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Le monde merveilleux de l'informatique affective : comment les machines peuvent-elles lire nos émotions
Avec les progrès continus de la technologie, l'informatique affective (Affective Computing) est devenue un domaine de recherche à grand potentiel. Ce domaine interdisciplinaire se concentre sur le développement de systèmes et de dispositifs capables de reconnaître, d'interpréter, de traiter et de simuler les émotions humaines. Les origines de l’informatique affective remontent aux premières discussions philosophiques sur l’émotion, tandis que les développements modernes ont commencé avec un article de Rosalind Picard de 1995 et un livre du même nom de 1997. Il s’agit d’un processus qui vise à donner aux machines une intelligence émotionnelle, dont l’un consiste à simuler l’empathie afin que les machines puissent comprendre les états émotionnels humains et réagir de manière appropriée.
Le cœur de l'informatique affective est de savoir comment permettre aux machines de mieux comprendre les émotions humaines et de s'adapter aux interactions basées sur les données.
Technologie de reconnaissance des émotions
Le processus de reconnaissance des émotions commence généralement par la capture de données provenant de capteurs passifs qui capturent l'état physiologique ou le comportement de l'utilisateur sans interpréter l'entrée. Ces données sont similaires aux indices que les humains utilisent pour comprendre les émotions des autres. Par exemple, les caméras vidéo peuvent capturer les expressions faciales, les postures corporelles et les gestes, tandis que les microphones peuvent capturer la parole. De plus, d’autres capteurs peuvent détecter des signaux émotionnels en mesurant directement des données physiologiques telles que la température cutanée et la réponse électrocutanée.
Sur la base de techniques d'analyse de données, ces caractéristiques émotionnelles sont finalement étiquetées, comme les expressions faciales étiquetées « confuses » ou « heureuses ».
L'émotion dans la machine
Un autre domaine de l'informatique affective consiste à concevoir des appareils informatiques capables d'exprimer des émotions ou de simuler avec succès des émotions. Les capacités technologiques actuelles font de la simulation d’émotions via des agents conversationnels une application pratique. Marvin Minsky a un jour souligné que l'émotion est liée au problème global de l'intelligence artificielle, et a mentionné dans « The Emotion Machine » que l'émotion et la « pensée » sont intégrées l'une à l'autre.
La conception innovante des humains numériques tente de donner à ces programmes humains simulés une dimension émotionnelle, leur permettant de réagir en conséquence dans des situations émotionnellement stimulantes.
Analyse émotionnelle du discours
Dans le développement de l'informatique affective, l'analyse émotionnelle de la parole est particulièrement importante. La technologie de reconnaissance des émotions peut déterminer l’état émotionnel de l’utilisateur grâce à une analyse informatique des caractéristiques de la parole. La recherche montre qu'une parole rapide, forte et claire est souvent associée à des émotions telles que la peur, la colère ou la joie, tandis qu'une parole lente, profonde et floue est plus souvent associée à l'épuisement professionnel, à l'ennui ou à la tristesse. De plus, la précision du calcul des caractéristiques vocales peut atteindre environ 70 à 80 %, dépassant la précision humaine moyenne (environ 60 %).
Les défis de l'analyse des sentiments
Bien que diverses technologies de reconnaissance des émotions aient été développées, elles sont encore confrontées à de nombreux défis. Par exemple, les émotions montrées par les acteurs sont souvent différentes des émotions montrées dans la vraie vie. De plus, il a été constaté que la précision émotionnelle diminuait lorsque la posture du visage était modifiée. L’émotion étant un processus dynamique, il est difficile de mener une analyse précise de manière statique. Cela nous oblige à considérer non seulement diverses données d’entrée, mais également la complexité de la situation en matière de technologie informatique affective.
La détection des émotions par l'intelligence artificielle doit être soutenue par des informations multimodales pour améliorer la précision de la reconnaissance.
Perspectives futures
Avec le développement de la technologie, le potentiel d'application de l'informatique affective est énorme. Non seulement nous pourrons doter les machines d’une compréhension émotionnelle plus profonde, mais nous pourrons également rendre l’interaction homme-machine plus naturelle. Cependant, avec le développement de l’informatique affective, nous devons également réfléchir : les machines peuvent-elles vraiment comprendre les émotions humaines ? Une telle technologie changera-t-elle notre compréhension des émotions ?
