Brièvement expliqué – Informatique affective

Il ne fait aucun doute que les ordinateurs sont intelligents. Mais la technologie n’a pas de sentiments? C’est vrai, mais c’est de plus en plus empathique. Les algorithmes intelligents détectent les émotions et les humeurs et les traitent en conséquence. Cela offre de nombreuses nouvelles applications pour l’intelligence artificielle et vous soutient dans la vie quotidienne professionnelle et privée. Ici, nous expliquons ce que l’informatique affective est, où il est le plus couramment utilisé jusqu’à présent et tout le reste, .

L’informatique affective est un domaine interdisciplinaire dans lequel les connaissances de l’informatique, de la psychologie et des sciences cognitives sont incorporées et combinées. Afin de développer des machines qui sont non seulement intelligentes, mais peuvent également classer correctement les sentiments, la connaissance des trois domaines est nécessaire. En 1995, le terme a été inventé par Rosalind Picard et a été continuellement développé depuis.
L’informatique affective est basée sur l’apprentissage automatique. Cela forme l’algorithme respectif à reconnaître correctement les sentiments et à y réagir de manière appropriée. L’objectif est d’équiper les ordinateurs d’intelligence émotionnelle et de les faire simuler l’empathie afin qu’une réponse appropriée de la machine à l’action humaine puisse être choisie.

Pour reconnaître les sentiments, quatre sources de données différentes sont actuellement utilisées. Il peut s’agir de données visuelles à travers des images ou des vidéos, des données audio, des textes ou des données physiologiques. Cela permet à la machine de reconnaître les émotions de base ainsi que de réagir de manière appropriée à des sentiments qui ne peuvent pas être compris dans les mots.
Pour l’analyse à partir de données image ou vidéo, la technologie évalue les expressions faciales des gens. L’analyse faciale est particulièrement facile lorsqu’une personne est assise devant un PC ou un smartphone, car les expressions faciales peuvent être facilement capturées et évaluées via la webcam.

Dans les appels téléphoniques, d’autre part, les données audio sont utilisées. Ici, la vitesse, la hauteur et le volume de la voix sont affectés à l’état émotionnel correspondant. Par exemple, si une personne est excitée, la voix devient généralement plus rapide et les mots sont avalés.
De même, les textes sont évalués par analyse de sentiment. Ils sont divisés en textes positifs et négatifs par des algorithmes intelligents et donc aussi le contenu très étendu est évalué automatiquement. L’humeur de communautés en ligne entières et leur attitude vis-à-vis de votre entreprise peuvent être évaluées par les données textuelles, par exemple. Si les commentaires négatifs et les messages s’accumulent, cela pourrait indiquer une tempête de merde imminente et vous donner des indications précoces de contre-mesures à prendre.

Si aucune des trois sources de données ne peut être utilisée, les données physiologiques peuvent également fournir des conclusions précises sur l’émotion. La fréquence cardiaque, la température de surface de la peau et les mouvements, comme monter et descendre, peuvent catégoriser l’humeur d’une personne. Ces données sont principalement fournies par des portables ou des smartphones. Par exemple, si la fréquence cardiaque est augmentée, la température de la peau est plus élevée et la personne se déplace saccadé et sans but, cela peut indiquer un état émotionnel négatif, comme le stress ou l’agressivité.

L’informatique affective a maintenant de nombreuses applications. Dans les centres d’appels, les agents téléphoniques humains sont soutenus par l’intelligence artificielle pour fournir un service encore meilleur. Cela fonctionne en analysant les changements de langue et de ton et les conseils appropriés sur la meilleure façon d’y répondre. Le cours souhaitable de la conversation est ainsi contrôlé par des algorithmes intelligents. Ou le client est analysé et classé par un appel informatique en amont, puis affecté à un agent approprié spécialisé dans l’humeur. De cette façon, les clients peuvent être transmis aux apprentis de bonne humeur et ceux qui ont déjà crié à la voix de l’ordinateur peuvent être transmis à des experts du service à la clientèle.

Les chatbots utilisent également l’informatique affective pour activer l’historique naturel des conversations. Il en va de même pour d’autres interfaces textuelles, où l’intelligence émotionnelle évite également le sentiment d’écrire avec un robot et permet la communication comme avec un autre être humain. Les capteurs de smartphones, les systèmes de maison intelligents et divers portables sont également susceptibles d’être de plus en plus enrichis par l’informatique affective à l’avenir.

. Cette technique peut être utilisée dans la communication par e-mail avec les clients ainsi que dans les médias sociaux pour analyser les commentaires, les humeurs des adeptes et les attitudes envers la marque.
Mais l’informatique affective est également utilisée avec succès dans des domaines au-delà du service à la clientèle et du marketing. Dans l’enseignement, en particulier dans l’éducation en ligne ou à distance, le manque d’interaction personnelle est compensé par l’informatique affective. L’humeur de l’élève peut être analysée et le programme d’études adapté en conséquence et les exercices sélectionnés de manière appropriée. Cela peut être un soutien utile pour les plates-formes d’apprentissage, les programmes de formation en ligne, mais aussi pour les tuteurs et améliorer la réussite de l’apprentissage.

L’informatique affective est également de plus en plus populaire dans le secteur de la santé, en particulier dans les soins aux personnes âgées, en raison du manque de personnel. L’intelligence émotionnelle peut évaluer les patients et prendre ou ordonner des mesures appropriées. .
Dans le développement de jeux vidéo pour le divertissement ou la thérapie, de plus en plus de technologie de l’informatique affective est également en cours d’intégration.

Comme vous pouvez le voir, l’informatique affective en est encore à ses balbutiements, mais offre déjà de nombreuses applications utiles. Les domaines connexes, tels que le biofeedback et l’interaction homme-ordinateur, sont également en constante évolution, permettant encore plus de possibilités et de techniques plus sophistiquées. Dans l’ensemble, l’informatique affective est déjà très précise et dans la plupart des cas parvient à analyser correctement les sentiments.

L’informatique affective donne aux entreprises la possibilité de construire une relation encore meilleure et plus profonde avec leurs clients. Grâce à l’enregistrement précis du comportement humain et à l’évaluation des émotions et des mouvements, une image complète du client peut être dessinée et adressée individuellement à lui et à sa situation actuelle. Bien sûr, il y a aussi des dangers. Les énormes quantités de données doivent être traitées et stockées en toute sécurité afin d’éviter les abus. La vie privée du client doit également être respectée, malgré les grandes connaissances de lui, et les mesures de publicité doivent également être évaluées d’un point de vue éthique.

Le domaine trouvera certainement de nombreuses applications nouvelles et créatives à l’avenir, comme beaucoup se passe ici en ce moment et de nouvelles techniques et algorithmes sont constamment développés. Il vaut donc la peine de s’en tenir aux développements actuels et de considérer où l’informatique affective pourrait soutenir sa propre entreprise.