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Qu'est-ce que l'ingénierie d'influence et quel est son lien avec l'IA émotionnelle ?

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Une image futuriste d'un esprit robotique

La disponibilité de vastes sources de données et de technologies avancées d’apprentissage automatique a donné naissance à un nouveau système d’influence connu sous le nom d’ingénierie d’influence. Il peut guider le comportement des utilisateurs et conduire à l’acquisition de nouveaux clients.

En utilisant vision par ordinateur et des techniques d'analyse de modèles, les entreprises peuvent désormais reconnaître les émotions des utilisateurs en utilisant des techniques de détection d'émotions (généralement appelées IA émotionnelles) pour orienter leur processus de prise de décision.

En outre, les progrès dans les techniques de détection des émotions et de traitement du langage naturel présentent une opportunité significative d’automatiser les aspects influents de la communication avec les consommateurs et du marketing numérique. En fait, dans 2021, Gartner a désigné l'ingénierie d'influence comme l'une des six technologies émergentes censées stimuler la croissance du marketing numérique.

Mais qu'est-ce que l'ingénierie d'influence exactement et quel est son lien avec l'intelligence artificielle émotionnelle ? Explorons ce concept ci-dessous avec ses avantages et ses 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 des aspects particuliers de l'expérience numérique qui peuvent influencer les choix des utilisateurs à grande échelle.

Les entreprises collectent et analysent des données sur le comportement des utilisateurs et les préférences d'achat pour obtenir des informations comportementales. puis utiliser 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 comprennent l'analyse des sentiments, la reconnaissance des expressions faciales et l'analyse de la voix. Examinons-les en détail ci-dessous.

  1. Analyse des sentiments: Analyse des sentiments, également connue sous le nom d'exploration d'opinions, est une technique NLP qui catégorise les données des utilisateurs/clients (avis) comme positives, négatives ou neutres. Il est couramment utilisé sur des données textuelles pour surveiller le sentiment de marque ou de produit dans les commentaires des clients et obtenir des informations sur les besoins des clients.
  2. Reconnaissance des expressions faciales ou FER : Il utilise des algorithmes de vision par ordinateur pour détecter et analyser les mouvements et expressions du visage afin de déterminer l’état émotionnel d’un individu. FER est souvent utilisé en psychologie et en marketing pour mieux comprendre les réactions 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 d'émotions ou de sentiments dans la parole et la détection de stress ou d'autres états psychologiques basés sur des signaux vocaux.

Avantages de l'ingénierie d'influence

Les avantages de l'ingénierie d'influence diffèrent selon l'industrie. Par exemple, sur le front des soins de santé, il peut surveiller et détecter les changements dans la santé mentale d'un patient, offrant une intervention précoce et un soutien aux personnes dans le besoin. Il peut également aider les thérapeutes à fournir des diagnostics plus précis et des plans de traitement personnalisés.

Par conséquent, il peut offrir une contribution et une rétroaction précieuses à tous travailleurs du savoir tels que les spécialistes du marketing, les annonceurs, les concepteurs, les ingénieurs et les développeurs de leurs clients concernés. Parmi les principaux avantages de l'ingénierie d'influence, citons :

  • Créez des campagnes marketing efficaces : L'ingénierie d'influence est bien adaptée à la prise de décisions marketing. Il aide les spécialistes du marketing à mieux comprendre les préférences, les émotions et les comportements des clients et à créer des campagnes marketing plus efficaces qui résonnent avec leur public cible.
  • Produits et services personnalisés : En analysant les émotions et les préférences des clients, IE aide les entreprises à développer des produits et services personnalisés qui répondent aux besoins et préférences uniques de chaque client.
  • Optimisez l'agencement et l'affichage des magasins : Il fournit aux fournisseurs et aux détaillants des informations précieuses sur les données démographiques, l'humeur et les réactions des clients en magasin, les aidant à optimiser l'agencement et les affichages des magasins pour améliorer l'expérience client.
  • Support client amélioré : 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.

Quel est le lien entre Influence Engineering et Emotion AI ?

L'ingénierie d'influence et l'intelligence artificielle émotionnelle sont interdépendantes car elles visent toutes deux à comprendre et à influencer le comportement humain. Gartner Etats que:

"Emotion AI (ou affective computing) fait partie de la tendance plus large de l'ingénierie d'influence. Il utilise des techniques d'IA pour analyser l'état émotionnel d'un utilisateur via la vision par ordinateur, l'entrée audio/vocale, les capteurs et/ou la logique logicielle. Il 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 d'IA émotionnelle ont augmenté de 380 %. Dans 2022, le marché de la détection et de la reconnaissance des émotions (EDR), qui utilise l'intelligence artificielle des émotions 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 courantes dans les années à venir, étant donné que le marché de l'EDR alimenté par l'IA devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) d'environ 17 %, s'élevant à 136.46 milliards de dollars d'ici 2030.

5 applications utiles de l'ingénierie d'influence

Les entreprises ont tiré parti de l'ingénierie d'influence basée sur l'IA émotionnelle dans diverses applications, des campagnes de marketing personnalisées au recrutement.

Voici une liste de quelques applications majeures d'IE.

1. Études de marché et campagnes de marketing personnalisées

L'ingénierie d'influence permet des études de marché et des campagnes marketing personnalisées. Il aide les entreprises à analyser les réactions des clients à leurs produits et services afin d'améliorer les tactiques de marketing et d'adapter les stratégies pour répondre aux préférences des clients. Par conséquent, il conduit les spécialistes du marketing vers une prise de décision basée sur les données, ce qui se traduit par des campagnes personnalisées qui augmentent l'engagement et la fidélité des clients.

2. Les soins aux patients

Ingénierie d'influence dans les aides à la santé dans les soins et le conseil aux patients. Par exemple, un robot IA peut être utilisé pour surveiller le bien-être physique et mental des patients. Informatique affective, qui utilise l'analyse de la parole, peut aider à diagnostiquer des troubles comme la dépression et la démence.

3. Jeu de biofeedback pour les patients

Les jeux de biofeedback s'appuient sur l'ingénierie d'influence et l'IA émotionnelle pour comprendre les sentiments et les humeurs du joueur (patient). Il est utilisé dans les soins de santé pour aider les patients à pratiquer des techniques de relaxation tout en jouant à des jeux. Il vise à créer des méthodes permettant 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. Aussi, informatique affective peut évaluer les performances de conduite des véhicules autonomes en surveillant l'état émotionnel des passagers. En utilisant ces technologies, les constructeurs 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 des étudiants. Des capteurs tels que des caméras vidéo ou des microphones peuvent surveiller l'état émotionnel des élèves pour ajuster les plans de cours en conséquence. En outre, les éducateurs peuvent l'utiliser pour tester des prototypes de logiciels d'apprentissage en ligne en évaluant les réactions émotionnelles d'un apprenant. Il en résulte un environnement d'apprentissage personnalisé et efficace.

Enjeux majeurs de l'ingénierie d'influence

En raison de l'ingénierie d'influence, la collecte et la monétisation des données émotionnelles personnelles présentent des risques importants pour la sécurité et la vie privée des utilisateurs. Les entreprises qui ne parviennent pas à gérer ou à analyser avec soin les données émotionnelles peuvent perdre la confiance des clients. En conséquence, cela affecte la réputation de leur marque et diminue le taux de fidélisation de la clientèle.

Discutons ci-dessous de certains défis majeurs de l'ingénierie d'influence.

  • Intimité: L'ingénierie de l'influence traite de données profondément intimes et personnelles. Il 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.
  • Intangibilité : Les données émotionnelles peuvent être difficiles à comprendre et à reconnaître. Partager des émotions personnelles est bien plus complexe que de partager des informations comme une adresse postale, une date de naissance ou un historique de navigation. Par conséquent, l'intangibilité 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. Par conséquent, 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 considérables et difficiles à inverser.

Alors que l'ingénierie d'influence, et en particulier la collecte de données émotionnelles, sont 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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