Les chercheurs ont utilisé des données provenant de smartphones et d'appareils Fitbit pour déterminer le moment où les personnes étaient en état d'ébriété avec une précision de 85%.
La consommation de cannabis est traditionnellement déterminée par des tests d'urine, de salive et de cheveux. Toutefois, ces méthodes nécessitent une analyse en laboratoire et la consommation immédiate de cannabis peut ne pas être immédiatement apparente dans certains tests.
Sang Won Bae et son équipe du Stevens Institute of Technology, dans le New Jersey, ont cherché à accélérer le processus de détermination des niveaux d'intoxication dangereux.
Dans leur étude33 consommateurs fréquents de cannabis ont rapporté leur consommation quotidienne sur une période de 30 jours.
Pendant toute cette période, les participants ont porté des trackers d'activité - à savoir des Fibits - qui ont enregistré des mesures telles que la fréquence cardiaque, le nombre de pas et les habitudes de sommeil.
Pendant ce temps, les capteurs du téléphone surveillaient leurs micromouvements, tels que les habitudes de manipulation du téléphone, afin d'évaluer la coordination et la stabilité.
Après avoir recueilli les données préliminaires des participants, l'équipe a entraîné le modèle d'apprentissage automatique à reconnaître les signes potentiels de consommation de cannabis.
Testé sur l'ensemble des données restantes, le modèle entraîné a atteint un taux de précision de 85% dans l'identification des personnes ayant consommé du cannabis au cours des cinq minutes précédentes.
Les dispositifs portables tels que les Fitbits collectent de grandes quantités de données sur leurs utilisateurs, mais les utiliser pour prédire si quelqu'un est défoncé serait extrêmement controversé.
En ce qui concerne la précision de l'IA, M. Chung indique qu'elle repose sur l'auto-déclaration des participants, ce qui entrave son utilisation dans le monde réel.
Fonctionnement de l'étude
- Objectif : Les chercheurs ont cherché à déterminer si la combinaison de capteurs de smartphones et d'un Fitbit pouvait détecter avec précision et en temps réel les épisodes d'intoxication aiguë à la marijuana.
- Méthodologie : Sur une période de 30 jours, 33 jeunes adultes ont rapporté leur consommation de marijuana et les sentiments d'intoxication qui y sont associés. Ils ont consigné leurs sentiments subjectifs dans les 15 minutes qui ont suivi la consommation de marijuana et pour trois invites quotidiennes semi-aléatoires.
- Variables mesurées : Les participants ont évalué leur état d'ébriété sur une échelle : "pas intoxiqué" (score = 0), "faible intoxication" (score = 1-3), et "intoxication modérée à forte" (score = 4-10). Les capteurs du smartphone et le Fitbit ont mesuré des facteurs tels que la fréquence cardiaque, les micro-mouvements et les mouvements plus importants déterminés par le GPS (appelés macro-mouvements ou rayon de giration) et les niveaux d'énergie sonore dans leur environnement immédiat.
- Résultats : En modélisant les données avec le classificateur EXtreme Gradient Boosting Machine (XGBoost), les chercheurs ont pu détecter si les personnes avaient consommé du cannabis au cours des cinq dernières minutes avec une précision de 85%.
Surveiller les personnes à l'aide de leurs appareils portables afin de déterminer leur consommation potentielle de cannabis - c'est une façon de augmenter leur niveau de paranoïa.
