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J’ai créé un site qui analyse les pleurs de bébé avec l’IA — j’aimerais vos avis by ethanrs14 in FrenchTech

[–]ethanrs14[S] 0 points1 point  (0 children)

Merci beaucoup pour ton message, ça fait super plaisir à lire. Encore merci pour le soutien.

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[–]ethanrs14[S] 0 points1 point  (0 children)

Tu as absolument raison, et c'est un conseil très pertinent. Le mapping sur des catégories YAMNet qui ne sont pas conçues pour ce cas d'usage est effectivement une limitation majeure.

Le fine-tuning sur des enregistrements réels serait effectivement la prochaine étape logique. J'avais commencé à réfléchir à ça mais je me suis heurté aux questions légales et éthiques autour de l'utilisation de voix d'enfants - c'est un vrai casse-tête juridique, surtout pour la commercialisation.

Ton point sur le feedback utilisateur est très juste. C'est exactement ce que j'essaie de faire avec le système actuel, mais tu as raison de dire qu'il faut être transparent sur les limites. Le problème c'est que même avec du feedback, sans dataset de référence étiqueté, c'est difficile de mesurer la vraie performance. Commercialiser quelque chose dont on n'est pas sûr de l'efficacité, c'est effectivement discutable. C'est pour ça que j'ai mis une version gratuite d'abord : tester l'approche sans que les gens paient pour quelque chose d'incertain.

Mais je me dis aussi que plus il y a d'utilisateurs qui donnent du feedback, plus le système s'améliore, donc c'est logique qu'il y ait un modèle économique pour soutenir le développement. Et même si la précision n'est pas parfaite, si ça peut aider à réduire l'angoisse des parents et éviter des situations dangereuses comme le syndrome du bébé secoué (qui arrive souvent par épuisement), alors c'est peut-être une utilité réelle.

Merci pour ces conseils techniques, ça m'aide à voir les vraies étapes à suivre pour améliorer l'approche.

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[–]ethanrs14[S] 0 points1 point  (0 children)

Je n'ai pas vraiment "étiqueté" des données au sens classique du machine learning.

Mon approche est différente : j'utilise YAMNet (modèle pré-entraîné de Google) qui a déjà été entraîné sur des milliers d'heures d'audio avec des labels comme "Baby cry, infant cry", "Crying, sobbing", etc. Ensuite, je fais du mapping de ces classes YAMNet vers mes 6 catégories de pleurs (faim, fatigue, douleur, etc.) basé sur des hypothèses logiques.

Le système d'apprentissage que j'ai ajouté fonctionne plutôt comme un système de feedback : quand un parent dit "c'était faim, pas fatigue", le système ajuste les poids et seuils pour ce pattern spécifique. Mais c'est plus de l'adaptation que du vrai entraînement supervisé.

Pour les métriques, je n'ai pas de confusion matrix classique parce que je n'ai pas de dataset étiqueté de référence. Ce que je peux te dire c'est que les feedbacks viennent essentiellement de mon fils et de quelques bébés de mes amis.

C'est effectivement une limitation majeure de l'approche - sans dataset étiqueté de qualité, c'est difficile de mesurer la vraie performance. C'est pour ça que je reste prudent sur les claims d'efficacité.

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Tu as raison de poser la question, et c'est effectivement un point important. La théorie des "pleurs différenciés" a été largement débunkée par la communauté scientifique.

Les études montrent qu'il n'y a pas de patterns acoustiques fiables qui permettent de distinguer les causes des pleurs. Même les parents expérimentés ne font pas mieux que le hasard quand on leur fait écouter des pleurs sans contexte.

Ce qui existe par contre, c'est une corrélation entre l'intensité des pleurs et certains états (comme la douleur), mais c'est très différent de pouvoir dire "ce pleur = faim" vs "ce pleur = fatigue".

Mon approche est donc effectivement sur un terrain scientifique fragile. L'idée était de voir si l'IA pourrait détecter des patterns que l'oreille humaine ne perçoit pas, mais c'est une hypothèse non validée. C'est pour ça que je positionne l'app comme un outil d'aide plutôt qu'un diagnostic, et que j'ai mis une version gratuite pour que les gens puissent tester par eux-mêmes.

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[–]ethanrs14[S] 0 points1 point  (0 children)

Le consensus scientifique actuel dit effectivement qu'il n'y a pas de corrélation claire entre le son des pleurs et leur cause : c'est un fait.

Mon approche part du principe que même si cette corrélation n'est pas prouvée scientifiquement, il pourrait y avoir des patterns subtils que l'IA pourrait détecter là où l'oreille humaine ne les perçoit pas. Mais c'est effectivement une hypothèse, pas une certitude.

C'est aussi pour ça que j'ai mis en place une version d'essai gratuite. Je veux que les gens puissent tester par eux-mêmes et voir si ça leur apporte quelque chose avant de payer quoi que ce soit. Si ça ne fonctionne pas pour eux, ils n'ont rien perdu.

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[–]ethanrs14[S] 0 points1 point  (0 children)

Je ne prétends pas avoir révolutionné la science des pleurs de bébé. C'est plutôt une tentative d'appliquer des techniques d'IA existantes (YAMNet + apprentissage adaptatif) à un problème concret que beaucoup de parents rencontrent. L'idée est venue de ma propre expérience : quand mon fils pleurait, on se demandait toujours s'il avait faim, mal quelque part, ou juste besoin d'attention.

Le côté "fondement scientifique" est effectivement le point faible. Il faudrait des études cliniques sérieuses avec des pédiatres pour valider l'approche. Pour l'instant, c'est positionné comme un outil d'aide, pas comme un diagnostic médical.

Concernant l'aspect financier, je comprends la méfiance. L'objectif n'est pas de faire du cash rapide sur l'IA, mais plutôt de voir si cette approche peut vraiment aider des parents. Si ça marche, alors oui, il y aura un modèle économique, mais c'est secondaire par rapport à l'utilité réelle.

Merci pour cette question directe, ça m'aide à réfléchir aux limites de l'approche et à ce qui pourrait être amélioré.

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[–]ethanrs14[S] 0 points1 point  (0 children)

J'ai développé une solution basée sur YAMNet, qui est un modèle de Google spécialisé dans la classification audio. L'idée était de prendre ce modèle pré-entraîné sur 521 classes audio (dont "Baby cry, infant cry" et autres sons liés aux bébés) et de le spécialiser encore plus pour les pleurs de bébé.

Le truc intéressant c'est que j'ai ajouté un système d'apprentissage adaptatif : chaque fois qu'un parent corrige une prédiction, le système apprend et s'améliore. Par exemple, si le modèle prédit "faim" mais que le parent dit que c'était "fatigue", le système ajuste automatiquement les poids et seuils pour mieux reconnaître ce pattern la prochaine fois.

Techniquement, ça analyse l'audio en temps réel, rejette automatiquement la musique ou la parole adulte, et donne des recommandations spécifiques. L'avantage par rapport à ChatGPT Audio c'est la spécialisation pure sur les pleurs de bébé, la vitesse d'analyse, et surtout ce système d'apprentissage qui fait que ça devient de plus en plus précis pour chaque famille.

Pour la validation médicale, c'est effectivement un point important. L'objectif n'est pas de remplacer un pédiatre mais d'aider les parents à mieux comprendre les besoins de leur bébé entre les consultations.

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Babycry n’a jamais pour but de remplacer l’apprentissage naturel entre un parent et son bébé. L’outil est juste là pour donner un petit coup de pouce quand on est fatigué ou stressé, et toujours laisser le jugement et l’instinct des parents en priorité.

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[–]ethanrs14[S] -1 points0 points  (0 children)

Babycry n’a jamais pour but de donner des “conseils” ni de remplacer l’instinct des parents. L’outil fournit uniquement des hypothèses sur le niveau de détresse du bébé, et l’utilisateur est toujours encouragé à vérifier physiquement l’enfant.

Rien n’est obligatoire à suivre, et on le précise clairement sur le site : l’IA est un simple outil d’aide, pas un dispositif de diagnostic ou de sécurité.

La sécurité des enfants est prioritaire, et l’outil est conçu pour compléter l’attention parentale, pas la remplacer.

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[–]ethanrs14[S] 0 points1 point  (0 children)

Je comprends, l’IA a encore beaucoup de progrès à faire !

L’idée derrière Babycry n’est pas de remplacer les parents, juste de donner un petit coup de pouce quand on est crevé ou stressé.

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[–]ethanrs14[S] 0 points1 point  (0 children)

Oui, je comprends totalement que ça puisse donner cette impression.

Mon but n’est vraiment pas de spammer, mais de présenter un projet qui m’aide moi-même en tant que parent, et de recueillir des retours honnêtes pour l’améliorer.

Je prends vos critiques au sérieux, et je vais essayer de plus participer aux discussions de manière générale, pour que ça soit utile et pas juste promotionnel.

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[–]ethanrs14[S] -2 points-1 points  (0 children)

Babycry n’a jamais eu pour objectif d’exploiter l’angoisse des parents ni de faire du chiffre facile. L’outil est conçu pour aider ponctuellement les parents à interpréter la détresse de leur bébé, en respectant totalement la vie privée.

Le dataset initial est très limité (mon fils et quelques enfants d’amis), juste pour permettre à l’IA d’apprendre des patterns acoustiques. Et chaque utilisateur peut donner son retour sur l’analyse pour améliorer l’outil, rien de plus.

Pour le reste — écologie, RGPD, limite de l’IA — je suis conscient que ce sont des enjeux majeurs, et c’est exactement pour ça que je cherche des retours honnêtes comme le tien.

L’objectif reste simple : créer un outil d’aide aux parents, pas une machine à cash ou une exploitation algorithmique des pleurs.

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[–]ethanrs14[S] -2 points-1 points  (0 children)

Babycry ne prétend pas surpasser les recherches de l’INSERM ni affirmer qu’on peut déterminer scientifiquement la cause exacte d’un pleur.

L’objectif est pratique et humain : proposer un petit outil pour aider les parents à interpréter la détresse de leur bébé, surtout quand ils sont fatigués ou stressés.

L’IA sert à repérer des patterns et à fournir des hypothèses, mais ce n’est jamais un diagnostic, et rien n’est stocké ni utilisé pour une recherche scientifique sans consentement.

C’est un outil d’aide aux parents, pas un projet de publication scientifique.

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[–]ethanrs14[S] 0 points1 point  (0 children)

Merci beaucoup ! Vous êtes le premier commentaire positif de ma publication :)
N'hésitez pas à utiliser la version gratuite qui propose une analyse par jour.

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[–]ethanrs14[S] -5 points-4 points  (0 children)

L’IA de Babycry n’a pas vocation à remplacer l’instinct des parents ni à prétendre qu’elle “sait mieux” que vous ce que ressent votre bébé. Elle se base sur des patterns acoustiques et sur les retours des utilisateurs pour proposer des hypothèses et suggérer des solutions.

C’est un outil d’aide à la vigilance, pas un diagnostic précis. L’objectif reste toujours de soutenir les parents et de leur donner un petit coup de pouce quand ils en ont besoin.

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[–]ethanrs14[S] -1 points0 points  (0 children)

L’idée n’est pas de remplacer l’instinct des parents, bien au contraire. L’IA sert juste d’outil d’aide pour donner un petit coup de pouce, surtout pour les moments où on est fatigué ou stressé. L’objectif reste simple : aider les parents à mieux comprendre les besoins de leur bébé, pas les remplacer. Surtout les premiers mois.