Les expressions faciales des personnes autistes et typiques sont mal assorties

Les conversations entre une personne autiste et une personne typique impliquent moins de sourires et plus d'expressions faciales divergentes que les interactions entre deux personnes typiques. Les expressions faciales des personnes typiques ont tendance à se synchroniser et à s'aligner de plus en plus au cours d'une conversation, mais ce n'est pas le cas pour les personnes autistes.

spectrumnews.org Traduction de "Facial expressions between autistic and typical people may be mismatched" par Jonathan Moens / 28 août 2020

Les expressions faciales des personnes autistes et des personnes typiques peuvent être mal assorties

 © Spectrum News, Alexander Glandien © Spectrum News, Alexander Glandien
Selon une nouvelle étude, les conversations entre une personne autiste et une personne typique impliquent moins de sourires et plus d'expressions faciales divergentes que les interactions entre deux personnes typiques 1.

Les personnes engagées dans une conversation ont tendance à imiter inconsciemment le comportement de l'autre, ce qui peut contribuer à créer et à renforcer les liens sociaux. Mais cette synchronie peut se rompre entre les personnes autistes et leurs pairs neurotypiques, comme le montre la recherche. Et tout au long de la vie d'une personne autiste, ces décalages peuvent entraîner une diminution des occasions de rencontrer des gens et d'entretenir des relations.

Des études antérieures ont examiné les expressions faciales des personnes autistes lorsqu'elles réagissent à des images de scènes sociales sur un écran d'ordinateur 2. La nouvelle étude, en revanche, fait partie d'un nombre croissant d'expériences visant à saisir comment les expressions faciales se déroulent au cours d'une conversation ordinaire.

Les changements dans les expressions faciales sont faciles à observer mais notoirement difficiles à mesurer, déclare John Herrington, professeur adjoint de psychiatrie à l'hôpital pour enfants de Philadelphie en Pennsylvanie. Avec ses collègues, il a mis au point une nouvelle méthode pour quantifier ces changements dans le temps de manière automatisée et détaillée en utilisant des techniques d'apprentissage par machine.

Les expressions faciales atypiques sont en partie une manifestation des difficultés de coordination sociale, explique Herrington. Le suivi des altérations de l'expression faciale peut donc être un moyen utile de vérifier si les interventions ciblant ces traits sont efficaces.

"C'est un outil parfait pour mesurer si [un changement dans les traits de l'autisme] se produit", dit-il.

Des expressions inadaptées

La nouvelle étude a porté sur 20 personnes autistes et 16 témoins typiques, âgés de 9 à 16 ans et appariés pour leurs scores en matière d'intelligence et de fluidité verbale. Chaque participant s'est engagé dans deux conversations de 10 minutes - d'abord avec sa mère, puis avec un assistant de recherche - pour planifier un voyage hypothétique de deux semaines.

Afin de promouvoir un échange positif et coopératif, les chercheurs ont demandé aux participants de ne pas se concentrer sur l'argent ou la logistique. Ils ont enregistré les conversations avec deux caméras haute définition synchronisées, une dirigée vers chaque interlocuteur. Plus tard, ils ont analysé les enregistrements à l'aide d'un algorithme d'expression faciale automatisé. L'algorithme a suivi, image par image, les mouvements de deux muscles faciaux utilisés lors du sourire.

En moyenne, les chercheurs ont constaté que les conversations avec une personne autiste étaient moins souriantes que les échanges avec un témoin.

L'équipe a également mesuré dans quelle mesure chaque participant synchronisait ses expressions faciales avec celles de ses interlocuteurs. Les expressions faciales des personnes typiques avaient tendance à se synchroniser et à s'aligner de plus en plus au cours d'une conversation, mais ce n'était pas le cas pour les personnes autistes.

En tant que groupe, les personnes autistes ont eu tendance à être moins synchronisées dans la conversation que les personnes typiques. Et la synchronisation atypique était corrélée à des difficultés dans les compétences de communication sociale, les comportements adaptatifs et les capacités d'empathie, comme le montrent les listes de contrôle standard remises aux mères des participants.

Ces différences ont eu tendance à être plus prononcées lors des conversations avec l'assistant de recherche qu'avec les mères des participants, ce qui suggère que la familiarité avec un partenaire de conversation influence les modèles d'expression faciale. L'étude a été publiée en juillet dans "Autism Research".

"Il ne s'agit pas seulement de ce que font les personnes autistes avec leurs expressions faciales dans leurs interactions. Il s'agit de savoir comment ce qu'ils apportent à la discussion peut également influencer leur partenaire d'interaction", explique Casey Zampella, scientifique au Centre de recherche sur l'autisme de l'hôpital pour enfants de Philadelphie en Pennsylvanie, qui a dirigé l'étude.

Les humains et les algorithmes

Les résultats reposent sur un petit échantillon de personnes autistes présentant des quotients d'intelligence et des scores de fluidité verbale relativement élevés, ce qui limite la généralisation des résultats, explique Matthew Goodwin, professeur associé d'informatique à l'université Northeastern de Boston, Massachusetts, qui n'a pas participé à l'étude.

L'analyse faciale automatisée ne permet pas non plus de déterminer ce que ces mouvements faciaux signifient réellement pour un observateur humain, explique Ruth Grossman, professeure associée en sciences de la communication à l'Emerson College de Boston, qui n'a pas participé à l'étude. "Cette approche d'apprentissage automatique ne tient pas compte de la qualité des expressions, elle ne prend en compte que la présence de certains mouvements".

Des recherches antérieures suggèrent que les parties supérieure et inférieure du visage peuvent transmettre des signaux émotionnels opposés 3. Ainsi, "en regardant simplement les mouvements de la bouche, vous passez à côté de n'importe quelle information que la moitié supérieure du visage signale", explique Mme Grossman.

De futures études pourraient combiner l'analyse faciale automatisée avec des données provenant d'observations humaines pour aider à interpréter les expressions faciales, précise Grossman.

Il pourrait également être intéressant d'inclure des mesures physiologiques, telles que le rythme cardiaque, la dilatation des pupilles et la sécrétion de sueur, pour déterminer le niveau d'excitation des participants pendant les conversations, explique Goodwin.

Herrington et son équipe espèrent explorer les modèles d'expression faciale dans divers autres contextes et dynamiques interpersonnelles, dit-il.

"Nous avons examiné un groupe particulier, à un moment précis, dans un contexte particulier", dit Herrington. "Mais que se passe-t-il lorsqu'ils sont en colère ? Que se passe-t-il lorsqu'ils ont peur ? Et lorsqu'ils se trouvent devant un groupe de personnes ?"

Ils prévoient également de mener des études à plus grande échelle en utilisant des tâches qui sont plus faciles à réaliser pour les personnes autistes ayant un quotient intellectuel et une aisance verbale plus faibles.

Références:

  1. Zampella C.J. et al. Autism Res. Online ahead of print (2020) PubMed
  2. Beall P.M. et al. J. Exp. Child Psychol. 101, 206-223 (2008) PubMed
  3. Guha T. et al. Proc. IEEE Int. Conf. Acoust. Speech Signal Process. 2015, 803-807 (2015) PubMed

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