13 usages surprenants des technologies d’IA émotionnelle
Le champ d’application potentiel de l’IA émotionnelle est loin de se résumer à la robotique humanoïde. Voici 13 usages surprenants des technologies d’IA émotionnelle
L’intelligence artificielle (IA) émotionnelle peut aider les entreprises à améliorer leur expérience client tout en réalisant des économies, et ce dans de nombreux domaines.
La notion d’IA évoque l’image de robots humanoïdes au service de la clientèle, à l’instar de ce « réceptionniste » anthropoforme qui accueille les clients d’un hôtel de Tokyo. Plusieurs entreprises ont doté leurs robots d’assistance personnelle de capacités de reconnaissance des émotions qui leur permettent d’avoir des interactions plus semblables aux nôtres.
Le champ d’application potentiel de l’IA émotionnelle est loin de se résumer à la robotique humanoïde, en témoignent les sommes que les géants de la technologie comme les start-ups de plus petite taille investissent depuis plus de 10 ans dans ce type d’IA. Certains visent à déterminer les sentiments qui nous traversent par le biais de la vision par ordinateur (également appelée vision artificielle), d’autres via l’analyse vocale. L’IA émotionnelle s’ouvre petit à petit au grand public, puisqu’on la retrouve dans les assistants personnels virtuels (VPA), l’automobile, les centres d’appel, la robotique ou les objets connectés. Une étude prédit que d’ici 2022, 10 % des appareils électroniques vendus dans le commerce seront dotés de fonctions d’IA émotionnelle, intégrées à l’appareil ou via des services cloud. À l’heure actuelle, seul 1 % du parc existant possède de telles fonctionnalités.
De nouveaux usages qui évoluent rapidement
Depuis deux ans, les fournisseurs de technologies d’IA émotionnelle investissent dans des domaines et des secteurs d’activité totalement nouveaux, et aident les entreprises à améliorer leur expérience client tout en réalisant des économies substantielles. Les domaines concernés comprennent notamment :
- Les jeux vidéo. Grâce à la vision par ordinateur, la console ou le jeu vidéo détecte les expressions faciales du joueur en cours de partie afin d’identifier ses émotions et de s’y adapter.
- Le diagnostic médical. Les logiciels dotés d’algorithmes d’analyse vocale peuvent aider les médecins à diagnostiquer des maladies comme la dépression ou la démence.
- L’éducation. Des prototypes de logiciels d’apprentissage ont été mis au point pour s’adapter aux émotions des bambins. Quand un enfant exprime sa frustration face à une tâche trop difficile ou trop simple, le programme rectifie le tir en diminuant ou accentuant le degré de complexité. Un autre système d’apprentissage aide les enfants autistes à reconnaître les émotions de ceux qui les entourent.
- Sécurité au travail. La demande de solutions destinées à assurer la sécurité des employés est en pleine croissance. L’IA émotionnelle peut faciliter l’analyse des niveaux de stress et d’anxiété des employés exerçant des métiers très éprouvants, comme les pompiers ou les ambulanciers.
- Soin des patients. Un « robot-infirmier » peut non seulement rappeler aux patients âgés suivant un traitement médical de longue durée de prendre leurs médicaments, mais également discuter avec eux au quotidien pour s’assurer qu’ils se sentent bien.
- Sécurité au volant. Les constructeurs automobiles peuvent se servir de la vision artificielle pour superviser l’état émotionnel du conducteur. Si ce dernier n’est pas dans son état normal ou s’il manque de s’endormir, une alerte peut lui être transmise.
- Conduite autonome. Dans le monde de demain, l’intérieur des voitures autonomes sera truffé de capteurs, notamment des caméras et des microphones, qui observeront ce qui se passe et comprendront la façon dont l’utilisateur vit son expérience de conduite.
- Détection des fraudes. Les compagnies d’assurance se servent de technologies d’analyse vocale pour juger de la véracité des propos des assurés déclarant un sinistre. Selon plusieurs études indépendantes, jusqu’à 30 % des utilisateurs reconnaissent avoir déjà menti à leur assureur auto afin d’obtenir une prise en charge financière.
- Recrutement. Des logiciels utilisés dans le cadre d’entretiens d’embauche servent à analyser la crédibilité d’un candidat.
- Routage intelligent des appels dans les plateaux téléphoniques. Un client mécontent peut être détecté dès le départ, et son appel transféré vers un agent expérimenté qui pourra aussi observer en temps réel la tournure de la conversation et adapter son discours si nécessaire.
- Domotique. Les VPA peuvent déterminer l’humeur de la personne avec laquelle ils échangent et réagir en conséquence.
- Services publics. Des partenariats se sont noués entre des fournisseurs de technologies d’IA émotionnelle et des fabricants de caméras de surveillance. Aux Émirats Arabes Unis, des caméras détectent les expressions faciales des personnes qui passent dans les lieux publics, et ainsi se faire une idée du moral de la population. Un projet que l’on doit au Ministère émirati du Bonheur.
- Commerce. Les enseignes commencent à réfléchir à l’opportunité d’installer en boutique des technologies d’IA émotionnelle par vision artificielle pour glaner des données démographiques sur leurs visiteurs et comprendre leur état d’esprit et leurs réactions.
À ce stade, plusieurs freins retardent la démocratisation de ces technologies. l’IA émotionnelle suscite encore beaucoup de méfiance auprès du grand public. On note que les utilisateurs sont plus réticents à l’IA émotionnelle utilisant des caméras qu’à celle qui s’appuie sur l’analyse vocale.
Les fabricants doivent donc gagner en transparence quant à leur politique de gestion de données afin de nous convaincre que nos données émotionnelles sont dûment protégées, et que leur exploitation à des fins d’apprentissage des autres systèmes se fait de façon strictement anonyme.
Source : Smarter With Gartner