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Qu'est-ce que l'IA émotionnelle et pourquoi est-ce important ?

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Un collage de personnes montrant différentes émotions.

Emotion AI, également connue sous le nom d'informatique affective, est un large éventail de technologies utilisées pour apprendre et ressentir les émotions humaines à l'aide de l'intelligence artificielle (IA). Capitalisant sur des données textuelles, vidéo et audio, Emotion AI analyse plusieurs sources pour interpréter les signaux humains. Par exemple:

Récemment, Emotion AI connaît une plus grande demande 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 la taille du marché de la détection des émotions devrait dépasser 42 milliard de dollars d'ici 2027, comparativement à 23.5 milliards de dollars en 2022.

Explorons comment fonctionne cette étonnante sous-catégorie d'IA.

Comment fonctionne l'IA émotionnelle ?

Comme toute autre technique d'IA, Emotion AI a besoin de données pour améliorer les performances et comprendre les émotions des utilisateurs. Les données varient d'un cas d'utilisation à l'autre. Par exemple, l'activité sur les réseaux sociaux, la parole et les actions dans les enregistrements vidéo, les capteurs physiologiques dans les appareils, etc., sont utilisés pour comprendre les émotions du public.

Ensuite, le processus d'ingénierie des fonctionnalités a lieu lorsque les fonctionnalités pertinentes ayant un impact sur les émotions sont identifiées. Pour la reconnaissance des émotions faciales, le mouvement 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 machine learning algorithme qui peut prédire avec précision les états émotionnels des utilisateurs. Enfin, le modèle est déployé dans des applications réelles pour améliorer l'expérience utilisateur, augmenter les ventes et recommander un contenu approprié.

4 applications importantes de l'IA émotionnelle

Les entreprises exploitent les modèles Emotion AI pour déterminer les émotions des utilisateurs et utilisent des informations bien informées pour tout améliorer, de l'expérience client aux campagnes marketing. Diverses industries utilisent cette technologie d'IA. Tel que:

1. La publicité

L'objectif de concevoir des solutions basées sur Emotion AI dans l'industrie de la publicité est de créer des expériences plus personnalisées et plus riches pour les clients. Souvent, les signaux émotionnels des clients aident à développer des publicités ciblées et accroître l'engagement et les ventes.

Par exemple, Affectiva, une société Emotion AI basée à Boston, capture les données des utilisateurs telles que les réactions à une publicité particulière. Plus tard, des modèles d'IA sont utilisés pour déterminer ce qui a causé la plus forte réaction émotionnelle des téléspectateurs. Enfin, ces informations sont intégrées aux publicités pour optimiser les campagnes et augmenter les ventes.

2. Centres d'appels

Les centres d'appels entrants et sortants traitent toujours avec des clients sur des appels pour différents services et campagnes. En analysant les émotions des agents et des clients lors des appels, les centres d'appels évaluent les performances des agents et la satisfaction des clients. De plus, les agents utilisent Emotion AI pour comprendre l'humeur des clients et communiquer efficacement.

Acteur majeur de l'assurance maladie, Humana est en utilisant Emotion AI dans ses centres d'appels depuis un certain temps maintenant pour traiter efficacement ses clients. À l'aide d'un coach numérique doté d'Emotion AI, les agents du centre d'appels sont invités en temps réel à ajuster leur ton et leur conversation en fonction des clients.

3. Santé mentale

D’après une rapport selon 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. Emotion AI peut aider les gens en augmentant leur conscience de soi et en les aidant à apprendre des stratégies d'adaptation pour réduire le stress.

Dans cet espace, la plateforme de Cogito CompagnonMx 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 spécialistes portable dispositifs disponibles également pour reconnaître le stress, la douleur ou la frustration des utilisateurs à travers leurs battements de cœur, leur tension artérielle, etc.

4. Automobile

Il y a environ 1.446 milliard de véhicules inscrit dans le monde. L'industrie automobile aux États-Unis a réalisé à elle seule 1.53 billion de dollars de revenus en 2021. Bien qu'elle soit l'une des plus grandes industries au monde, l'industrie automobile s'efforce d'améliorer la sécurité routière et de réduire les accidents pour l'emporter. Selon un enquête, il y a 11.7 décès pour 100,000 XNUMX personnes dans des accidents de véhicules à moteur aux États-Unis. Par conséquent, pour la croissance durable de l'industrie, Emotion AI 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 des signes de stress, de frustration ou de fatigue. En particulier, Harman Automotive a développé un système de contrôle adaptatif du véhicule alimenté par Emotion AI pour analyser l'état émotionnel d'un conducteur grâce à la technologie de reconnaissance faciale. Dans certaines circonstances, le système ajuste les paramètres de la voiture pour rassurer le conducteur, par exemple en diffusant une musique apaisante ou un éclairage ambiant pour éviter les distractions et les accidents.

Pourquoi l'IA émotionnelle est-elle importante ?

Le psychologue Daniel Goleman a expliqué dans son livre «Intelligence émotionnelle: pourquoi il peut compter davantage que le QI" que l'intelligence émotionnelle (QE) compte plus que le quotient intellectuel (QI). Selon lui, le QE peut avoir une plus grande influence 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 judicieuses et éclairées. Comme les humains sont sujets à des préjugés émotionnels qui peuvent affecter leur pensée rationnelle, Emotion AI peut aider les tâches de la vie quotidienne en exerçant un jugement conscient et en faisant le bon choix.

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.

Emotion AI intègre l'empathie artificielle dans les machines pour créer des produits intelligents capables de comprendre et de répondre efficacement aux émotions humaines. Par exemple, dans le domaine de la santé, en utilisant l'empathie artificielle, une application est développée par une équipe de recherche de 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 les industries 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 d'Emotion AI soient inégalés, il existe plusieurs défis dans la mise en œuvre et la mise à l'échelle des applications basées sur les émotions.

Considérations éthiques et défis de l'IA émotionnelle

Une illustration de sims humains poussant de gros blocs devant eux pour atteindre un objectif.

L’IA émotionnelle est actuellement dans une phase naissante. De nombreux laboratoires d’IA commencent à développer des logiciels capables de reconnaître la parole et les émotions humaines pour en tirer des avantages pratiques. À mesure que son développement et sa croissance s’accélèrent, plusieurs risques ont été découverts. Selon Accenture, les données nécessaires à la formation de tels modèles d'IA sont plus sensibles que les autres informations. Les principaux risques liés aux données sont les suivants :

  • Intimité

    Un modèle Emotion AI nécessite des données très approfondies 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'en se basant uniquement sur des micro-expressions, un modèle Emotion AI puisse prédire les émotions plusieurs secondes avant qu'une personne elle-même ne puisse les détecter. Par conséquent, cela présente un grave problème de confidentialité.

  • Intangibilité

    Les données nécessaires à Emotion AI ne sont pas simples par rapport aux autres applications de l'IA. Les données représentant l'état d'esprit sont différentes et complexes. Par conséquent, l'émergence d'applications alimentées par Emotion AI devient plus difficile. En conséquence, ils nécessitent des investissements importants dans la recherche et les ressources pour obtenir des résultats fructueux.

  • Ambiguïté

    Comme des données complexes sont nécessaires pour Emotion AI, il existe un risque d'interprétations erronées et de classifications sujettes aux erreurs par les modèles. L'interprétation des émotions est quelque chose avec laquelle les humains eux-mêmes ont du mal, donc déléguer cela à l'IA pourrait être risqué. Par conséquent, les résultats du modèle peuvent être très éloignés de la réalité réelle.

  • Escalade

    Aujourd'hui, les pipelines d'ingénierie de données modernes et les architectures décentralisées ont remarquablement rationalisé le processus de formation des modèles. Cependant, dans le cas d'Emotion AI, les erreurs peuvent rapidement proliférer et devenir difficiles à corriger. Ces pièges potentiels peuvent se propager rapidement dans tout le système et imposer des inexactitudes, ce qui a un impact négatif sur les personnes.

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