想象一下当你试图确定一个电视节目是否会受到观众的欢迎时，你已经召集了一组测试观众，他们刚刚看过你的节目。

Hamon表示：“你可能会遇到这样的情况，你正在试图确定人们对某些可能被认为有争议的东西的感觉，或者人们可能不想坦诚相告。你可能会看到这些场景，两位男性或两位女性亲吻对方或者是一只狗被一辆汽车撞到。

我们会发现，有时候人们会表现出他们不喜欢某些东西，随后当他们正在观看时我们分析他们的表情或动作，我们通过这些细节可以经常发现他们表达了快乐或者悲伤的情绪。而我们能根据我们的洞察力更好地预测人们接下来的反应。”

SLL正在试图解决世界上最古老的问题之一：说谎。Hamon表示：“通过我们的系统，我们发现我们获得了更多的数据。我们可以使用它来观看每一秒钟，并以人们观看不到的方式对比每一秒钟。所以当被问及‘你能预测尼尔森的评级吗？’答案是肯定的，我们获得的准确度是89％ - 这是最低的。”

除了能够确定电视节目的可行性，Hamon表示这种算法还能被用于医疗保健行业和教育行业等。例如可以检测病人微小的步态变化等。