Nos oreilles trahissent nos émotions: vers des machines à l'intelligence super-émotionnelle?

Préparation de l'enregistrement : Sophie Bonnaire positionne les capteurs auriculaires sur un participant. Crédit : Sabrina García Denis, Université de la Sarre

Les muscles de l'oreille révèlent nos émotions. C'est ce qu'ont découvert Dr Farah Corona-Strauss et Sophie Bonnaire, chercheuses au sein de l'unité Systems Neuroscience & Neurotechnology de Sarrebruck et Hombourg. Leurs travaux démontrent que les muscles de l'oreille ne révèlent pas seulement ce qui capte notre attention et avec quelle intensité, mais aussi à quel point une situation nous affecte, et ce en quelques fractions de seconde.

Cette découverte pourrait alimenter le débat sur l'intelligence artificielle et soulève une question essentielle: que devrait-on permettre à une machine capable de reconnaître les émotions mieux que n'importe quel être humain? Deux publications de l'équipe dirigée par le professeur Daniel J. Strauss ont été consacrées à ce sujet: les résultats de la recherche sont présentés dans la revue IEEE Transactions on Affective Computing, tandis qu'un article de synthèse publié dans Frontiers in Artificial Intelligence définit pour la première fois la notion d'intelligence super-émotionnelle. 

« Nos muscles de l’oreille réagissent instantanément à chaque événement qui nous touche émotionnellement – par exemple à un son ou à un visage qui apparaît brièvement dans une scène. Cela se produit en quelques fractions de seconde et n’est pas perceptible visuellement », explique le professeur Daniel J. Strauss à propos des nouveaux résultats de recherche de son groupe. Particularité : en 1871, Charles Darwin avait déclaré que les muscles de l’oreille humaine étaient atrophiés et, en 1872, il avait nié que l’être humain puisse exprimer ses émotions par les oreilles, alors qu’il décrivait si précisément ce phénomène chez les animaux : oreilles rabattues en cas de peur et de colère, oreilles dressées en signe d’attention, comme le sait toute personne vivant avec un chien ou un chat.

« Nous avons toutefois pu démontrer que ce vestige évolutif présent dans notre crâne – le contrôle des muscles de l’oreille – ne se contente pas de révéler qui nous écoutons, mais aussi ce que nous ressentons à ce moment-là », explique le neuroscientifique et informaticien, avant d’ajouter : « Certes, nous ne pouvons plus orienter nos oreilles, mais le signal musculaire est resté. Ce que Darwin considérait comme perdu n’a fait que s’atténuer. » 

Son groupe de travail en neurotechnologie avait déjà démontré en 2020 dans la revue « eLife » que les muscles entourant l’oreille humaine s’activent dès qu’un son nouveau ou important se fait entendre. À l’époque, les participants effectuaient inconsciemment de minuscules mouvements d’oreille qui allaient exactement dans la direction vers laquelle ils dirigeaient leur attention. Les chercheurs ont pu le démontrer, entre autres, à l’aide d’impulsions électriques provenant du système moteur rudimentaire de l’oreille (voir le communiqué de presse « Héritage animal : l’être humain aussi tend l’oreille vers les sons intéressants »). Dans des études ultérieures, le groupe a montré que les muscles de l’oreille indiquent également à quel point l’écoute est fatigante, même chez les personnes portant des appareils auditifs.

Le rire mène à de nouvelles découvertes 

Lors des expériences menées en 2020, Farah Corona-Strauss a remarqué que les minuscules muscles de l’oreille interne s’activaient également lorsque les participants riaient. La neurotechnologue en a tiré la question suivante : si l’oreille réagit aux sons qui nous sont importants, réagit-elle également à ce qui nous touche émotionnellement ? En collaboration avec la chercheuse Sophie Bonnaire, elle s’est penchée sur cette question.

Sophie Bonnaire a abordé ce sujet dans sa thèse de doctorat à l’université de la Sarre et l’a étudié de manière systématique : elle a montré aux participants de courtes séquences vidéo – tant agréables que désagréables –, tandis que des électrodes de surface enregistraient l’activité des muscles de l’oreille interne et que les participants indiquaient à quel point la scène les avait émus. Résultat : « En quelques fractions de seconde, plus une scène est stimulante, plus les muscles s’activent, et ce, que la scène soit agréable ou désagréable. De plus : « La réponse musculaire correspond à ce que les participants rapportent eux-mêmes », a découvert Sophie Bonnaire. Il est frappant de constater que la réaction suit l’événement individuel en l’espace de fractions de seconde : un son, un visage brièvement montré et, dans les travaux actuellement menés par le groupe de recherche, également des mots isolés lors de la lecture.

Vers une intelligence super-émotionnelle grâce aux signaux corporels ?

Le fait que les muscles de l’oreille d’un être humain révèlent spontanément et inconsciemment ses émotions amène directement Daniel Strauss au débat sur l’IA : « Jusqu’à présent, celui-ci tourne exclusivement autour du thème de la « super-intelligence », c’est-à-dire autour de la question : dans quelle mesure la machine sera-t-elle plus intelligente que nous ? » À cela, on pourrait désormais opposer un nouveau concept : « l’intelligence super-émotionnelle » : une machine qui interprète mieux les émotions que n’importe quel être humain, y compris à partir de signaux corporels que nous ne percevons même pas chez autrui. « Il ne s’agit en aucun cas d’une machine qui ressent des émotions », précise Strauss. « L’intelligence super-émotionnelle décrit plutôt un système qui reconnaît, comprend et réagit mieux aux émotions d’un être humain que des experts humains qualifiés. » 

Sa doctorante, Sophie Bonnaire, a défini pour la première fois le terme « super-intelligence émotionnelle » (SEI) dans son article de synthèse publié dans « Frontiers in Artificial Intelligence ». Elle y décrit ce dont une « super-intelligence émotionnelle » devrait être capable. Elle explique également pourquoi l’IA actuelle en est encore très loin, et comment on pourrait, à l’aide de règles claires, construire un système qui travaille pour les humains et non contre eux. « Contrairement aux chatbots « empathiques » actuels, qui semblent sensibles sans pour autant suivre réellement l’état de leur interlocuteur, une super-intelligence émotionnelle doit être capable de s’autoréguler. Elle choisit une réponse appropriée qui amène au mieux la personne en face d’elle là où elle souhaite aller – et "elle tire des enseignements de l’impact de ses propres réponses », explique la jeune chercheuse. 

La bienveillance plutôt que le contrôle : des règles contre les abus sont nécessaires

Mais la prudence est de mise : « Avec un objectif différent, cette même technologie peut se transformer en une « machine hypermanipulatrice » qui détecte des états que nous ne remarquons pas chez nous-mêmes et nous oriente vers des objectifs que nous n’avons jamais choisis », souligne Daniel Strauss. L’« EU AI Act », qui interdit la reconnaissance des émotions sur le lieu de travail et dans les écoles, rend cette question d’actualité. « Notre groupe de recherche soutient que c’est l’être humain qui fixe l’objectif et détermine ce qu’une telle machine est autorisée à faire : il s’agit de bienveillance plutôt que de contrôle. » 

Des appareils auditifs aux écouteurs, en passant par les lunettes connectées

Farah Corona-Strauss et son laboratoire travaillent d’ores et déjà sur une application technique concrète : « Les appareils auditifs, les écouteurs et les branches des lunettes connectées se placent exactement là où naissent les signaux des muscles de l’oreille. L’oreille devient ainsi l’interface naturelle entre l’homme et la machine. C’est pourquoi nous collaborons avec des fabricants d’appareils auditifs et des partenaires technologiques internationaux : un système d’IA empathique, capable de détecter quand l’écoute devient fatigante ou quand quelque chose nous touche, peut y répondre sans caméra ni questionnaire », explique la neurotechnologiste. 

https://www.uni-saarland.de/fr/actualite/ohren-verraten-unsere-gefuehle-51852.html

https://dx.doi.org/10.1109/taffc.2026.3717435

https://dx.doi.org/10.3389/frai.2026.1975692