Connecter l’informatique aux émotions humaines pour une IA empathique

Imaginez un monde dans lequel votre smartphone peut détecter votre humeur simplement par la façon dont vous tapez un message ou par le ton de votre voix. Imaginez une voiture qui ajuste sa liste de lecture musicale en fonction de votre niveau de stress aux heures de pointe. Ces scénarios ne sont pas de simples fantasmes futuristes.

Ce sont des aperçus du domaine en évolution rapide de l’informatique affective. L’informatique affective est un domaine multidisciplinaire intégrant l’informatique, l’ingénierie, la psychologie, les neurosciences et d’autres disciplines connexes. Une nouvelle étude complète sur l’informatique affective a été publiée dans Informatique intelligente. Il décrit les avancées récentes, les défis et les tendances futures.

L’informatique affective permet aux machines de percevoir, de reconnaître, de comprendre et de répondre aux émotions humaines. Il a diverses applications dans différents secteurs, tels que l’éducation, les soins de santé, les services aux entreprises et l’intégration de la science et de l’art. L’intelligence émotionnelle joue un rôle important dans les interactions homme-machine, et l’informatique affective a le potentiel d’améliorer considérablement ces interactions.

Selon la revue, la recherche dans ce domaine couvre cinq aspects principaux : la théorie fondamentale de l’émotion, la collecte de signaux émotionnels, l’analyse des sentiments, la fusion multimodale et la génération et l’expression d’émotions.

Les chercheurs ont effectué une analyse statistique à l’aide d’une méthode bibliométrique pour améliorer la compréhension globale de la théorie, des méthodes techniques et des applications de l’informatique affective. La bibliométrie applique des méthodes quantitatives telles que les mathématiques et les statistiques à la littérature d’un domaine scientifique ou autre et traite des données statistiques basées sur la théorie des sciences de l’information.

Selon les données recueillies dans l’étude bibliométrique, le nombre d’articles publiés dans le domaine de l’informatique affective a considérablement augmenté depuis 1997, avec une augmentation constante des publications jusqu’en 2009, suivie d’une croissance rapide de 2010 à 2019 en raison des progrès de l’apprentissage profond. .

Cependant, après 2019, la croissance a stagné, peut-être en raison d’un ralentissement de l’innovation en matière d’apprentissage profond et de l’impact de la pandémie de COVID-19 sur le monde universitaire. La Chine est en tête du monde en termes de volume de publications, suivie par les États-Unis, l’Inde, le Royaume-Uni et l’Allemagne. Les recherches dans ce domaine sont publiées dans un large éventail de revues, notamment Transactions IEEE sur l’informatique affective, Systèmes experts avec applications et Systèmes basés sur la connaissance étant favorisé par les chercheurs dans le domaine de l’informatique affective.

La recherche en informatique affective couvre plusieurs disciplines, notamment l’informatique, l’ingénierie, les neurosciences et d’autres disciplines. Les principaux thèmes de recherche dans ce domaine, identifiés grâce à l’analyse de la fréquence des mots clés, sont le traitement du langage naturel, la reconnaissance des expressions faciales, l’interaction homme-machine, l’analyse des troubles affectifs et l’analyse multimodale des émotions.

Les principales institutions dans ce domaine comprennent l’Université technologique de Nanyang, l’Imperial College de Londres et l’Université Tsinghua. Les collaborations internationales sont répandues, notamment entre la Chine et les États-Unis. Les chercheurs dans ce domaine sont principalement concentrés en Asie et en Amérique du Nord.

L’informatique affective, un domaine qui combine la technologie avec la compréhension nuancée des émotions humaines, connaît une poussée d’innovation et de considérations éthiques associées. Les innovations identifiées dans l’étude comprennent des techniques de génération d’émotions qui améliorent le naturel des interactions homme-machine en augmentant le réalisme des expressions faciales et des mouvements corporels des avatars et des robots.

Le développement de modèles fins de classification des sentiments progresse également, permettant une meilleure compréhension des émotions mixtes qui surviennent dans la vie quotidienne. Les neurosciences cognitives fournissent des informations précieuses sur la base neuronale des émotions, ce qui est crucial pour concevoir des systèmes capables de simuler de manière authentique les réponses émotionnelles.

Dans le même temps, le domaine serait en train d’élargir son champ d’action des émotions individuelles aux émotions de groupe, reconnaissant l’importance de l’affect collectif dans le comportement des consommateurs et dans des contextes tels que les lieux de travail.

En outre, les chercheurs relèvent le défi de la diversité culturelle en développant des modèles capables de s’adapter à diverses expressions émotionnelles dans différentes cultures. Une telle recherche implique de répondre aux préoccupations en matière d’éthique et de confidentialité et de préconiser l’établissement de normes internationales pour régir l’utilisation des données émotionnelles.

Les chercheurs ont identifié plusieurs tendances actuelles susceptibles de se poursuivre. Par exemple, la construction d’ensembles de données multimodaux à grande échelle est essentielle pour former des systèmes informatiques affectifs robustes, et il existe une tendance croissante à collecter et à analyser des données qui reflètent les expressions émotionnelles naturelles.

La technologie de fusion multimodale est en cours de perfectionnement pour intégrer efficacement des informations provenant de diverses sources, telles que les expressions faciales, la voix et le texte, afin d’améliorer la précision de la reconnaissance des émotions. De plus, le domaine évolue vers une approche axée sur la connaissance, intégrant les connaissances d’experts pour compenser les limitations des données et améliorer l’efficacité des calculs.

L’informatique affective est appliquée aux discours politiques, à la musique, au théâtre et aux arts visuels pour prédire les réactions émotionnelles et améliorer l’expression émotionnelle. Cette approche interdisciplinaire fait non seulement progresser les capacités de l’informatique affective, mais ouvre également de nouvelles voies de recherche et d’application.

Les applications futures de l’informatique affective dans divers domaines sont très prometteuses, en particulier avec les progrès des interfaces affectives cerveau-ordinateur, le dialogue empathique homme-machine, la prise de décision assistée par les émotions et la réalité virtuelle affective. Les interfaces affectives cerveau-ordinateur, qui utilisent les signaux neurologiques, jouent un rôle déterminant dans la mesure et la régulation des états émotionnels, ce qui profite aux diagnostics cliniques, à la thérapie et aux applications militaires.

Le dialogue empathique homme-machine cherche à créer des interactions plus humaines en exploitant des signaux émotionnels multimodaux, offrant un potentiel de compagnie pour les personnes âgées et un service client intelligent. La prise de décision assistée par les émotions intègre des variables émotionnelles dans les processus de prise de décision des machines, optimisant potentiellement les résultats dans des domaines tels que la sécurité de la production et la conduite assistée.

La réalité virtuelle affective joue un rôle crucial dans la construction de métavers immersifs, en utilisant des avatars riches en émotions pour engager les utilisateurs, facilitant ainsi les applications de socialisation virtuelle, d’ancrage et de marketing.