Qu’est-ce que l’Emotion AI & Pourquoi Est-Elle Importante ?

L’Emotion AI, également connue sous le nom de calcul affectif, est un large éventail de technologies utilisées pour apprendre et ressentir les émotions humaines avec l’aide de l’intelligence artificielle (IA). En exploitant les données textuelles, vidéo et audio, l’Emotion AI analyse plusieurs sources pour interpréter les signaux humains. Par exemple :

• Le traitement automatique des langues naturelles et l’analyse des sentiments sont utilisés pour les données textuelles.
• La voix IA est utilisée pour le traitement audio.
• La détection de mouvement facial et l’analyse de la démarche pour les vidéos.

Récemment, l’Emotion AI connaît une demande accrue en raison de ses nombreuses applications pratiques qui peuvent réduire l’écart entre les humains et les machines. En fait, un rapport de MarketsandMarkets Research suggère que le marché de la détection des émotions devrait dépasser $42 milliards d’ici 2027, contre 23,5 milliards de dollars en 2022.

Explorons comment cette sous-catégorie incroyable de l’IA fonctionne.

Comment fonctionne l’Emotion AI ?

Comme toute autre technique d’IA, l’Emotion AI a besoin de données pour améliorer les performances et comprendre les émotions des utilisateurs. Les données varient d’une utilisation à l’autre. Par exemple, l’activité sur les réseaux sociaux, la parole et les actions dans les enregistrements vidéo, les capteurs physiologiques dans les appareils, etc., sont utilisés pour comprendre les émotions du public.

Ensuite, le processus d’ingénierie des fonctionnalités a lieu, où les fonctionnalités pertinentes qui ont un impact sur les émotions sont identifiées. Pour la reconnaissance des émotions faciales, le mouvement des sourcils, la forme de la bouche et le regard peuvent être utilisés pour déterminer si une personne est heureuse, triste ou en colère. De même, la hauteur, le volume et le tempo dans la détection des émotions basée sur la parole peuvent déduire si une personne est excitée, frustrée ou ennuyée.

Plus tard, ces fonctionnalités sont prétraitées et utilisées pour former un algorithme d’apprentissage automatique qui peut prédire avec précision les états émotionnels des utilisateurs. Enfin, le modèle est déployé dans des applications du monde réel pour améliorer l’expérience utilisateur, augmenter les ventes et recommander du contenu approprié.

4 Applications importantes de l’Emotion AI

Les entreprises utilisent des modèles d’Emotion AI pour déterminer les émotions des utilisateurs et utiliser des connaissances pour améliorer tout, de l’expérience client aux campagnes de marketing. Diverses industries utilisent cette technologie d’IA. Comme :

1. Publicité

L’objectif de la création de solutions d’Emotion AI dans l’industrie de la publicité est de créer des expériences plus personnalisées et riches pour les clients. Souvent, les indices émotionnels des clients aident à développer des publicités ciblées et à augmenter l’engagement et les ventes.

Par exemple, Affectiva, une entreprise d’Emotion AI basée à Boston, capture les données des utilisateurs telles que les réactions à une publicité particulière. Plus tard, les modèles d’IA sont utilisés pour déterminer ce qui a provoqué la réponse émotionnelle la plus forte chez les téléspectateurs. Enfin, ces connaissances sont intégrées dans les publicités pour optimiser les campagnes et augmenter les ventes.

2. Centres d’appel

Les centres d’appel entrants et sortants sont toujours en contact avec les clients au téléphone pour différents services et campagnes. En analysant les émotions des agents et des clients pendant les appels, les centres d’appel évaluent les performances des agents et la satisfaction des clients. De plus, les agents utilisent l’Emotion AI pour comprendre l’humeur des clients et communiquer efficacement.

Un important fournisseur d’assurance maladie, Humana, utilise l’Emotion AI dans ses centres d’appel depuis un certain temps déjà pour traiter ses clients de manière efficace. Avec l’aide d’un coach numérique alimenté par l’Emotion AI, les agents du centre d’appel sont incités en temps réel à ajuster leur ton et leur conversation en fonction des clients.

3. Santé mentale

Selon un rapport de l’Institut national de la santé mentale, plus d’un adulte américain sur cinq vit avec une maladie mentale. Cela signifie que des millions de personnes ne sont pas conscientes de leurs émotions ou ne sont pas capables de les gérer. L’Emotion AI peut aider les gens en augmentant leur conscience de soi et en les aidant à apprendre des stratégies d’adaptation pour réduire le stress.

Dans ce domaine, la plateforme CompanionMx de Cogito aide les gens à détecter les changements d’humeur. L’application suit la voix de l’utilisateur via son téléphone et effectue une analyse pour détecter les signes d’anxiété et de changements d’humeur. De même, il existe des dispositifs portables spécialisés disponibles pour reconnaître le stress, la douleur ou la frustration des utilisateurs à travers leurs battements cardiaques, leur pression artérielle, etc.

4. Automobile

Il y a environ 1,446 milliard de véhicules enregistrés dans le monde. L’industrie automobile aux États-Unis a généré un chiffre d’affaires de 1 530 milliards de dollars en 2021. Malgré être l’une des plus grandes industries du monde, l’industrie automobile cherche à améliorer la sécurité routière et à réduire les accidents pour prévaloir. Selon une enquête, il y a 11,7 décès pour 100 000 personnes dans les accidents de la route aux États-Unis. Par conséquent, pour une croissance durable de l’industrie, l’Emotion AI peut être utilisée pour réduire les accidents évitables.

Plusieurs applications sont disponibles pour surveiller l’état du conducteur à l’aide de capteurs. Ils peuvent détecter les signes de stress, de frustration ou de fatigue. En particulier, Harman Automotive a développé un système de contrôle de véhicule adaptatif alimenté par l’Emotion AI pour analyser l’état émotionnel d’un conducteur à l’aide de la technologie de reconnaissance faciale. Dans certaines circonstances, le système ajuste les paramètres de la voiture pour apaiser le conducteur, tels que la fourniture de musique apaisante ou d’éclairage ambiant pour prévenir les distractions et les accidents.

Pourquoi l’Emotion AI est-elle importante ?

Le psychologue Daniel Goleman a expliqué dans son livre « Intelligence émotionnelle : Pourquoi elle compte plus que le QI » que l’intelligence émotionnelle (QE) compte plus que le quotient intellectuel (QI). Selon lui, le QE peut avoir une influence plus grande sur le succès d’une personne dans la vie que son QI. Cela montre que le contrôle des émotions est nécessaire pour prendre des décisions éclairées et informées. Comme les humains sont sujets à des préjugés émotionnels qui peuvent affecter leur pensée rationnelle, l’Emotion AI peut aider les tâches quotidiennes en exerçant un jugement réfléchi et en prenant la bonne décision.

De plus, étant donné le domaine actuel du monde technologique, l’utilisation de la technologie par les gens augmente à l’échelle mondiale. À mesure que les gens deviennent plus interconnectés et que la technologie continue de progresser, la dépendance à la technologie pour traiter toutes sortes de questions augmente. Par conséquent, pour rendre les interactions avec les gens plus personnalisées et empathiques, l’empathie artificielle est essentielle.

L’Emotion AI intègre l’empathie artificielle dans les machines pour créer des produits intelligents qui peuvent comprendre et répondre aux émotions humaines de manière efficace. Par exemple, dans les soins de santé, en utilisant l’empathie artificielle, une application est développée par une équipe de recherche à l’Université RMIT. Cette application est programmée pour analyser la voix d’une personne et détecter si elle souffre de la maladie de Parkinson. Dans l’industrie du jeu, les développeurs utilisent l’empathie artificielle pour créer des personnages réalistes qui répondent aux émotions du joueur et améliorent l’expérience de jeu globale.

Bien que les avantages de l’Emotion AI soient inégalés, il existe plusieurs défis pour mettre en œuvre et développer des applications basées sur les émotions.

Considérations éthiques et défis de l’Emotion AI

L’Emotion AI est actuellement dans une phase embryonnaire. De nombreux laboratoires d’IA commencent à développer des logiciels capables de reconnaître la parole et les émotions humaines pour récolter des avantages pratiques. À mesure que son développement et sa croissance augmentent, plusieurs risques ont été découverts. Selon Accenture, les données nécessaires pour former de tels modèles d’IA sont plus sensibles que les autres informations. Les principaux risques avec les données sont les suivants :

• Intimité

  Un modèle d’Emotion AI nécessite des données très profondes liées aux sentiments personnels et aux comportements privés pour la formation. Cela signifie que l’état intime d’une personne est bien connu du modèle. Il est possible qu’un modèle d’Emotion AI puisse prédire les émotions plusieurs secondes avant même que la personne elle-même ne puisse les détecter. Par conséquent, cela présente une grave préoccupation en matière de confidentialité.

• Immatérialité

  Les données nécessaires pour l’Emotion AI ne sont pas simples par rapport aux autres applications de l’IA. Les données représentant l’état d’esprit sont différentes et complexes. Par conséquent, l’émergence d’applications alimentées par l’Emotion AI devient plus difficile. En conséquence, elles nécessitent des investissements importants en recherche et en ressources pour obtenir des résultats fructueux.

• Ambiguïté

  Comme les données complexes sont nécessaires pour l’Emotion AI, il y a une probabilité d’interprétations erronées et de classifications erronées par les modèles. Interpréter les émotions est quelque chose que les humains eux-mêmes ont du mal à faire, donc déléguer cela à l’IA peut être risqué. Par conséquent, les résultats des modèles peuvent être loin de la réalité.

• Escalade

  Aujourd’hui, les pipelines d’ingénierie de données modernes et les architectures décentralisées ont considérablement rationalisé le processus de formation de modèle. Cependant, dans le cas de l’Emotion AI, les erreurs peuvent se propager rapidement et devenir difficiles à corriger. Ces pièges potentiels peuvent se propager rapidement dans le système et imposer des inexactitudes, affectant ainsi les gens de manière défavorable.

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