Le déclin du QI émotionnel, comment les dirigeants d’entreprise peuvent utiliser l’IA pour inverser la tendance

Le QI émotionnel du monde est en déclin, mais l’IA peut aider.

Au cours des 50 dernières années, l’intelligence émotionnelle a décliné à l’échelle mondiale. Un article de ScienceAlert de 2018 de Peter Dockrill note : “Une analyse de quelque 730 000 résultats par le Ragnar Frisch Center for Economic Research en Norvège révèle que l’effet Flynn a atteint son sommet pour les personnes nées au milieu des années 1970 et a considérablement décliné depuis.” En d’autres termes, notre QI émotionnel et notre QI ont été négativement impactés dans notre monde actuel de technologie – l’essor des médias sociaux, l’informatique en permanence et une expérience qui néglige l’émotion.

L’intelligence artificielle a le potentiel d’aider les humains à améliorer non seulement leur QI, mais également leur QI émotionnel. Cependant, des composants essentiels de la communication humaine sont souvent exclus lorsqu’il s’agit de technologie, ce qui entraîne une expérience utilisateur frustrante, une perte de connaissances précieuses, une prise de décision prématurée ou mal informée et, en fin de compte, une conscience émotionnelle plus faible.

« Nous avons beaucoup de neurones dans notre cerveau pour les interactions sociales. Nous sommes nés avec certaines de ces compétences, puis nous en apprenons davantage. Il est logique d’utiliser la technologie pour connecter notre cerveau social, et non seulement notre cerveau analytique. » a déclaré le professeur Erik Brynjolfsson de Stanford. « Tout comme nous pouvons comprendre la parole et que les machines peuvent communiquer par la parole, nous comprenons et communiquons également avec l’humour et d’autres types d’émotions. Et les machines qui peuvent parler cette langue – la langue des émotions – auront des interactions plus efficaces avec nous. »

Avec la 4e révolution industrielle à nos portes, la technologie de l’IA apprend à détecter et à interpréter les indicateurs émotionnels humains verbaux et non verbaux tels que le ton, les expressions faciales et le langage corporel. Les algorithmes se sont considérablement améliorés grâce aux progrès de la détection des émotions, du traitement automatique des langues, de l’analyse des sentiments, de l’apprentissage automatique et d’une combinaison plus grande avec la linguistique et la psychologie.

Si l’IA vocale était le premier pas, qu’est-ce qui vient ensuite ?

La technologie de l’IA vocale seule a déjà trouvé son chemin dans les mains de milliards d’utilisateurs finals grâce à des innovations comme Alexa, Siri et Google Assistant. L’industrie de la technologie vocale devrait atteindre 55 milliards de dollars d’ici 2026. Avec toutes ces technologies existantes à notre portée, pourquoi sommes-nous toujours frustrés lorsque nos messages ne sont pas entendus ?

La réponse est plus simple que nous le pensons. Les technologies existantes sont, en essence, sourdes au ton. Elles manquent la capacité de reconnaître les émotions derrière nos mots. Même si nos commandes peuvent être entendues, notre ton ne l’est pas.

Nous pouvons avoir des technologies vocales incroyables qui reconnaissent et interprètent le sens derrière le langage et le choix des mots, mais nous avons également créé des machines qui manquent d’une partie de l’image. Les mots ne représentent que 7 % de la communication humaine. Alors que le ton de la voix est l’indicateur passif numéro un de ce que quelqu’un pense et représente près de 40 % de la communication humaine. Un chiffre trop élevé pour être ignoré.

Un nouveau frontier de la compréhension émotionnelle est arrivé sous la forme d’analyses tonales. Le ton devient rapidement une nécessité standard pour les analyses automatisées et l’avenir de la communication vocale. La voix est partout et l’IA conversationnelle croît de manière exponentielle. Le ton, comme la voix, est partout ; cependant, le ton est en grande partie inexploré. Le ton de la voix est nécessaire pour combler le fossé entre les humains et les machines. En intégrant l’IA tonale avec d’autres formes d’IA conversationnelle, telles que les logiciels de texte et de langage corporel, une compréhension émotionnelle plus complète est générée. Ensemble, ces technologies relient de manière intelligente tous les aspects de données complexes et non structurées pour peindre une image plus claire de la communication humaine.

Les entreprises qui ouvrent la voie

Uniphore, une licorne de l’IA conversationnelle, fournit une plate-forme de service client pour améliorer les conversations d’entreprise à travers les centres d’appels jusqu’au processus de vente. La technologie d’Uniphore utilise l’IA vocale, la vision par ordinateur et l’émotion tonale. Aujourd’hui, la société est valorisée à 2,5 milliards de dollars avec plus de 620 millions de dollars de financement et se développe rapidement à l’international. Le co-fondateur, Umesh Sachdev, a souligné l’importance de l’intelligence conversationnelle : « Comprendre les conversations et les données et les connaissances qui en découlent est essentiel pour toute entreprise. » Les conversations ne sont comprises que lorsque tous les facteurs – choix des mots, langage corporel, expressions faciales et ton de la voix – sont pris en compte.

D’autres sociétés, plus axées sur la médecine, utilisent les nuances de la voix pour aider à diagnostiquer les patients souffrant de différentes maladies. Sonde Health analyse les biomarqueurs vocaux pour identifier les patients atteints de la maladie de Parkinson plus rapidement que jamais auparavant, permettant un traitement plus rapide. Chez CompanionMX, une application téléphonique peut aider à identifier les patients déprimés en analysant les modèles vocaux. Les données générées créent un concept bien arrondi de l’état mental d’un patient et le format de l’application rend la technologie plus accessible aux utilisateurs finals.

Dans le monde de la finance, la startup Helios Life Enterprises traduit les nuances tonales des voix des dirigeants en connaissances actionnables pour faire progresser la manière dont les investisseurs prennent des décisions. Lors des appels de résultats et d’autres événements audio ou vidéo, les dirigeants distribuent une quantité importante d’informations via la parole. Le ton de la voix est un canal qui fuit des informations émotionnelles et il est extrêmement difficile de le cacher. Helios attire rapidement l’attention dans l’industrie financière en raison de son focus différencié et du fait qu’il s’agit de la seule entreprise qui génère des analyses tonales des dirigeants (plus de 4 000 titres américains). Helios prend en compte ces composants tonals essentiels nécessaires pour être compris et a créé un tout nouveau canal de connaissances dans l’espace des données alternatives (143,31 milliards de dollars d’ici 2030).

Considérez le ton aujourd’hui pour rester en tête des progrès de demain

Des centres d’appels aux ventes, de la médecine à la finance, les cas d’utilisation du ton sont infinis et la question est devenue : comment les connaissances tonales façonneront-elles de nouvelles industries et changeront-elles les industries existantes ?

Alors que l’intelligence artificielle développe un QI émotionnel plus élevé via les connaissances tonales, il est essentiel que les dirigeants considèrent comment la technologie jouera un rôle dans leurs entreprises et industries dans leur ensemble.