Vers un monde empathique – une nouvelle technologie parvient à reconnaître les états affectifs
Aujourd’hui, de nombreux produits et services intelligents ne font pas preuve d’empathie pour comprendre les humains et s’adaptent automatiquement aux besoins et aux préférences des utilisateurs sans interaction ni rétroaction explicite de la part de ces derniers. Le projet TAWNY va encore plus loin en intégrant à ces produits et services intelligents une intelligence émotionnelle semblable à celle que l’on trouve dans les interactions humaines. Mme Regina Burgmayr, coordinatrice du projet, explique: «L’objectif de TAWNY consiste à développer une intelligence artificielle émotive (Emotion AI) qui permet aux machines et aux produits numériques du monde entier de faire preuve d’empathie, c’est-à-dire de s’adapter de manière transparente et dynamique aux besoins et aux préférences des utilisateurs à n’importe quel moment.» Un regard plus attentif sur la technologie Emotion AI Contrairement aux approches existantes dans ce domaine, la technologie du projet ne se limite pas aux émotions de base comme le bonheur ou la tristesse. Au lieu de cela, elle «vise à développer une intelligence émotionnelle possédant une compréhension globale de ce qu’est un humain, lui permettant de s’adapter afin de reconnaître des états affectifs spécifiques, comme le fait de se trouver dans ce qu’on appelle l’état de grâce – un état correspondant à une expérience optimale», décrit Mme Burgmayr. La technologie sera capable de détecter ces états spécifiques en mesurant (entre autres) des signaux physiologiques, comme la fréquence cardiaque et la conductance de la peau, avec des dispositifs portés au poignet et à l’aide d’un apprentissage automatique. Elle sera proposée sous forme de plateforme AI-as-a-Service permettant à d’autres développeurs d’intégrer facilement une intelligence émotionnelle dans leurs produits sans avoir à traiter directement des données physiologiques de bas niveau. La faisabilité technique et économique L’étude de faisabilité technique a montré que, grâce à l’Emotion AI de TAWNY, il était possible de mesurer automatiquement l’état de grâce à l’aide de signaux physiologiques provenant d’appareils portés au poignet. Le projet est parvenu à le prouver en calibrant et en adaptant la technologie Emotion AI à la détection de l’état de grâce. Mme Burgmayr ajoute que «la structure de l’étude du projet était basée sur des participants jouant à un jeu vidéo et faisait intervenir différents états émotionnels tels que l’ennui, l’état de grâce et le stress». En utilisant la technologie Emotion AI du projet, il a été possible de créer le premier modèle d’apprentissage automatique capable de faire la distinction entre les trois états de manière plus précise qu’une approche standard. Pour évaluer la viabilité économique de leur technologie et affiner leur plan d’affaires, les responsables du projet ont mené une étude de marché. «Une enquête en ligne a été réalisée auprès de 15 décideurs d’entreprises européennes issues de divers secteurs industriels», note Mme Burgmayr. L’étude de marché a montré que l’idée générale était économiquement viable et que son approche du marché était logique. Aller de l’avant avec TAWNY Sur la base des résultats prometteurs de l’étude de faisabilité et d’un certain nombre d’autres réussites au cours de la dernière année, le projet prévoit de faire passer son système Emotion AI aux étapes suivantes. Mme Burgmayr explique: «Le projet s’est assuré un investissement d’amorçage à la fin de l’année dernière et travaille maintenant avec encore plus d’ardeur pour devenir le leader européen dans le domaine de l’IA émotive.» Sur la base de leur expérience positive, les partenaires du projet envisagent de faire une demande de subvention au titre de la phase 2 de l’Instrument PME. Mme Burgmayr ajoute: «Bien que la technologie de reconnaissance de l’état de grâce développée dans l’étude de faisabilité constitue pour nous une étape très importante, nous disposons également de plusieurs autres déclinaisons de notre technologie, qui pourraient même s’avérer encore plus adaptées à d’autres scénarios.» Le projet souhaite également travailler avec d’autres sources de données comme l’audio et la vidéo.
