L'essor rapide des chatbots IA a soulevé des préoccupations éthiques, de l'excitation et des inquiétudes en matière d'emploi dans des mesures presque égales. Mais les enjeux sont-ils sur le point d'être à nouveau augmentés ?

S'il y a un talon d'Achille à ces outils, c'est l'incapacité de prendre en compte les émotions humaines dans les réponses. Cependant, avec les progrès dans le domaine de "l'IA émotionnelle", il est possible que nous soyons sur le point d'assister à un autre énorme bond en avant dans la technologie de l'IA.

Un problème émotionnel

Comprendre les émotions humaines peut être compliqué, même pour les humains. Bien que ce soit quelque chose que nous commençons à apprendre à la naissance, nous pouvons encore souvent 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 façon dont les humains interprètent les émotions des autres. Le processus peut être décomposé en trois domaines principaux :

  • Expressions faciales/maniérismes: Quelqu'un rayonnant comme un chat du Cheshire est évident. Mais qu'en est-il des larmes? Il peut s'agir de larmes de joie ou de tristesse. Ensuite, il y a les subtilités et les expressions fugaces que nous remarquons à peine mais qui vous donnent des indices subconscients sur les émotions des autres.
  • Le langage du corps: Encore une fois, il y a beaucoup d'indices ici que les humains utilisent de manière presque subliminale pour déterminer les états émotionnels.
  • Inflexion de la voix: Le ton et l'inflexion d'une voix peuvent être un indicateur fort d'un état émotionnel. Par exemple, reconnaître la différence entre la joie et la colère réside souvent dans les nuances de la façon dont quelque chose est dit.

Les nuances des émotions humaines sont là où les défis surgissent. Pour relever ces défis, l'IA émotionnelle utilise une gamme de techniques.

Comment fonctionne l'IA émotionnelle?

Semblable à la façon dont les chatbots IA 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 massif. La principale différence est la forme des données.

Étape 1: Collecte des données

Les "modèles" d'IA émotionnelle collectent des données à partir de diverses sources. Comme les LLM, le texte fait partie du modèle. Mais les modèles d'IA émotionnelle utilisent également d'autres formes de données, notamment :

  • Données vocales: Cela peut provenir d'appels ou de vidéos enregistrés au service client, entre autres sources.
  • Expressions faciales: Ces données peuvent être recueillies à partir de diverses sources. Une méthode courante consiste à enregistrer les expressions des bénévoles au moyen d'une vidéo capturée par téléphone.
  • Données physiologiques: Des paramètres comme la fréquence cardiaque et la température corporelle peuvent être mesurés pour déterminer l'état émotionnel des participants bénévoles.

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 aura peu d'utilité pour les données visuelles et physiologiques. Alors que dans le domaine de la santé, l'inclusion de données physiologiques est incroyablement utile.

Étape 2: Reconnaissance émotionnelle

La façon dont les données sont utilisées pour comprendre les états émotionnels varie selon leur type :

  • Analyse de texte: Des techniques telles que l'analyse des sentiments ou le traitement du langage naturel sont utilisées pour interpréter le texte écrit. Ceux-ci peuvent identifier des mots-clés, des phrases ou des modèles qui indiquent des états émotionnels.
  • Analyse vocale: 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 déduire des états émotionnels.
  • Analyse de l'expression faciale: Vision par ordinateur et techniques d'apprentissage en profondeur sont utilisés 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 la fréquence 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. Cependant, la plupart des modèles d'IA émotionnelle s'appuieront sur au moins une des techniques répertoriées.

Étape 3: générer une réponse

La dernière étape consiste pour le modèle d'IA à répondre de manière appropriée à son état émotionnel déterminé. La façon dont cette réponse se manifeste dépend de l'objectif de l'IA. Il peut s'agir d'avertir un agent du centre d'appels que son prochain appelant est contrarié, ou de personnaliser le contenu d'une application.

Le spectre complet des utilisations de cette technologie sera énorme et les organisations l'utilisent déjà à diverses fins.

Quelles sont les applications de l'IA émotionnelle?

L'IA, en général, est en quelque sorte un multi-outil technologique, et l'IA émotionnelle n'est pas différente. Au fur et à mesure que la technologie se développera, la dispersion des usages s'élargira considérablement, comme en témoigne la variété des tâches qu'elle accomplit déjà :

  • Centre d'appels: Emotion AI est intégré 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 bénévoles pour évaluer leur réaction émotionnelle lors de la visualisation d'une publicité particulière. Cela leur permet de modifier le contenu pour s'aligner plus étroitement sur la réponse émotionnelle souhaitée.
  • Soins de santé: L'IA aide déjà à traiter les problèmes de santé mentale. Ce domaine de la médecine en est un où l'IA émotionnelle pourrait être extrêmement bénéfique.
  • Éducation: Les applications éducatives peuvent être formées pour ajuster le travail de cours et l'"expérience d'apprentissage" globale en fonction de l'état émotionnel de l'étudiant.
  • Industrie automobile: Celui-ci est en préparation, mais l'IA émotionnelle pourrait s'avérer une aide à la conduite inestimable. La recherche actuelle se concentre sur le développement de systèmes capables de détecter l'état émotionnel du conducteur. Il peut alors prendre une certaine forme de mesure corrective si le conducteur est trop fatigué, stressé, en colère ou simplement en train de rêver.

Tout cela sonne bien et bien, mais comme pour tout ce qui concerne l'IA, ce n'est jamais aussi simple. Les préoccupations éthiques et de confidentialité entourant l'IA générative sont tout aussi applicables, mais nous avons maintenant des émotions humaines jetées dans le mélange.

Préoccupations éthiques et de confidentialité de l'IA émotionnelle

Pour chaque avantage que l'IA nous apporte - et il y en a beaucoup - il semble y avoir un problème d'éthique ou de confidentialité correspondant. Cette technologie innovante opère à la pointe du savoir-faire technologique. Elle opère également à la pointe des savoir-faire sociétaux.

L'intersection de l'émotion et de la technologie est jonchée de défis complexes qui doivent être relevés si l'IA doit être une aubaine et non un fardeau. Certaines des préoccupations qui sont immédiatement apparentes incluent :

  • Problèmes de confidentialité des données: Déjà une zone grise dans l'IA, l'inclusion de données émotionnelles sensibles a relevé la barre.
  • Précision: Les chatbots IA sont beaucoup de choses, mais leurs réponses sont souvent loin de la vérité. Les mêmes erreurs commises par les modèles d'IA émotionnelle 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 une intention malveillante.

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 rire ou pleurer

Il s'agit d'une technologie prometteuse avec d'énormes avantages potentiels. Cependant, il transporte un certain "bagage émotionnel" dans son sillage. L'avantage est la vaste gamme d'applications potentielles où cela 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 des problèmes importants à régler si nous voulons utiliser cela pour profiter et non entraver l'humanité.