Définition et usages de l'intelligence artificielle émotionnelle

L’intelligence artificielle émotionnelle est un mélange de deux sciences. D’une part, c’est une technologie et une algorithmie, et de l’autre part, une donnée psychologique et humaine. Convergés, ils permettent d’augmenter la capacité de l’IA.

Le développement de cette technologie, grâce aux études réalisées sur la reconnaissance faciale, l’analyse du langage ou encore l’analyse corporelle ont permis d’avancer dans ce domaine. Les IA sont capables de détecter, d’analyser, les émotions et les sentiments humains et vont permettre que nos machines puissent réagir en conséquence.

Dans notre société et dans de nombreux domaines d’activités, les entreprises souhaitent devenir de plus en plus centrées autour de l’humain. Celle-ci commencent à se tourner vers ces technologies qui vont leur permettre de mieux comprendre et anticiper les besoins de leurs consommateurs.

Qu’est-ce que l’empathie et son rapport avec les émotions ?

L’empathie provient de la compréhension envers l’autre, d’arriver à transposer les émotions d’autrui à soi-même pour mieux comprendre ce qu’il ressent. Pour l’analyser précisément il faut s’attacher à entrer dans le détail de l’émotion.

L’émotion est une particularité importante de notre système de pensée, de notre manière de vivre. Elle ajoute de la valeur à ce qui est important, à ce qui l’est le moins, à ce qui est urgent, à ce qu’il ne l’est pas.

Appliqué dans l’industrie, le design d’émotion s’appuie d’une part sur le ressenti et d’autre part sur la connaissance de l’utilisateur.

Afin de créer une expérience agréable, intuitive pour l’utilisateur, il faut comprendre ses envies, ses capacités, ses objectifs.

Viscérales

Ce sont les émotions primaires qui nous animent en tant qu’êtres vivants, qui nous font réagir instantanément, qui sont inscrites dans nos gènes. Ce sentiment peut être associé à l’aspect graphique ou visuel des éléments.

Comportementales

Il est ici question de l’aspect pratique de l’utilisation du Service / Produit. Ses fonctionnalités, la façon dont il est compris, son utilité. Ce sentiment peut être associé au plaisir d’utilisation du produit.

Réflectives

La manière dont le message va être reçu par l’utilisateur, la façon dont le produit fait écho à ses propres expériences, sa culture, sa pensée. Ce sentiment peut être associé à la satisfaction personnelle.

Pourquoi est-ce utile sur le marché ?

Afin de comprendre au mieux les attentes de son utilisateur et la manière de lui faire ressentir les meilleurs sentiments possibles lors de son parcours, il faut comprendre ses attentes.

Le modèle conceptuel établi par Don Norman dans son livre “Emotional Design” établit le fait que l’image du service ou du produit attendu peut différer entre la vision du designer et celle de l’utilisateur.

Pour se rapprocher au mieux de la même conception, il est nécessaire de passer du temps avec ses utilisateurs. Effectuer des recherches d’utilisabilité sur son produit permet de mieux comprendre son produit, de réduire les frictions et en finalité de procurer une expérience agréable lors de son utilisation.

L’IA et l’émotion

Il y a plusieurs cas d’application sur le sujet, mais celui qui nous touche le plus fréquemment est sans doute les Chatbots avec lesquels nous avons pris l’habitude d’interagir. Pouvons-nous aujourd’hui parler d’IA émotionnelle lors de nos conversations avec ceux-ci ? Difficile de penser à un moment où nous n’avons pas ressenti de frustration lors de nos échanges avec eux.

Effectivement, le challenge technologique proposé dans l’intégration de sentiment plus humain dans le code de ces machines comporte de nombreux verrous technologiques, pourquoi alors s’intéresser à ce sujet ? Le fait est que l’empathie permet de délivrer des expériences des plus satisfaisantes. Daniel Goleman décrit dans ses études qu’une personne sans empathie est une personne émotionnellement coupée du monde. Il en va de même pour nos communications avec nos machines avec lesquelles nous avons du mal à nous lier et à échanger.

Mix Humain Mix Artificiel

Dû à cet état de l’art des solutions ont été mises en place pour pallier au manquement de la machine, une combinaison Homme Machine permettant de pallier aux difficultés rencontrées par la technologie actuelle. Si nous reprenons notre exemple du ChatBot, celui-ci, lorsque la demande est faite par l’utilisateur, va pouvoir le mettre en relation avec une personne en charge de la résolution du problème. Une manière d’endiguer le flux de demande par la machine et de traiter le problème avec empathie.

J’ai pu expérimenter pour ma part plusieurs solutions alliant ces deux mécaniques. L’une dans un aéroport, un robot comportant un écran et circulant dans les allées, permettant aux voyageurs en détresse de poser leurs questions. Le dispositif indiquant ensuite les résolutions aux problèmes généraux et indiquant les points d’aide sur une carte pour des demandes plus spécifiques.

Ce type d’aide est également commun dans les événements, avec des robots patrouilles permettant de diffuser une offre ou d’aiguiller les passants, une des fonctionnalités intéressantes que j’ai pu expérimenter là aussi fut la prise en main du robot par une intervention humaine. L’opérateur étant chez lui et se connectant à la machine avec un système de vidéo et de voix pour mieux accompagner le visiteur.

Comment améliorer l’ IA émotionnelle ?

En allant un peu plus loin, il y a des solutions permettant de détecter dans la phrase (NLP/NLU), ou encore sur le visage (la reconnaissance faciale), des sentiments de détresse, d’énervement, de contentement et permettant de prioriser les conversations ainsi que de notifier les personnes afin d’accéder à une prise en charge plus rapide et surtout personnalisée. Ce cas d’usage peut-être imaginé dans le secteur médical ou encore des télécoms pour le service client ou ils pourraient parfaitement s’intégrer dans les écosystèmes actuels.

Le point fort de cette technologie est de permettre à la machine de commencer à s’adapter à son environnement et d’incorporer des spécificités propres à l’humain. Ces détections d’états émotionnels permettent d’orienter les choix de réponses de la machine en s’appuyant sur ces données et leur permettant en quelque sorte de lire entre les lignes, comme, par exemple, à travers la compréhension de l’ironie dans la phrase. Nous pouvons le constater avec l’IA SIRI d’Apple qui est dotée d’un début de sens de l’humour et d’une capacité à réaliser des conversations qui sont de moins en moins répétitives et comportant moins de “Dead-end”.

Demain avec l’IA émotionnel

Comme nous le disions, l’empathie ne s’enseigne pas, elle s’expérimente, de même que pour les machines nous ne pourrons pas le leur coder mais bien le leur faire expérimenter à travers de nombreux cas d’usages et d’expériences. Le Dr. Rob Walker, vice-président de Pegasystems, communiquait qu’en tant qu’humain nous avons une perception floue de la manière dont nous pouvons exprimer réellement ce que nous ressentons comme nous le ressentons. De la même manière, il nous faudra pouvoir coder des instructions d’apprentissage à nos machines afin de détecter les patterns et signaux d’empathie pour que l’IA puisse s’autocorriger et apprendre d’elle même jusqu’à ce que nous ne puissions plus comprendre exactement comment ses réponses sont données et sur ce dont elle s’appuie pour délivrer ses messages et recommandations.

Dans quel cas son utilisation sera-t-il bénéfique ?

De nombreux secteurs sur le marché peuvent bénéficier de ces avancées technologiques et quelques-uns d’entre eux y ont déjà recours, notamment dans le secteur de la compréhension client, ou il est de plus en plus nécessaire de prendre en considération le besoin du consommateur. De plus en plus nous passons d’un focus qui était Human Centered Design à un Emotional Centered Design. La prochaine étape pour l’IA sera de combiner ces méthodologies de compréhension utilisateur pour placer des marqueurs de Retour sur Empathy (ROE). De cette manière nous pourrons construire des expériences toujours au plus proche de l’utilisateur final afin que les produits correspondent aux réelles attentes des consommateurs.
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Par Maximilien Joannides, CPO | Co-Fondateur d’Odaptos