Tout le monde l'a déjà constaté : des altérations transitoires de notre voix sont possibles. Une équipe dirigée par le Pr Damien Léger (université Paris-Cité) en collaboration avec Daniel Pressnitzer, chercheur au laboratoire des systèmes perceptifs (CNRS/ENS-PSL) et Étienne Thoret, chercheur à l’Institut de neurosciences de la Timone (Aix-Marseille université/CNRS), a voulu explorer ce thème pour obtenir des conclusions scientifiques détaillées. Leur objectif : mettre au point un futur test rapide de détection de la dette de sommeil par la voix qui s’avérerait particulièrement utile dans des situations de travail de nuit par exemple, pour limiter épuisement et accidents. Dans un pays où, en dix ans, le nombre de personnes dormant moins de 6 heures par nuit est passé de 10 à 30 %, la problématique de santé publique est majeure.
Ces chercheurs, qui ont publié leurs travaux le 5 février dernier dans Plos Computational Biology, ont travaillé avec 22 femmes autorisées à ne dormir que 3 heures, deux nuits de suite. Ils ont réalisé une analyse acoustique de leur voix avant et après privation de sommeil et entraîné des intelligences artificielles (IA) à réaliser des tâches de discrimination en amont et aval de l’expérience pour constater qu’elles détectaient très bien ce manque au niveau individuel, bien que moins à l’échelle d’une population. Ils ont ensuite décortiqué la manière dont les IA procèdent, les critères précis qu’elles vont chercher dans les enregistrements pour débusquer et caractériser ce déficit.
Ces investigations leur ont permis de « produire une cartographie de la privation de sommeil dans la voix pour les 22 sujets de l’étude, et ce, en identifiant clairement et en quantifiant les altérations dans la prosodie [la musicalité] et dans le timbre », affirment les scientifiques. Ils se disent même capables, ayant simultanément associé le ressenti de fatigue de chacune des participantes avec les analyses vocales, d’évaluer le degré de fatigue d’une personne grâce à sa voix. Pour compléter ces travaux, des marqueurs vocaux pourraient être corrélés à des facteurs physiologiques spécifiques, ouvrant la voie à des « stéthoscopes du sommeil » accessibles et non invasifs.
L’équipe applique actuellement une méthodologie comparable pour développer d’autres types de marqueurs vocaux afin d’aider à caractériser l’état physiologique d’un sujet et détecter d’éventuels troubles de l’attention.
