisé et virtuel à tout moment et n'importe où.

Une solution facilitant la vie des malentendants

Des centaines de milliers de malentendants s'appuient sur le langage gestuel pour communiquer. Sans interprète, ils n'ont pas les mêmes opportunités d'emploi et sont souvent désavantagés dans des situations délicates.

Voici une vidéo en anglais présentant cette technologie :

Pour communiquer avec un médecin à l'hôpital par exemple, il faudra attendre que le traducteur arrive. Les chercheurs ont vu une opportunité d'aider la population malentendante à surmonter l'obstacle de la communication qui empêche à ces personnes d'avoir une vie normale. La technologie, appelée DeepASL, propose un algorithme d' apprentissage en profondeur basé sur des données inspirées par la structure et la fonction du cerveau.

L'apprentissage automatique au service des malentendants

L'algorithme mis en place par les chercheurs permet de traduire automatiquement les signes en anglais. La technologie fonctionne grâce à un dispositif sensoriel de trois pouces, développé par Leap Motion, qui est équipé de caméras permettant de capturer les mouvements des mains et des doigts de manière continue.

Leap Motion convertit les mouvements des mains et des doigts en articulations ressemblant à des squelettes. L'algorithme d'apprentissage automatique capte les données des articulations et les fait correspondre aux signes d'ASL. Semblable à la configuration de Siri sur iPhone, les utilisateurs signent certains mots pour familiariser leurs mains et leurs articulations avec la technologie et les capteurs.


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