Qu’est-ce que l’IA des émotions et peut-elle vraiment comprendre nos sentiments ?

L’essor rapide des chatbots d’IA a suscité des préoccupations éthiques, de l’enthousiasme et des inquiétudes en matière d’emploi dans des proportions presque égales. Mais les enjeux sont-ils sur le point de monter encore d’un cran ?

S’il existe un talon d’Achille à ces outils, c’est bien l’incapacité à prendre en compte les émotions humaines dans les réponses. Toutefois, avec les progrès réalisés dans le domaine de l' »IA émotionnelle », il est possible que nous soyons sur le point d’assister à un nouveau grand bond en avant dans la technologie de l’IA.

Un problème émotionnel

Comprendre les émotions humaines peut s’avérer compliqué, même pour les humains. Bien que nous commencions à l’apprendre dès la naissance, il nous arrive fréquemment de mal interpréter les émotions d’autrui. Former des machines à une compétence que les humains ne maîtrisent pas est un énorme défi.

Cependant, le domaine de l’IA émotionnelle, également connu sous le nom d’informatique affective, fait des progrès remarquables. Pour comprendre le fonctionnement de l’IA émotionnelle, il est important de la comparer à la manière dont les humains interprètent les émotions des autres. Le processus peut être décomposé en trois domaines principaux :

• Expressions faciales/maniérismes: Quelqu’un qui rayonne comme un chat du Cheshire, c’est évident. Mais qu’en est-il des larmes ? Il peut s’agir de larmes de joie ou de tristesse. Et puis il y a les subtilités et les expressions fugaces que nous remarquons à peine mais qui vous donnent des indices inconscients sur les émotions des autres.
• Le langage corporel: Là encore, il existe de nombreux indices que les êtres humains utilisent de manière presque subliminale pour déterminer leur état émotionnel.
• Inflexion de la voix: Le ton et l’inflexion de la voix peuvent être de puissants indicateurs d’un état émotionnel. Par exemple, la différence entre la joie et la colère réside souvent dans les nuances de la voix.

C’est dans les nuances des émotions humaines que se posent les problèmes. Pour relever ces défis, l’IA émotionnelle utilise une série de techniques.

Comment fonctionne l’IA émotionnelle ?

À l’instar des chatbots d’IA qui s’appuient sur d’énormes bases de données appelées « grands modèles de langage » (LLM) pour générer des réponses, l’IA émotionnelle s’appuie également sur un ensemble de données massives. La principale différence réside dans la forme des données.

Étape 1 : Collecte des données

Les « modèles » d’IA émotionnelle recueillent des données provenant de diverses sources. Comme pour les LLM, le texte constitue une partie du modèle. Mais les modèles d’IA émotionnelle utilisent également d’autres formes de données :

• Données vocales: Il peut s’agir d’enregistrements d’appels au service clientèle ou de vidéos, entre autres sources.
• Expressions faciales: Ces données peuvent être recueillies à partir de diverses sources. L’une des méthodes les plus courantes consiste à enregistrer les expressions des volontaires à l’aide d’un téléphone vidéo.
• Données physiologiques: Des paramètres tels que la fréquence cardiaque et la température corporelle peuvent être mesurés pour déterminer l’état émotionnel des participants volontaires.

Les données collectées peuvent ensuite être utilisées pour déterminer les états émotionnels humains. Il convient de noter que tous les modèles d’IA émotionnelle n’utiliseront pas le même type de données. Par exemple, un centre d’appel n’aura que peu d’utilité pour les données visuelles et physiologiques. En revanche, dans le domaine des soins de santé, l’inclusion de données physiologiques est extrêmement utile.

Étape 2 : Reconnaissance des émotions

La manière dont les données sont utilisées pour comprendre les états émotionnels varie en fonction de leur type :

• Analyse de texte: Des techniques telles que l’analyse des sentiments ou le traitement du langage naturel sont utilisées pour interpréter les textes écrits. Elles permettent d’identifier des mots-clés, des phrases ou des schémas indiquant des états émotionnels.
• Analyse de la voix: Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent les aspects de la voix d’une personne, tels que la hauteur, le volume, la vitesse et le ton, pour en déduire des états émotionnels.
• Analyse des expressions faciales: Les techniques de vision par ordinateur et d’apprentissage profond sont utilisées pour analyser les expressions faciales. Il peut s’agir de reconnaître des expressions de base (bonheur, tristesse, colère, surprise, etc.) ou des « micro-expressions » plus subtiles.
• Analyse physiologique: Certains systèmes d’IA émotionnelle peuvent analyser des données physiologiques telles que le rythme cardiaque et la température pour déterminer les états émotionnels. Cela nécessite des capteurs spécialisés et est généralement utilisé dans la recherche ou les soins de santé.

Les spécificités du fonctionnement de l’IA émotionnelle varient en fonction de l’objectif de l’application. Toutefois, la plupart des modèles d’IA émotionnelle s’appuient sur au moins l’une des techniques énumérées.

Étape 3 : Générer une réponse

La dernière étape consiste pour le modèle d’IA à réagir de manière appropriée à l’état émotionnel qu’il a déterminé. La manière dont cette réponse se manifeste dépend de l’objectif de l’IA. Il peut s’agir d’avertir un opérateur de centre d’appel que son prochain interlocuteur est contrarié, ou de personnaliser le contenu d’une application.

L’éventail des utilisations de cette technologie sera très large, et les organisations l’utilisent déjà à des fins diverses.

Quelles sont les applications de l’IA émotionnelle ?

L’IA, en général, est une sorte d’outil technologique polyvalent, et l’IA émotionnelle n’est pas différente. Au fur et à mesure que la technologie se développe, le champ d’application s’élargit considérablement, comme en témoigne la variété des tâches qu’elle accomplit déjà :

• Centres d’appel: L’IA des émotions est intégrée dans les centres d’appels pour aider les agents à identifier l’état émotionnel des clients.
• Publicité: Les agences de marketing surveillent des équipes de volontaires pour évaluer leur réaction émotionnelle à la vue d’une publicité donnée. Cela leur permet d’adapter le contenu pour qu’il corresponde mieux à la réaction émotionnelle souhaitée.
• Soins de santé: L’IA aide déjà à traiter les problèmes de santé mentale. Ce domaine de la médecine est l’un de ceux où l’IA émotionnelle pourrait être d’une grande utilité.
• Éducation: Les applications éducatives peuvent être formées pour adapter les cours et l’expérience globale d’apprentissage en fonction de l’état émotionnel de l’élève.
• Industrie automobile: L’IA émotionnelle pourrait s’avérer une aide précieuse à la conduite. Les recherches actuelles se concentrent sur le développement de systèmes capables de détecter l’état émotionnel du conducteur. Ils peuvent alors prendre des mesures correctives si le conducteur est trop fatigué, stressé, en colère ou simplement en train de rêvasser.

Tout cela semble bien beau, mais comme pour tout ce qui concerne l’IA, les choses ne sont jamais aussi simples. Les problèmes d’éthique et de protection de la vie privée liés à l’IA générative sont tout aussi pertinents, mais les émotions humaines sont désormais prises en compte.

Préoccupations éthiques et de protection de la vie privée liées à l’IA émotionnelle

À chaque avantage que l’IA nous apporte – et ils sont nombreux – semble correspondre un problème d’éthique ou de protection de la vie privée. Cette technologie innovante est à la pointe du savoir-faire technologique. Elle se situe également à la limite du savoir-faire sociétal.

L’intersection de l’émotion et de la technologie est parsemée de défis complexes qui doivent être relevés si l’on veut que l’IA soit une bénédiction et non un fardeau. Voici quelques-unes des préoccupations qui apparaissent immédiatement :

• Préoccupations en matière de confidentialité des données: L’inclusion de données émotionnelles sensibles, qui constituait déjà une zone grise de l’IA, a placé la barre plus haut.
• Précision: Les chatbots d’IA sont beaucoup de choses, mais leurs réponses sont souvent à côté de la plaque. Les erreurs commises par les modèles d’IA émotionnels peuvent avoir de graves conséquences si elles se produisent dans des applications telles que les soins de santé.
• Manipulation émotionnelle: Les escrocs pourraient utiliser l’IA émotionnelle pour jouer sur les sentiments des gens avec des intentions malveillantes.

Ces préoccupations sont réelles, et un effort concerté pour y répondre est la clé pour libérer tous les avantages de l’IA émotionnelle.

Je ne sais pas si je dois rire ou pleurer

Il s’agit d’une technologie prometteuse qui présente d’énormes avantages potentiels. Cependant, elle entraîne un certain « bagage émotionnel » dans son sillage. L’avantage réside dans l’immense gamme d’applications potentielles dans lesquelles cette technologie pourrait faire une énorme différence. Tout, des soins de santé aux expériences de jeu plus immersives, peut bénéficier de l’IA émotionnelle.

Mais il y a de gros problèmes à régler si nous voulons que l’IA profite à l’humanité et ne lui nuise pas.