Les chercheurs se rapprochent de la réalisation d’une “intelligence émotionnelle” en IA

Les chercheurs de l’Institut japonais des sciences et de la technologie avancées ont intégré des signaux biologiques avec des méthodes d’apprentissage automatique pour permettre une “intelligence émotionnelle” en IA. L’intelligence émotionnelle pourrait conduire à des interactions plus naturelles entre les humains et les machines, selon les chercheurs.

La nouvelle étude a été publiée dans le journal IEEE Transactions on Affective Computing.

Atteindre l’intelligence émotionnelle

Les technologies de reconnaissance de la parole et du langage comme Alexa et Siri évoluent constamment, et l’ajout de l’intelligence émotionnelle pourrait les amener au niveau suivant. Cela signifierait que ces systèmes pourraient reconnaître les états émotionnels de l’utilisateur, ainsi que comprendre le langage et générer des réponses plus empathiques.

L’« analyse de sentiments multimodale » est un groupe de méthodes qui constituent la norme pour les systèmes de dialogue en IA avec détection de sentiments, et ils peuvent analyser automatiquement l’état psychologique d’une personne à partir de sa parole, de ses expressions faciales, de la couleur de sa voix et de sa posture. Ils sont fondamentaux pour créer des systèmes en IA centrés sur l’humain et pourraient conduire au développement d’une intelligence émotionnelle en IA avec des « capacités au-delà de l’humain ». Ces capacités aideraient l’IA à comprendre le sentiment de l’utilisateur avant de former une réponse appropriée.

Analyser les signaux non observables

Les méthodes d’estimation actuelles se concentrent principalement sur les informations observables, ce qui laisse de côté les informations contenues dans les signaux non observables, qui peuvent inclure des signaux physiologiques. Ces types de signaux contiennent beaucoup de données précieuses qui pourraient améliorer l’estimation des sentiments.

Dans l’étude, des signaux physiologiques ont été ajoutés à l’analyse de sentiments multimodale pour la première fois. L’équipe de chercheurs qui a mené cette étude comprenait le professeur associé Shogo Okada de l’Institut japonais des sciences et de la technologie avancées (JSAIT), et le professeur Kazunori Komatani de l’Institut de recherche scientifique et industrielle de l’Université d’Osaka.

« Les humains sont très doués pour cacher leurs sentiments », déclare le Dr Okada. « L’état émotionnel interne d’un utilisateur n’est pas toujours reflété avec précision par le contenu du dialogue, mais comme il est difficile pour une personne de contrôler consciemment ses signaux biologiques, tels que la fréquence cardiaque, il peut être utile de les utiliser pour estimer son état émotionnel. Cela pourrait donner lieu à une IA avec des capacités d’estimation des sentiments qui sont au-delà de l’humain. »

L’étude de l’équipe a consisté à analyser 2 468 échanges avec un dialogue en IA obtenus à partir de 26 participants. Avec ces données, l’équipe a pu estimer le niveau de plaisir ressenti par l’utilisateur pendant la conversation.

L’utilisateur a ensuite été invité à évaluer à quel point la conversation était agréable ou ennuyeuse. L’ensemble de données de dialogue multimodal appelé « Hazumi1911 » a été utilisé par l’équipe. Cet ensemble de données combine la reconnaissance de la parole, les capteurs de couleur de voix, la détection de posture et l’expression faciale avec le potentiel cutané, qui est une forme de détection de réponse physiologique.

« En comparant toutes les sources d’information séparées, les informations de signal biologique se sont avérées plus efficaces que la voix et l’expression faciale », a poursuivi le Dr Okada. « Lorsque nous avons combiné les informations linguistiques avec les informations de signal biologique pour estimer l’état interne auto-évalué lors de la conversation avec le système, les performances de l’IA sont devenues comparables à celles d’un humain. »

Les nouvelles découvertes suggèrent que la détection de signaux physiologiques chez les humains pourrait conduire à des systèmes de dialogue en IA hautement intelligents sur le plan émotionnel. Les systèmes en IA intelligents sur le plan émotionnel pourraient alors être utilisés pour identifier et surveiller les maladies mentales en détectant les changements dans les états émotionnels quotidiens. Un autre cas d’utilisation possible est dans l’éducation, où ils pourraient identifier si un apprenant est intéressé par un sujet ou s’ennuie, ce qui pourrait être utilisé pour modifier les stratégies d’enseignement.