Le Dr Victor Planas-Bielsa, responsable de l'axe Intelligence Artificielle du Département de Biologie Polaire du Centre Scientfique de Monaco, a collaboré à une étude qui vient d'être publiée dans la prestigieuse revue "Evolution and Human Behavior" : "Human infant cries communicate distress and elicit sex stereotypes : Cross-cultural evidence".
Cette étude a consisté en une analyse acoustique approfondie des cris des nourrissons et a englobé des données provenant de diverses populations, notamment de communautés rurales de la République démocratique du Congo. Elle élargit notre compréhension des mécanismes perceptifs potentiellement évolués qui sous-tendent l'évaluation par les parents des besoins des bébés dans diverses populations. Cela ouvre une voie importante pour la poursuite de la recherche interculturelle en testant des questions essentielles sur l'évolution du comportement vocal humain.
Du point de vue de la science des données, ce document est très pertinent. Il souligne le besoin crucial d'intégrer des données provenant de communautés traditionnellement sous-représentées. La plupart des recherches en sciences du comportement humain ont été principalement axées sur des échantillons provenant de sociétés occidentales, mais cela crée un biais inhérent aux données, qui peut avoir de graves conséquences : nos données sont faussées parce qu'elles ne représentent pas de manière adéquate la population mondiale dans toute sa diversité. Ce déséquilibre peut avoir de graves conséquences sur l'applicabilité et la généralisation des modèles et des algorithmes. Dans la pratique, ce qui peut bien fonctionner, ou sembler exact pour un groupe, peut ne pas convenir ou même ne pas être valable pour un autre. Par exemple, une application de santé conçue à partir des données d'un groupe spécifique peut ne pas être efficace ou précise lorsqu'elle est utilisée par des personnes issues d'un contexte culturel ou socio-économique différent. Il est donc essentiel de veiller à ce que nos sources de données soient diversifiées et représentatives si nous voulons que nos solutions technologiques soient efficaces et équitables pour tous.
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Dr Victor Planas-Bielsa