En utilisant une fusion de méthodes technologiques traditionnelles et nouvelles, les chercheurs espèrent mieux quantifier les émotions pour transformer le visage du domaine de la quantification des émotions
Les émotions humaines sont complexes et ne peuvent pas toujours être facilement réduites à un modèle reconnaissable. Déterminer son état émotionnel d’une personne à une autre peut être difficile, et les nombreuses nuances de l’existence en tant qu’entité émotionnelle semblent impossibles à apprendre à une entité non humaine à comprendre, à identifier et à apprendre. Cependant, un travail et des recherches considérables ont été consacrés à la formation de l’intelligence artificielle (IA) à observer, quantifier et reconnaître différents états émotionnels chez les humains. La fusion de méthodes psychologiques éprouvées combinées à l’intelligence et à la capacité d’apprentissage de l’IA peut rendre la technologie de reconnaissance des émotions inestimable dans des domaines tels que la santé et l’éducation.
Les résultats ont été publiés dans Recherche en intelligence artificielle du CAAI le 21 août 2024.
Là où les techniques conventionnelles sont limitées, l’IA peut s’améliorer. Grâce à une multitude de développements, tels que la technologie de reconnaissance des gestes, la reconnaissance faciale des émotions (FER) et la reconnaissance émotionnelle multimodale, la technologie de reconnaissance émotionnelle a une chance d’être transformatrice pour de nombreux individus et domaines d’études dans leur ensemble.
« « Cette technologie a le potentiel de transformer des domaines tels que la santé, l’éducation et le service client, en facilitant des expériences personnalisées et une meilleure compréhension des émotions humaines », a déclaré Feng Liu, auteur et chercheur de l’étude.
Une intelligence artificielle capable de comprendre les émotions humaines et d’interagir de manière appropriée en fonction des apports émotionnels de l’humain peut révolutionner les interactions homme-machine et peut être essentielle pour évaluer l’état de santé mentale d’un individu. Cela ne se fait pas par le biais d’une seule forme d’apport, mais peut également prendre en compte la physiologie. Par exemple, certaines techniques peuvent prendre en compte l’activité électrique du cerveau via un scanner EEG et la combiner avec la technologie des mouvements oculaires pour surveiller les expressions des personnes. D’autres mesures de l’éveil émotionnel telles que la variabilité du rythme cardiaque et la réponse électrique de la peau sont également des outils utilisés pour convertir l’« émotion » intangible en modèles et en données reconnaissables et lisibles dont l’IA peut tirer des enseignements et s’améliorer.
La reconnaissance multimodale des émotions combine également différents canaux perceptifs, tels que la vue, l'ouïe et le toucher, pour obtenir une image plus complète de ce que peuvent impliquer les émotions. La combinaison de différents domaines et techniques est nécessaire pour créer une représentation précise et complète des complexités des émotions humaines.
« Nous pensons que la collaboration interdisciplinaire entre l’IA, la psychologie, la psychiatrie et d’autres domaines sera essentielle pour atteindre cet objectif et libérer tout le potentiel de la quantification des émotions au profit de la société », a déclaré Liu.
Le fait que l'IA soit capable de reconnaître correctement les émotions humaines peut s'avérer particulièrement utile dans un monde où la santé mentale devient rapidement une priorité absolue. L'IA de quantification des émotions peut aider à surveiller la santé mentale d'un individu et à créer des expériences personnalisées pour cet individu, le tout sans avoir à impliquer une autre personne dans le processus.
L’utilisation réussie de l’IA de reconnaissance et de quantification des émotions nécessite quelques éléments majeurs. L’une des préoccupations à prendre en compte est la sécurité et la transparence, en particulier en ce qui concerne les sujets plus sensibles tels que le conseil médical et psychologique. Les pratiques de traitement des données et les mesures de confidentialité prises par les entités utilisant ce type d’IA devront être rigoureuses. En outre, il est de la plus haute importance de s’assurer que l’IA peut s’adapter aux nuances des cultures, car cela permettra de maintenir l’intégrité et la fiabilité de l’IA pour les références et l’apprentissage futurs.
Feng Liu de l'École d'informatique et de technologie de l'Université normale de Chine orientale est l'auteur et le chercheur de cette étude.
Le Laboratoire clé du comportement et de la santé mentale de Pékin a soutenu cette recherche.
