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Des Émotions Partagées
Les machines ne ressentent pas d’émotions, mais elles ont la capacité de les identifier. C’est ce à quoi croient de nombreuses entreprises du secteur technologique, bien financées par des investisseurs.
Des startups aux grandes entreprises comme Amazon et Microsoft, de nombreux acteurs du secteur développent des produits d’analyse émotionnelle. Ces systèmes sont conçus pour examiner les visages des gens afin de déterminer leurs états d’esprit. Cependant, des recherches montrent que ces technologies pourraient nuire plutôt que d’aider, notamment dans des processus de recrutement ou d’admission scolaire.
Fusion Technologique
D’après un article récent du Guardian, les systèmes de détection des émotions reposent sur deux technologies principales. La première est la vision par ordinateur, qui « voit » les visages des individus et détecte leurs traits et expressions. La seconde est une intelligence artificielle dédiée à l’analyse des données collectées pour établir ce que la personne ressent. Par exemple, un visage avec des sourcils froncés et des yeux exorbités pourrait être classé comme « en colère », tandis qu’un large sourire serait perçu comme « heureux ».
Ces systèmes sont déjà en action dans de nombreuses applications. Des entreprises comme IBM et Unilever utilisent ces technologies pour sélectionner des candidats lors de processus de recrutement. De même, Disney analyse les réactions du public lors des projections de films grâce à ces systèmes.
Expérimentations en Éducation
De plus, des techniques expérimentales sont envisagées dans les établissements scolaires pour évaluer l’engagement des élèves, qu’ils soient attentifs ou distraits. Meredith Whittaker, directrice adjointe de l’institut de recherche AI Now, a partagé son point de vue avec The Guardian, mentionnant que ces technologies sont également testées dans le milieu scolaire.
L’IA Partialisée
Il est évident que ce type de technologie présente des avantages pour des entreprises comme Disney et IBM, mais cela dépend de l’exactitude des systèmes. Malheureusement, cela semble poser problème. En décembre, des chercheurs de l’Université de Wake Forest ont publié une étude examinant plusieurs systèmes de détection des émotions, y compris celui de Microsoft. Ils ont constaté que ces systèmes attribuaient plus souvent des émotions négatives aux photos de personnes noires par rapport à celles des personnes blanches, même lorsque les sourires étaient similaires. Cela reflète les biais raciaux que l’on retrouve dans d’autres types d’intelligence artificielle.
Whittaker souligne que ces systèmes défaillants exposent les individus à des risques réels.
« Cette information pourrait influencer la capacité des gens à obtenir un emploi ou même à être évalués à l’école, » a-t-elle ajouté dans son entretien avec The Guardian. « Si l’analyse n’est pas extrêmement précise, cela constitue un risque tangible. »
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FAQ
Qu’est-ce que l’analyse émotionnelle ?
L’analyse émotionnelle utilise des algorithmes et des technologies de vision par ordinateur pour interpréter les expressions faciales et identifier les émotions d’une personne.
Comment ces technologies sont-elles utilisées ?
Ces systèmes sont largement utilisés dans le recrutement, le marketing et même dans les écoles pour évaluer l’humeur des candidats ou des étudiants.
Quels sont les risques associés à cette technologie ?
Les principaux risques résident dans les biais raciaux et d’autres inexactitudes qui pourraient influencer négativement les décisions concernant l’emploi et l’évaluation scolaire.
Y a-t-il des efforts pour améliorer ces systèmes ?
Oui, certaines entreprises et chercheurs travaillent à l’amélioration de ces systèmes pour réduire les biais et augmenter la précision de l’analyse émotionnelle.
Quels sont les avantages potentiels de l’analyse émotionnelle ?
Lorsque utilisée correctement, l’analyse émotionnelle pourrait améliorer les interactions sociales, la formation des employés et même la conception de produits, en créant des expériences plus personnalisées et engageantes.
