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De la reconnaissance des émotions à l’intelligence émotionnelle : à quel point l’IA est-elle intelligente ?
Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle, l’informatique affective est devenue un domaine de recherche émergent qui vise à développer des systèmes capables de reconnaître, d’interpréter et de simuler les émotions humaines. Ce domaine interdisciplinaire combine l’informatique, la psychologie et les sciences cognitives pour doter les machines d’intelligence émotionnelle, leur permettant de comprendre et de répondre aux états émotionnels humains.
L’objectif principal de l’informatique affective est de permettre aux machines d’interpréter les états émotionnels humains et d’ajuster leur comportement en conséquence afin qu’elles puissent donner des réponses appropriées.
L'article de Rosalind Picard de 1995 intitulé « Affective Computing » et son livre de 1997 du même nom ont marqué le début moderne du domaine. Ce que Picard souligne, c’est que les émotions ne sont pas seulement un compagnon de la pensée, mais aussi une composante importante de l’intelligence. À mesure que la technologie se développe, de nombreuses études ont commencé à se concentrer sur la manière de détecter les informations émotionnelles grâce à des capteurs passifs, tels que l’utilisation de caméras pour capturer les expressions faciales, la posture corporelle et les gestes.
Les techniques d’apprentissage automatique sont efficaces pour extraire des modèles émotionnels significatifs à partir de la collecte de diverses données sensorielles, telles que la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.
L’identification des émotions est une tâche importante en informatique affective. D’une part, la collecte de données repose généralement sur des capteurs passifs et, d’autre part, ces données doivent également être identifiées et classées grâce à la technologie d’apprentissage automatique. Ici, les capacités de l’IA deviennent de plus en plus humaines, les rendant même plus précises que celles des humains ordinaires dans certains cas. Par exemple, grâce à la compréhension des émotions humaines, l’IA peut simuler l’empathie et la compréhension, améliorant ainsi les interactions interpersonnelles entre les personnes et les machines.
Machines émotionnelles
Dans un domaine de recherche appelé informatique affective, les chercheurs se concentrent sur la conception d’appareils informatiques dotés de capacités émotionnelles. Techniquement, la tendance actuelle est d’appliquer la simulation des émotions aux agents conversationnels, ce qui rend l’interaction homme-ordinateur plus riche et plus flexible. Marvin Minsky, célèbre pionnier de l'intelligence artificielle, a souligné un jour que les émotions ne sont pas fondamentalement différentes des processus de pensée, ce qui est encore confirmé par l'informatique affective.
Les futurs humains numériques ou systèmes humains virtuels viseront à simuler les réponses émotionnelles humaines, y compris les expressions faciales et les gestes, ainsi que les réactions naturelles aux stimuli émotionnels.
Développement technologique
Il existe deux manières principales de décrire les émotions en sciences cognitives et en psychologie : continue et catégorique. La différence entre ces deux méthodes a donné lieu à une variété de modèles de régression et de classification d’apprentissage automatique pour soutenir la reconnaissance des émotions par l’IA. Différentes technologies de reconnaissance des émotions sont appliquées à la parole, ce qui permet d'analyser l'état émotionnel de l'utilisateur à partir de caractéristiques de la parole telles que le rythme, la hauteur et la clarté de la prononciation.
Les caractéristiques émotionnelles de la parole, telles que la peur, la colère ou la joie, sont cruciales pour le développement de la technologie informatique affective. Ces caractéristiques peuvent être utilisées pour effectuer la reconnaissance des émotions en calculant et en analysant les caractéristiques audio.
Reconnaissance des émotions par la parole
Dans la reconnaissance des émotions, l’exécution des algorithmes correspondants nécessite l’établissement d’une base de données ou d’une base de connaissances stable. Divers classificateurs, tels que l’analyseur discriminant linéaire (LDC), la machine à vecteurs de support (SVM), etc., sont largement utilisés pour améliorer la précision de la reconnaissance des émotions.
Même si la dépendance des systèmes actuels à la reconnaissance des émotions démontre pleinement l’importance des données, ils sont encore confrontés à de nombreux défis. La plupart des données sur les émotions sont obtenues auprès des artistes et ne peuvent donc pas pleinement refléter la diversité des émotions naturelles. Afin de mieux appliquer ces technologies de reconnaissance des émotions dans des applications pratiques, les chercheurs continuent d’explorer des méthodes de construction de données naturelles pour améliorer la précision et l’applicabilité de la reconnaissance des émotions.
Les défis de la détection des expressions faciales
Bien que la technologie de reconnaissance des émotions faciales s’améliore continuellement, de nombreux défis subsistent encore. Par exemple, des études ont montré que de nombreux algorithmes entraînés ont de mauvaises performances en matière de reconnaissance des expressions naturelles, et que le caractère naturel ou non naturel des expressions faciales entraîne une certaine confusion entre les catégories émotionnelles. De plus, le système traditionnel de codage des actions faciales (FACS) est limité à une représentation statique et ne peut pas capturer les émotions dynamiques.
Le véritable défi consiste à identifier avec précision les émotions sous-jacentes dans des quantités massives de données, qui sont plus difficiles à discerner dans des situations sociales informelles.
Bien que la technologie des algorithmes actuels s'améliore, de nombreux chercheurs recherchent toujours des stratégies de reconnaissance et de réponse aux émotions plus précises, espérant que dans un avenir proche, l'IA sera non seulement capable de reconnaître les émotions, mais également de comprendre et de répondre véritablement aux besoins émotionnels humains. À l’avenir, à mesure que la technologie continuera de s’améliorer, la compréhension et l’interaction entre les humains et les machines deviendront plus fluides et plus naturelles. Cela entraînera-t-il des changements dans la relation émotionnelle entre les humains et les machines ?
