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L’Intelligence Artificielle joue avec nos émotions

Par Christophe Tricot, Manager Intelligence Artificielle chez Kynapse byOpen

L’homme est un être émotionnel et les émotions sont au cœur de toutes nos actions. Nous aimons nous imaginer comme des êtres rationnels. D’ailleurs Aristote définissait l’Homme comme le seul animal doué de raison. Et pourtant ce sont nos émotions qui guident notre comportement, nos décisions et nos actions (lire Damasio sur le sujet).
Comme l’étymologie du terme émotion nous l’indique, elles nous « mettent en mouvement ». Elles sont la réponse physique et psychologique, souvent complexe, plus ou moins intense, suite à un stimuli externe. Les sentiments quant à eux sont le produit des émotions une fois que nous tentons de les rationaliser. Par exemple, un produit défectueux va générer des émotions comme la colère ce qui provoquera chez moi un sentiment négatif vis-à-vis de la marque.

Tout doit être expérientiel !

« 89% des entreprises s’attendent à faire face à la concurrence principalement sur la base de l’expérience client, contre 36 % il y a quatre ans. » (Gartner)
Les entreprises ont bien compris que la maîtrise des émotions peut être la clé pour vendre. Voilà pourquoi elles s’y intéressent de très près. C’est la base du « marketing expérientiel » où toute interaction avec le client doit être une expérience incroyable. Pensez-y quand vous voyez les efforts consentis par des entreprises comme Apple dans des choses aussi insignifiantes que leurs emballages au regard de la valeur du produit.
Les usages se multiplient et flirtent avec les limites de l’éthique :

  • Marketing : les agences intègrent la mesure des émotions dans leurs analyses
  • Médias, marques et produits : la mesure des réactions d’un panel vis-à-vis d’une création (un film, une publicité, un discours, etc.) permet d’en évaluer le potentiel. De même avec les tests de produit qui permettent de guider leur conception.
  • Gestion des ressources humaines : Analyser le comportement et le visage de candidats ou de collaborateurs lors d’entretiens permet de détecter d’éventuels risques.
  • Bien-être : de plus en plus d’objets connectés permettent de se surveiller comme le bandeau Dreem qui « allie les méthodes les plus efficaces, du biofeedback à la neuromodulation, pour améliorer votre sommeil au quotidien »

Nos émotions : nouveau terrain de jeu pour l’IA

Maîtriser les émotions c’est d’une part les comprendre et d’autre part les générer :

  • Les comprendre c’est être capable de mesurer l’impact de l’environnement sur des individus. Comment est perçu mon produit ? Ma campagne de publicité ? etc.
  • Les générer c’est être capable de susciter telle ou telle émotions chez un individu. C’est le graal de toute communication commerciale.

« Tout est artificiel, dans une certaine mesure » (Andy Warhol)

L’état de l’art des recherches scientifiques ne permet pas encore cette prouesse de comprendre les émotions comme le rappelle la Professeure Laurence Devillers qui anime une équipe de recherche sur les Dimensions affectives et sociales dans les interactions parlées.
Mais à défaut de comprendre les émotions, l’intelligence artificielle permet d’en mesurer les effets, les traces. Un nouveau terme vient consacrer ce nouveau terrain de jeux pour les algorithmes : l’IA émotionnelle ou informatique affective (« Affective computing »). Selon Crone Consulting, le marché de l’analyse des émotions devrait atteindre 10 milliards de dollars dans le monde d’ici 2020, contre 20 millions en 2015.

Avec les donnés à disposition et les techniques d’apprentissage automatique (machine learning) en général, et le deep learning en particulier, nous pouvons construire des modèles pour mesurer les émotions.

Dans cette course à la mesure toutes les données sont bonnes :

  • les textes : ce sont les données les plus couramment exploitées. Les commentaires, les conversations, les avis sur les sites spécialisés, tout y passe.
  • les images et les vidéos : c’est probablement la source de données la plus riche pour mesurer les émotions. Les dernières technologies d’intelligence artificielle permettent d’évaluer les visages et les mouvement des yeux, d’analyser les gestes mais aussi de suivre les mouvement respiratoires. A partir d’une vidéo on n’imagine pas tous les signes que l’on peut extraire. Rien à leur donner du sens.
  • la voix : à l’instar des images et vidéos, le voix est porteuse de nombreuses informations sur l’état émotionnel d’une personne. Intonation, rythme, respiration… tout est bon pour l’analyse.
  • les capteurs : toujours plus nombreux, ils permettent de mesurer des signaux jusqu’ici inaccessibles. Par exemple avec l’essor des montres connectées il est possible de mesurer furtivement et presque en continue le rythme cardiaque, la transpiration, les mouvements du corps, etc.

Si vous combinez toutes ces sources de données vous obtenez une mesure assez précise des émotions. Reste à donner du sens à ces mesures.

Après la mesure, en route pour la génération des émotions

La maîtrise des émotions est encore limitée :

Pour le moment nous en sommes aux balbutiements mais les acteurs qui investissent dans ce domaine ne manquent pas. Google par exemple, travaille sur Google Duplex, un chatbot vocal dont la voix et les gimmicks artificiels donnent l’illusion d’avoir affaire à un être sensible. La démonstration est impressionnante sur ce point.
Dans un autre domaine c’est la course à l’IA créative. Par exemple, Olivier Reynaud qui veut rendre l’IA capable de générer des films dignes des oscars.

Les limites

La maîtrise des émotions est encore limitée :

  • Limite éthique : c’est surement la limite la plus forte. Que souhaitons-nous faire de ces nouvelles capacités ? La Chine montre une voie qui n’a plus rien d’une dystopie.
  • Limite technique : les approches de deep learning fortement utilisées dans ce domaine nécessitent beaucoup de données que les entreprises n’ont pas facilement à leur disposition. Avec le transfert learning, technique qui consiste à utiliser un modèle entrainé et à le spécialiser, cette limite devient moins forte.
  • Limite créative : nous en sommes encore au début et pour le moment les technologies « émotionnelles » sont surtout utilisées pour mesurer l’impact d’une action ou d’un message. Mais le potentiel de ces technologies va bien au delà.

Chez Kynapse nous travaillons chaque jour avec nos clients pour imaginer des usages innovants pour ces technologies. La gestion des émotions est souvent présentée comme la prochaine frontière de l’IA et si frontière il y a, nous voulons qu’elle soit celle d’un espace riche et porteuse de valeur pour chacun.

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