Informatique affective (IA émotionnelle)

L'informatique affective, également connue sous le nom d'IA émotionnelle, est un domaine d'étude de l'informatique cognitive et de l'intelligence artificielle qui s'intéresse à la collecte de données à partir des visages, des voix et du langage corporel pour mesurer les émotions humaines. Un objectif commercial important de l'AC est de créer des interfaces homme-machine capables de détecter l'état d'esprit de l'utilisateur final et d'y répondre de manière appropriée. L'informatique affective peut être utilisée pour améliorer l'interaction numérique et offrir des avantages pour un large éventail d'autres applications. Par exemple, dans une situation d'apprentissage en ligne, un programme d'informatique affective pourrait détecter si un étudiant est frustré et lui proposer des explications plus détaillées ou des informations supplémentaires. La programmation CA est un outil qui peut être utilisé pour aider les patients à distance à comprendre leurs humeurs et à identifier les signes de dépression. Les possibilités commerciales actuellement étudiées comprennent le marketing, le divertissement et la gestion de la relation client (CRM), ainsi que la gestion des ressources humaines (HRM). Un dispositif informatique doté d'un programme d'IA des émotions recueille des indices sur l'état émotionnel d'un utilisateur à partir de diverses sources, notamment les expressions faciales, la tension musculaire, la posture, les gestes des mains et des épaules, les modèles de discours, le rythme cardiaque, la dilatation des pupilles et la température corporelle. La technologie qui prend en charge la mesure et l'analyse des émotions comprend des capteurs, des caméras, des big data, des moteurs d'analyse d'apprentissage profond. À ce jour, des API RESTful sont disponibles pour mesurer les émotions humaines auprès d'entreprises telles que Affectiva, Humanyze, CrowdEmotion et Emotient. Les API d'IBM Watson comprennent Tone Analyzer et Emotion Analysis. Rosalind Picard (une informaticienne du MIT qui a fondé Affectiva) est la personne la plus souvent créditée de l'informatique affective. Le terme affect peut être utilisé en psychologie pour désigner le ton émotionnel d'un patient.