Qu’est-ce que l’ingénierie d’influence et comment est-elle liée à l’IA émotionnelle ?

La disponibilité de vastes sources de données et de technologies d’apprentissage automatique avancées a donné naissance à un nouveau système d’influence appelé ingénierie d’influence. Elle peut guider le comportement des utilisateurs et conduire à de nouvelles acquisitions de clients.

En utilisant la vision par ordinateur et les techniques d’analyse de modèles, les entreprises peuvent maintenant reconnaître les émotions des utilisateurs à l’aide de techniques de détection des émotions (généralement appelées IA émotionnelle) pour diriger leur processus de prise de décision.

De plus, les progrès réalisés dans la détection des émotions et les techniques de traitement du langage naturel offrent une opportunité significative d’automatiser les aspects influents de la communication avec les consommateurs et du marketing numérique. En fait, en 2021, Gartner a nommé l’ingénierie d’influence comme l’une des six technologies émergentes attendues pour stimuler la croissance du marketing numérique.

Mais qu’est-ce que l’ingénierie d’influence exactement et comment est-elle liée à l’IA émotionnelle ? Explorons ce concept ci-dessous, ainsi que ses avantages et applications.

Qu’est-ce que l’ingénierie d’influence ?

L’ingénierie d’influence (IE) consiste à développer des algorithmes qui utilisent des techniques de sciences du comportement pour automatiser certains aspects de l’expérience numérique qui peuvent influencer les choix des utilisateurs à grande échelle.

Les entreprises collectent et analysent des données sur le comportement et les préférences d’achat des utilisateurs pour acquérir des connaissances sur leur comportement. Ensuite, elles utilisent ces informations pour créer des messages et des expériences ciblés qui influencent les processus de prise de décision des utilisateurs. Cela implique la personnalisation, la preuve sociale, la rareté et d’autres stratégies de persuasion liées au marketing.

Types d’ingénierie d’influence

Les trois principaux types d’ingénierie d’influence incluent l’analyse des sentiments, la reconnaissance des expressions faciales et l’analyse vocale. Examinons-les en détail ci-dessous.

1. Analyse des sentiments: L’analyse des sentiments, également connue sous le nom d’analyse d’opinion, est une technique de traitement du langage naturel qui catégorise les données des utilisateurs/clients (avis) comme positives, négatives ou neutres. Elle est couramment utilisée sur les données textuelles pour surveiller la réputation d’une marque ou d’un produit dans les commentaires des clients et acquérir des connaissances sur les besoins des clients.
2. Reconnaissance des expressions faciales ou FER: Elle utilise des algorithmes de vision par ordinateur pour détecter et analyser les mouvements et les expressions faciales pour déterminer l’état émotionnel d’un individu. La FER est souvent utilisée en psychologie et en marketing pour acquérir des connaissances sur les réponses émotionnelles des clients et améliorer leurs expériences d’achat ou de produit.
3. Analyse vocale: L’analyse vocale identifie, mesure et quantifie les émotions dans la voix humaine. Cette technique peut être utilisée pour diverses applications, telles que l’identification des locuteurs, la détection des émotions ou des sentiments dans la parole, et la détection du stress ou d’autres états psychologiques sur la base de signaux vocaux.

Avantages de l’ingénierie d’influence

Les avantages de l’ingénierie d’influence diffèrent selon l’industrie. Par exemple, dans le domaine de la santé, elle peut surveiller et détecter les changements dans la santé mentale d’un patient, offrant une intervention et un soutien précoces à ceux qui en ont besoin. Elle peut également aider les thérapeutes à fournir des diagnostics plus précis et des plans de traitement personnalisés.

Ainsi, elle peut offrir des commentaires et des conseils précieux à tous les travailleurs de la connaissance, tels que les marketeurs, les publicitaires, les concepteurs, les ingénieurs et les développeurs, de la part de leurs clients respectifs. Certains des principaux avantages de l’ingénierie d’influence incluent :

• Créer des campagnes de marketing efficaces: L’ingénierie d’influence est bien adaptée pour prendre des décisions de marketing. Elle aide les marketeurs à mieux comprendre les préférences, les émotions et les comportements des clients et à créer des campagnes de marketing plus efficaces qui résonnent avec leur public cible.
• Produits et services personnalisés: En analysant les émotions et les préférences des clients, l’IE aide les entreprises à développer des produits et des services personnalisés qui répondent aux besoins et aux préférences uniques de chaque client.
• Optimiser les plans de magasin et les présentations: Elle fournit aux vendeurs et aux détaillants des connaissances précieuses sur les données démographiques des clients, leur humeur et leurs réactions en magasin, les aidant ainsi à optimiser les plans de magasin et les présentations pour améliorer l’expérience client.
• Support client amélioré: L’IE peut aider les représentants du service client à détecter les émotions des clients et à fournir des interactions plus personnalisées et empathiques qui améliorent la satisfaction client.

Comment l’ingénierie d’influence est-elle liée à l’IA émotionnelle ?

L’ingénierie d’influence et l’IA émotionnelle sont interconnectées car elles visent toutes deux à comprendre et à influencer le comportement humain. Gartner déclare que:

« L’IA émotionnelle (ou l’informatique affective) fait partie de la tendance plus large de l’ingénierie d’influence. Elle utilise des techniques d’IA pour analyser l’état émotionnel d’un utilisateur via la vision par ordinateur, l’entrée audio/voix, les capteurs et/ou la logique logicielle. Elle peut initier des réponses en effectuant des actions spécifiques et personnalisées pour s’adapter à l’humeur du client. »

Au cours des cinq dernières années, les recherches sur l’IA émotionnelle ont augmenté de 380 %. En 2022, le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions (EDR), qui utilise l’IA émotionnelle pour identifier, traiter et reproduire avec précision les émotions et les sentiments humains, était évalué à 39,63 milliards de dollars.

Ces technologies devraient devenir plus mainstream dans les années à venir, compte tenu du fait que le marché de l’EDR alimenté par l’IA devrait croître à un taux de croissance annuel composé (CAGR) d’environ 17 %, pour atteindre 136,46 milliards de dollars d’ici 2030.

5 applications utiles de l’ingénierie d’influence

Les entreprises ont été en mesure d’utiliser l’ingénierie d’influence basée sur l’IA émotionnelle dans diverses applications, allant des campagnes de marketing personnalisées au recrutement.

Voici une liste de certaines des principales applications de l’IE.

1. Recherche de marché et campagnes de marketing personnalisées

L’ingénierie d’influence permet la recherche de marché et les campagnes de marketing personnalisées. Elle aide les entreprises à analyser les réactions des clients à leurs produits et services pour améliorer les tactiques de marketing et adapter les stratégies pour répondre aux préférences des clients. Ainsi, elle conduit les marketeurs vers une prise de décision fondée sur les données, ce qui se traduit par des campagnes personnalisées qui augmentent l’engagement et la fidélité des clients.

2. Soins aux patients

L’ingénierie d’influence dans le domaine de la santé aide à prendre soin des patients et à les conseiller. Par exemple, un bot IA peut être utilisé pour surveiller l’état physique et mental des patients. L’informatique affective, qui utilise l’analyse de la parole, peut aider à diagnostiquer des troubles tels que la dépression et la démence.

3. Jeux de biofeedback pour les patients

Les jeux de biofeedback utilisent l’ingénierie d’influence et l’IA émotionnelle pour comprendre les sentiments et les humeurs du joueur (patient). Ils sont utilisés dans le domaine de la santé pour aider les patients à pratiquer des techniques de relaxation tout en jouant à des jeux. Ils visent à créer des méthodes qui permettent aux patients d’acquérir des capacités de gestion du stress grâce au jeu vidéo.

4. Conduite autonome et assistance à la conduite

Dans les applications de conduite autonome et d’assistance à la conduite, l’ingénierie d’influence est utilisée pour suivre l’état émotionnel du conducteur et envoyer des alertes en cas de conduite à risque. De plus, <em{l'informatique affective} peut évaluer les performances de conduite des véhicules autonomes en surveillant l’état émotionnel des passagers. En utilisant ces technologies, les fabricants d’automobiles peuvent améliorer la sécurité et l’expérience de conduite.

5. Expérience d’apprentissage personnalisée pour les étudiants

L’ingénierie d’influence peut également être utilisée pour personnaliser l’expérience d’apprentissage pour les étudiants. Des capteurs tels que des caméras vidéo ou des microphones peuvent surveiller l’état émotionnel des étudiants pour adapter les plans de cours en conséquence. De plus, les éducateurs peuvent l’utiliser pour tester des prototypes de logiciels d’apprentissage en ligne en évaluant les commentaires émotionnels d’un apprenant. Cela se traduit par un environnement d’apprentissage personnalisé et efficace.

Principaux défis de l’ingénierie d’influence

En raison de l’ingénierie d’influence, la collecte et la monétisation des données émotionnelles personnelles posent des risques importants pour la sécurité et la confidentialité des utilisateurs. Les entreprises qui ne gèrent pas ou n’analysent pas soigneusement les données émotionnelles peuvent perdre la confiance des clients. Cela affecte leur réputation de marque et diminue le taux de rétention des clients.

Discutons de certains des principaux défis de l’ingénierie d’influence ci-dessous.

• Intimité: L’ingénierie d’influence traite des données qui sont profondément intimes et personnelles. Elle peut révéler les comportements, les pensées et les émotions d’une personne. Le partage de ce type de données personnelles est complexe et nécessite une grande prudence de la part des entreprises qui les collectent et les utilisent.
• Immatérialité: Les données émotionnelles peuvent être difficiles à comprendre et à reconnaître. Le partage de données émotionnelles personnelles est beaucoup plus complexe que le partage d’informations telles que l’adresse, la date de naissance ou l’historique de navigation. Ainsi, l’immatérialité des données émotionnelles présente un défi important pour les entreprises qui utilisent l’ingénierie d’influence.
• Ambiguïté: Les techniques d’IA utilisées pour interpréter les données émotionnelles ne sont ni transparentes ni facilement vérifiables par les consommateurs. Cela laisse place à des erreurs d’interprétation et à des lectures erronées.
• Escalade: La nature décentralisée de la collecte de données et la vitesse à laquelle les données peuvent être traitées et diffusées signifient que les erreurs peuvent avoir des conséquences loin de leur portée et difficiles à inverser.

Même si l’ingénierie d’influence et, en particulier, la collecte de données émotionnelles posent des défis importants, à mesure que la technologie progresse, les entreprises peuvent surmonter ces problèmes et générer de meilleurs résultats pour les clients.

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