Start-up suisse

MindMaze crée un transcripteur d’émotions pour la réalité virtuelle

La start-up suisse MindMaze a dévoilé Mask, un accessoire pour les casques de réalité virtuelle en mesure de transmettre en temps réel les expressions faciales à un avatar.

MindMaze Mask reproduit en temps-réel les expressions faciales de l’utilisateur sur un avatar. (Source: MindMaze)
MindMaze Mask reproduit en temps-réel les expressions faciales de l’utilisateur sur un avatar. (Source: MindMaze)

Spin-off de l’EPFL spécialisée dans les neuro-technologies, MindMaze a mis au point un accessoire pour les casques de réalité virtuelle. Combinant hardware et software, Mask se compose de capteurs se plaçant sur la partie des casques en contact avec la peau et est en mesure de retranscrire en temps réel les expressions faciales de l’utilisateur sur un avatar, des sourires aux froncements des sourcils. L’insert en mousse intégrant les composants hardware peut se fixer facilement aux casques de réalité virtuelle du marché, explique la firme.

Se basant sur des technologies de machine learning et de traitements de signaux biologiques, le dispositif muni d’électrodes détecte les expressions quelques dizaines de millisecondes avant qu'elles n’apparaissent sur le visage, assure la start-up. Les impulsions électriques du visage détectées, celles-ci sont ensuite analysées par des algorithmes élaborés par MindMaze pour «créer une signature neurale des expressions d'un individu», sans passer par des stades d’apprentissage ou d’étalonnage.

L’objectif du dispositif Mask de MindMaze consiste à apporter de l’émotion dans les mondes virtuels, une composante essentielle des interactions humaines: «Ce qui nous rend humain dans les interactions sociales, c’est l'émotion, mais jusqu'à présent la réalité virtuelle en est dépourvu», commente ainsi Tej Tadi, CEO et fondateur de MindMaze. Fondée en 2012, la spin-off de l’EPFL a déjà mis au point un dispositif de réalité immersive détectant l’activité cérébrale et utilisé pour la réhabilitation médicale des patients victimes d’accidents cérébraux.

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