L’IA empathique détecte votre état émotionnel
Les êtres humains sont des créatures émotionnelles, mais il peut être difficile de détecter les sentiments qu’ils ressentent. Cela peut conduire à une insatisfaction dans diverses interactions, notamment dans les services en contact avec la clientèle. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) ouvre de nouvelles perspectives pour une exploration plus en profondeur des émotions humaines. Dans le cadre du projet ONTBO financé par l’UE, des chercheurs ont conçu une nouvelle technologie qui exploite l’IA et les neurosciences pour mesurer les états émotionnels humains. La technologie combine un électroencéphalogramme (EEG), la détection faciale et l’analyse de la conversion de la parole en texte pour mesurer vos émotions en temps réel. «Ontbo est la première IA empathique et éthique basée sur la mesure et l’analyse des émotions des utilisateurs pour leur proposer des expériences hyper-personnalisées en temps réel», explique Athénaïs Oslati, associée fondatrice de la société Ontbo et coordinatrice du projet éponyme. «Notre technologie de pointe repose sur des capteurs et des biocapteurs tels que la détection faciale, l’analyse audio, l’analyse de texte et l’EEG.» L’objectif est que les clients évitent les sentiments de frustration et se sentent en phase avec le contenu proposé par les plateformes ou les marques.
L’IA analytique détecte les émotions
Ontbo est une technologie multimodale qui utilise les EEG et l’IA pour détecter en temps réel des émotions telles que la concentration, le stress ou la relaxation. Ces données sont introduites dans une série d’algorithmes développés tout au long du projet. «En nous appuyant sur les émotions, l’historique, les préférences et les goûts du client en temps réel, nous lui proposons un contenu adapté», ajoute Athénaïs Oslati. «En fonction de l’évolution de ses émotions et de ses réactions, nous affinons le contenu proposé.» Les algorithmes apprennent l’état émotionnel du porteur, modélisant essentiellement la psyché de l’individu. «Toutes les informations, encodées sous forme informatique, nous permettent de prédire les réactions émotionnelles et cognitives d’un individu avec un degré de précision suffisant», explique Athénaïs Oslati. «La psyché numérique fait également référence à l’ensemble des algorithmes utilisés pour traiter ces informations.» Cette technologie offre un large éventail de possibilités d’utilisation, allant de la gestion d’équipe dans les sports électroniques à la facilitation des transitions entre clients dans le secteur financier, en passant par l’adaptation des produits et des services aux besoins individuels des consommateurs. «Notre vision est claire», note Athénaïs Oslati, «utiliser les émotions comme catalyseur pour mieux se connaître et éviter ainsi les frustrations liées aux expériences manquées des utilisateurs».
Preuve de concept pour la détection des micro-expressions
Tout au long du projet, l’équipe ONTBO a réalisé une étude de pointe pour tester ses thèses de recherche et développer ses algorithmes d’informatique affective. «L’informatique affective est l’étude et le développement de systèmes informatiques d’intelligence artificielle capables de modéliser les émotions humaines afin de les reconnaître et/ou de les imiter», explique Athénaïs Oslati. L’équipe a produit une preuve de concept, puis un produit minimum viable (PMV), avant de déposer une demande de brevet. Elle entre maintenant dans la phase de commercialisation et espère mettre le produit sur le marché prochainement. Son résultat le plus important a été la capacité de l’appareil à détecter les micro-expressions dans un ensemble de données asiatiques, un ensemble de données caucasiennes et trois langues différentes (anglais, japonais et français). Les tests effectués par l’équipe ont montré un taux de précision de plus de 90 %, dans différents pays.
Créer un catalyseur émotionnel
L’entreprise continuera à améliorer les algorithmes afin de les rendre encore plus éthiques et conviviaux. «L’étape suivante est le développement d’algorithmes permettant de prédire les réactions et les émotions des utilisateurs», conclut Athénaïs Oslati.
Mots‑clés
ONTBO, humain, émotions, intelligence artificielle, EEG, neurosciences, audio, temps réel, détection, micro-expressions, preuve de concept
