La reconnaissance des émotions

La reconnaissance des émotions

Après la computer vision et la reconnaissance faciale, voici le troisième volet de notre série sur la reconnaissance visuelle : les émotions.

1La reconnaissance automatisée des émotions consiste à utiliser la technologie pour détecter et identifier les émotions humaines, à partir des expressions faciales, des mouvements corporels, des gestes ou de la voix.

2Le but ultime est de prédire à grande échelle les réactions et les comportements humains.

3Il ne s’agit plus seulement de recherche appliquée mais bien de mise en oeuvre, notamment dans trois domaines :

  • L’éducation des enfants avec par exemple 4LillteTrees, société hongkongaise qui aide les écoles à mieux déceler les ressentis des élèves pendant les cours et adapter leur enseignement ;
  • Les entretiens d’embauche avec le très controversé HireVue qui se limite désormais à l’évaluation, après avoir fait machine arrière sur le ressenti automatisé ;
  • Les chats bots des services clients.

4Depuis le milieu des années 2010, la reconnaissance des émotions a bénéficié des progrès fulgurants des programmes de langage naturel (NLP).Grâce à la multiplication des données disponibles, au deep learning et à de nouveaux algorithmes (Support Vector Machines, Naive Bayes, Maximum Entropy…), on peut aujourd’hui parler d’un Internet des émotions.

5Ces recherches ont également utilisé la base de données lexicale WordNet et la classification des 7 émotions humaines universelles de Paul Ekman, qui a lui-même mis en garde contre les résultats “automatisés” obtenus à partir de ses travaux…

6Un marché à la croissance explosive. Selon Markets & Markets, le marché de la détection des émotions devrait doubler d’ici 2026 pour atteindre 37 milliards de dollars contre 19,5 milliards en 2020.

7Cette croissance s’explique par un double besoin durable :

  • mieux comprendre les comportements humains dans un monde où la distance s’installe ;
  • étudier le comportement des consommateurs, afin de concevoir des expériences uniques, sur mesure.

La leçon à tirer

Les résultats ne sont pas encore totalement probants mais il semblerait que nos émotions soient elles aussi des données transformables en algorithmes… 

Pour aller plus loin


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