Nous construisons une intelligence capable de comprendre la grande majorité des Langues des Signes mondiales (ASL, LSF, DGS, etc.) dans le "bruit" du quotidien. Le projet est actuellement en phase de recherche fondamentale.
Pour l'instant, nous ne nous concentrons pas sur le design de l'application. Notre priorité absolue est la robustesse de l'IA via MediaPipe Holistic.
Ce projet pallie une fracture technologique, éducative et sociale majeure. Voici les faits mondiaux qui prouvent qu'il ne s'agit pas d'un "manque" des langues des signes, mais d'une erreur d'infrastructure et d'accès de nos sociétés.
Des dizaines de millions de personnes (Indo-Pakistani, Chinoise, ASL...) dépendent des langues des signes chaque jour. Leur inclusion numérique est quasi nulle par rapport aux langues orales.
Aux États-Unis, on compte environ 500 000 locuteurs natifs d'ASL pour un vivier de seulement 10 000 interprètes certifiés, créant un manque abyssal lors d'urgences de santé par exemple.
L'audisme à l'embauche limite drastiquement les opportunités. Un taux d'emploi chiffré à 54% pour les personnes sourdes, contre 70% pour les personnes entendantes.
Avec un ratio de 50 personnes sourdes pour 1 interprète (aux US/Canada, contre 1/20 pour l'espagnol), les conséquences sont dramatiques. Par exemple en 2017, le sud-ouest de la Louisiane ne comptait que 3 interprètes pour 800 personnes sourdes.
48,2 % des plaintes concernent l'absence totale d'interprète, et 28,7 % le recours à la famille. Aux urgences, un patient souffrant de douleur thoracique sans interprète risque des erreurs de diagnostic fatales.
18 % des interprètes universitaires sont en burnout. Les étudiants font face à des cours annulés ou mal traduits (ex: termes médicaux introuvables), menant trop souvent à l'abandon prématuré.
Dans les tribunaux, le manque d'interprètes viole les droits des accusés sourds. À l'embauche, des entretiens sont refusés catégoriquement pour éviter de devoir rémunérer un professionnel.
Si les applications mobiles sont notre première étape, la finalité du projet est d'équiper massivement les infrastructures publiques et privées pour rendre l'accessibilité invisible, automatique et universelle.
Déploiement de caméras intelligentes et de boîtiers IA dans les gares, aéroports, préfectures et hôpitaux. Une personne sourde pourra s'adresser naturellement à l'écran du guichet d'urgence et être comprise instantanément.
Équiper les salles de réunion et les open-spaces avec du hardware dédié. Cela détruira la barrière psychologique et financière (répugnance à payer un interprète) lors de l'embauche d'employés sourds.
Pour résoudre ces barrières tout en respectant les capacités matérielles de chacun, Placks développe plusieurs poids de modèles. Du traitement mobile instantané à la pure investigation scientifique.
Optimisé pour le "Edge Computing". Fonctionne directement en local sur un smartphone lambda. Extrêmement rapide, pensé pour la vie de tous les jours.
Le compromis idéal de la gamme. Plus précis pour distinguer les accents régionaux subtils, tout en conservant une bonne vitesse pour des applications avancées.
Destiné aux serveurs et ordinateurs puissants. Idéal dans des environnements exigeants (démarches hospitalières, secteurs administratifs) demandant peu d'erreurs (hallucinations IA minimes).
Le plus imposant et le plus lent, mais offrant la meilleure précision existante. Taillé pour la recherche, l'analyse linguistique fine et l'extraction de métriques cliniques.
En cours. Extraction des points clés (mains, visage, pose). Collecte massive de vidéos en conditions réelles.
Entraînement du modèle pour séparer les signes des mouvements parasites (se gratter, hésiter).
Développement des applications iOS et Android finales avec une expérience utilisateur fluide.