Comment concilier intelligence émotionnelle avec intelligence artificielle ?

* Cet article a été rédigé en partie à l’aide d’une IA  

L’intelligence émotionnelle, c’est quoi ?  

Dans son best-seller « L’Intelligence Emotionnelle » sorti en 1995, le psychologue américain Daniel Goleman décrit l’Intelligence émotionnelle comme étant « la capacité à réguler nos émotions et celles des autres, à les distinguer et à utiliser ces informations pour guider nos pensées et nos actions ».

Elle se compose de plusieurs compétences clés :

• La conscience de soi : reconnaître et comprendre ses propres émotions.

• La maîtrise de soi : gérer ses émotions de manière saine.

• La motivation interne : utiliser ses émotions pour atteindre ses objectifs.

• L’empathie : comprendre les émotions des autres.

• La maîtrise des relations humaines : gérer les interactions sociales de manière efficace.

Développer son intelligence émotionnelle permet alors d’améliorer la qualité de ses relations personnelles et professionnelles, de faciliter sa communication et d’aider à mieux gérer le stress et les conflits.

Voir ou revoir à ce sujet l’excellent film de Sci-Fi ‘Blade Runner’ de Ridley Scott sorti en 1982. 

Pourquoi faire le lien entre IE et IA ?

C’est très simple, la fulgurance annoncée de l’IA dans notre quotidien ouvre un large champ des possibles, y compris dans l’enrichissement de l’expérience client. Elle se traduit par exemple dans la manière d’apporter la bonne réponse et avec le bon ton, tout comme pourrait le faire un humain, par l’interprétation et l’exploitation des émotions qui peuvent être détectées. Lors d’une récente expérimentation¹, GPT-4 a ainsi atteint le score de 54% au test de Turing², signifiant que plus de la moitié des participants ont jugé au bout de 5 minutes de conversation, que l’interlocuteur était un humain quand il était en réalité une IA.

¹ “People cannot distinguish GPT-4 from a human in a Turing test”

² La contribution décisive d’Alan Turing à la cryptanalyse de la machine Enigma n’a pas été son seul fait d’armes, il a également le créateur en 1950 d’un test servant à évaluer si une machine peut démontrer des signes d’intelligence humaine, et est considéré comme une référence pour juger de l’intelligence d’une machine.

Créer une IA « émotionnelle », c’est possible ?

Oui, grâce à la combinaison de ces différents éléments, cela est désormais possible :

• Reconnaissance des émotions : Les systèmes d’IA peuvent être entraînés à reconnaître les émotions humaines à partir de données telles que les expressions faciales, le ton de la voix et les textes afin de répondre de manière plus appropriée et empathique.

• Réponses empathiques : En intégrant des modèles de langage avancés (LLM), l’IA peut générer des réponses qui montrent de l’empathie et de la compréhension, améliorant ainsi l’interaction utilisateur.

• Personnalisation : L’IA est techniquement capable d’utiliser des données sur les préférences et les comportements des utilisateurs pour personnaliser les interactions, rendant l’expérience plus humaine et émotionnellement connectée.

• Apprentissage continu : Les systèmes d’IA peuvent être conçus pour apprendre en continu des interactions passées, améliorant ainsi leur capacité à comprendre et à répondre aux émotions humaines.

• Éthique et transparence : Il est crucial de développer des IA émotionnellement intelligentes de manière éthique, en assurant la transparence sur la manière dont les données émotionnelles sont utilisées et protégées.

En combinant ces éléments, il est parfaitement possible de créer des systèmes d’IA qui non seulement « comprennent » les émotions humaines mais y répondent de manière appropriée, rendant les interactions plus naturelles et satisfaisantes.

Quelles applications concrètes ambitionner ?

Le champ des possibles est quasiment infini, tant les cas d’usages sont nombreux. Par exemple :

• Santé mentale : L’IA émotionnelle est utilisée pour améliorer le diagnostic et le traitement des troubles mentaux. Des applications peuvent analyser les expressions faciales et le ton de la voix pour détecter des signes de dépression ou d’anxiété, permettant ainsi une intervention précoce.

• Service client : Les chatbots, voicebots et autres assistants virtuels équipés d’IA émotionnelle peuvent reconnaître les émotions des clients et répondre de manière plus empathique, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et la satisfaction client.

• Éducation : Dans le domaine de l’éducation, l’IA émotionnelle peut aider à personnaliser l’apprentissage en détectant les émotions des étudiants, comme la frustration ou l’ennui, et en adaptant les méthodes d’enseignement en conséquence.

• Divertissement : Les jeux vidéo et les applications de réalité virtuelle utilisent l’IA émotionnelle pour créer des expériences plus immersives et personnalisées en répondant aux émotions des utilisateurs en temps réel.

• Ressources humaines : Les outils de recrutement peuvent utiliser l’IA émotionnelle pour analyser les réponses des candidats lors des entretiens vidéo, aidant ainsi à évaluer des traits comme la confiance en soi et l’authenticité.

Quelles sont les défis de l’IA émotionnelle ?

Bien qu’elles évoluent extrêmement vite, les IA émotionnelles se confrontent à plusieurs défis :

• Complexité des émotions humaines : Par essence complexes et nuancées, les systèmes d’IA peuvent avoir du mal à les comprendre et à en interpréter correctement les nuances, surtout dans des contextes variés et imprévisibles¹.

• Limites techniques : Les technologies actuelles ne sont pas encore capables de reproduire pleinement l’empathie humaine. Les réponses générées par l’IA peuvent manquer de profondeur émotionnelle et de compréhension contextuelle¹.

• Biais des données : Les systèmes d’IA sont aussi bons que les données sur lesquelles ils sont entraînés. Si les données sont biaisées ou limitées, les réponses de l’IA peuvent être inexactes voire discriminatoires².

• Déshumanisation : Il existe un risque que l’interaction avec des machines, même émotionnellement intelligentes, puisse déshumaniser les relations et réduire les interactions humaines authentiques³.

• Problèmes éthiques : L’utilisation de l’IA pour analyser et répondre aux émotions humaines soulève des questions éthiques, notamment en ce qui concerne la vie privée et le consentement. Il est donc crucial de garantir que les données émotionnelles sont utilisées de manière responsable et sécurisée⁴.

¹L’intelligence artificielle est-elle prête à comprendre les émotions humaines ? Lire également le rapport du CDBIO du Conseil de l’Europe sur l’application de l'IA dans les soins de santé et son impact sur la relation ′patient-médecin′. 

²Racisme et IA : « les biais du passé entraînent des biais pour l’avenir ». 

³Pourquoi l'IA pousse les leaders à développer leurs compétences émotionnelles ? 

⁴Éthique de l'intelligence artificielle. 

Comment utiliser l’IA émotionnelle dans le respect des standards éthiques ?

Cela passe par le respect de bonnes pratiques qui relèvent tant de l’éthique elle-même, qu’au respect du cadre réglementaire :

• Transparence : Les entreprises doivent être transparentes sur l’utilisation de l’IA. Les utilisateurs doivent savoir quand ils interagissent avec une IA plutôt qu’avec un humain¹

• Consentement : Il est essentiel d’obtenir le consentement des utilisateurs pour collecter et utiliser leurs données, surtout lorsqu’il s’agit de données sensibles comme les émotions². Rappelons que le consentement représente l’accord de la personne concernée à ce que ses données soient collectées et utilisées, qu’il doit être libre, spécifique, éclairé et univoque, et qu’il est une des six bases légales prévues par le RGPD

• Équité et absence de biais : Les systèmes d’IA doivent être conçus pour minimiser les biais et traiter tous les utilisateurs de manière équitable. Cela inclut l’utilisation de données diversifiées et représentatives pour entraîner les modèles²

• Protection des données : Les entreprises doivent garantir la sécurité et la confidentialité des données des utilisateurs. Les informations personnelles et émotionnelles doivent être protégées contre les accès non autorisés²

• Responsabilité humaine : Il est crucial de maintenir une supervision humaine sur les systèmes d’IA pour s’assurer qu’ils fonctionnent de manière éthique et pour intervenir en cas de problème¹

En respectant ces principes, il est possible pour une organisation de développer des usages de l’IA de manière éthique pour interagir avec ses utilisateurs (clients, prospects, patients, usagers…) améliorant ainsi leur expérience et l’efficacité et la personnalisation des services qui leur sont proposés, tout en respectant les droits et la dignité des utilisateurs.

¹Éthique de l'intelligence artificielle - UNESCO. 

²Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle - UNESCO. 

Comment implanter l’IE dans l’IA pour en faire une IA émotionnelle ?

L’IA doit être capable de reconnaître et analyser les émotions humaines à travers des données multimodales telles que le texte, la voix et les expressions faciales. Cela peut être réalisé en utilisant des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) pour détecter les sentiments dans les communications écrites, ainsi que des modèles de reconnaissance vocale et d’analyse d’images pour interpréter les tonalités et les expressions.

Ensuite, l’IA doit être programmée pour réagir de manière appropriée aux émotions détectées, en adaptant ses réponses pour montrer de l’empathie et offrir un soutien pertinent. Cela implique l’intégration de règles comportementales et de modèles d’apprentissage automatique qui permettent à l’IA d’améliorer ses interactions au fil du temps.

Enfin, il est essentiel de tester et affiner continuellement ces systèmes pour s’assurer qu’ils répondent de manière éthique et efficace aux besoins émotionnels des utilisateurs.

En conclusion

Avec un marché de l’IA qui pourrait atteindre plus de 511 milliards de dollars d’ici 2027 et contribuer à hauteur de 15 700 milliards de dollars à l’économie mondiale en 20301, la place que va prendre l’IA dans notre quotidien et dans la performance des entreprises est indéniable. L’IA Emotionnelle sera indubitablement un des cas d’application les plus représentatifs, et trouvera naturellement sa place dans la stratégie IA des entreprises.

Pour réussir cette transformation, il est essentiel de définir une stratégie IA claire et opérationnelle. Les entreprises qui sauront identifier et expérimenter des use cases à forte valeur ajoutée tireront pleinement parti de ces technologies innovantes. ekino a déjà accompagné des clients dans leur définition de leur stratégie IA, de leur roadmap et de sa déclinaison opérationnelle.

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¹ Les chiffres 2023-2024 du marché de l’IA dans le monde