Qu’est-ce que l’IA des émotions et pourquoi est-elle importante ?

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

• Le traitement automatique des langues et l’analyse des sentiments sont utilisés pour les données textuelles.
• L’IA vocale est utilisée pour le traitement audio.
• La détection de mouvements faciaux et l’analyse de la démarche pour les vidéos.

Récemment, l’IA des émotions connaît une demande croissante 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’IA des émotions ?

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

Par la suite, 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, les mouvements 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’IA des émotions

Les entreprises utilisent des modèles d’IA des émotions 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. Par exemple :

1. Publicité

L’objectif de la création de solutions d’IA des émotions 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’IA des émotions basée à Boston, capte 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’appels

Les centres d’appels entrants et sortants traitent toujours 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’appels évaluent les performances des agents et la satisfaction des clients. De plus, les agents utilisent l’IA des émotions pour comprendre l’humeur des clients et communiquer efficacement.

Un fournisseur de soins de santé de premier plan, Humana, utilise l’IA des émotions dans ses centres d’appels depuis un certain temps déjà pour traiter ses clients de manière efficace. Avec l’aide d’un coach numérique doté d’IA des émotions, les agents du centre d’appels 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’IA des émotions peut aider les gens en augmentant leur conscience de soi et en leur apprenant des stratégies d’adaptation pour réduire le stress.

Dans ce domaine, la plate-forme 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 les changements d’humeur. De même, il existe des appareils portables spécialisés pour reconnaître le stress, la douleur ou la frustration des utilisateurs à travers leurs battements cardiaques, leur tension artérielle, etc.

4. Automobile

Il y a environ 1,446 milliard de véhicules enregistrés dans le monde. L’industrie automobile aux États-Unis seule a généré 1 530 milliards de dollars de chiffre d’affaires en 2021. Malgré le fait qu’il s’agisse de l’une des plus grandes industries du monde, l’industrie automobile recherche des améliorations en matière de sécurité routière et de réduction des 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’IA des émotions 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 doté d’IA des émotions pour analyser l’état émotionnel du conducteur à l’aide de la technologie de reconnaissance faciale. Dans certaines circonstances, le système ajuste les paramètres de la voiture pour conforter le conducteur, tels que fournir de la musique apaisante ou de l’éclairage ambiant pour prévenir les distractions et les accidents.

Pourquoi l’IA des émotions 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 d’intelligence (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’IA des émotions 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 l’égard de 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’IA des émotions 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’IA des émotions soient inégalés, il existe plusieurs défis pour mettre en œuvre et développer des applications basées sur les émotions.

Considérations éthiques et défis de l’IA des émotions

L’IA des émotions est actuellement à ses débuts. De nombreux laboratoires d’IA commencent à développer des logiciels qui peuvent 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 d’autres informations. Les principaux risques liés aux données sont les suivants :

• Intimité

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

• Immatérialité

  Les données nécessaires pour l’IA des émotions ne sont pas simples par rapport à d’autres applications de l’IA. Les données représentant l’état d’esprit sont différentes et complexes. Par conséquent, l’émergence d’applications dotées d’IA des émotions 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’IA des émotions, il y a une probabilité de mauvaises interprétations 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’IA des émotions, 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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