L’utilisation de jeux sérieux pour favoriser l’émergence de capacités d’interactions sociales plus abouties chez les personnes avec autisme est de plus en plus explorée. Après une revue de la littérature concernant les jeux sérieux focalisés sur la reconnaissance des émotions ayant été proposés et utilisés avec des personnes autistes, nous décrirons l’architecture d’un nouveau jeu sérieux JEMImE dont l’objectif est de travailler la production émotionnelle uni et bimodale en contexte social. Nous décrirons le principal verrou technologique, à savoir la programmation d’un algorithme de reconnaissance émotionnelle capable de donner en temps réel un feed-back au joueur. Cet algorithme sera développé suivant des principes d’apprentissage machine sur une base de données d’émotions produites par des enfants tout-venant recrutés dans des écoles et spécifiquement créée pour le projet.

The use of serious games to promote social skills in children and adolescents with autism spectrum disorder (ASD) has been a focus of interest during the past 10 years. We begin with a review of the literature regarding serious games proposed for individuals with ASD that focus on emotion processing. We found a total of 16 games but their overall quality was often limited both in terms of design/playability and clinical interest/efficacy. Additionally the study of emotion production was absent with the games being focused on emotion recognition. Second, we describe the design principles and the computational architecture of a novel serious game, JEMImE, that aims to promote uni and bimodal emotion production in individuals with ASD. We detail the technological gap and the need to compute an automated algorithm able to recognize emotion in real time in order to give feed-back to the player. This algorithm will be designed based on machine learning principles. To achieve this goal, we created a video database including more than 150 children and adolescents with typical development who were producing emotion.