lundi 16 novembre 2015

L'intelligence artificielle des passions de l'âme



Rosalind W. Picard, Affective Computing, Cambridge, The MIT Press, 292 p. 2000, Bibliogr, Index

Descartes voyait dans les émotions des "passions de l'âme" (1649), les effets de l'action du corps sur l'âme. Avec l'analyse des émotions et le "calcul affectif" (affective computing), l'analyse des expressions du visage est devenue une discipline scientifique recourant à l'intelligence artificielle pour déterminer l'humeur, les sentiments d'une personne.
Une telle connaissance, si elle est rigoureuse, peut donner lieu à de nombreuses exploitations commerciales, médicales, éducatives. L'humeur, bonne ou mauvaise, est-elle une variable discriminante du comportement du consommateur, de l'élève, des décideurs, des politiciens ? Que révèle-t-elle de la santé d'une personne, des risques de maladie, de son intention d'acheter ?

Pour celui qui s'émeut, l'émotion, disait Jean-Paul Sartre, est une "transformation du monde" (Esquisse d'une théorie de l'émotion, 1938) : en effet, dans l'émotion tout se mêle et se confond, la pensée (cognition), le corps et la conscience ; aussi l'émotion fait-elle l'objet d'une approche nécessairement interdisciplinaire, combinant à l'anthropologie les sciences cognitives, la robotique, le machine learning, l'oculométrie et, bien sûr, la psycho-physiologie, où Jean-Paul Sartre voyait le "sérieux de l'émotion" (observation des états physiologiques).
L'analyse de l'émotion fait l'objet d'un projet du MediaLab au MIT (Cambridge) au point de départ duquel se trouvent les recherches de Rosalind Picard, où elle est Professeure. Son ouvrage fondateur, Affective Computing, déclare un objectif que l'on peut résumer en quelques mots : pour les rendre plus intelligents, doter les ordinateurs des moyens de comprendre les émotions pour qu'ils puissent "avoir le sentiment de", voire même, "faire du sentiment". "Computers that recognize and express affect". Avec quels types de données faut-il les alimenter ? Quel rôle peut jouer l'internet des choses que l'on porte sur soi (capteurs, affective wearables) dans cette perspective ?

L'intelligence artificielle peut permettre d'approfondir la compréhension des émotions et des sentiments (feelings). Rosalind Picard met en avant de son travail la déclaration de Marvin Minsky (comme elle, Professeur au MIT auteur de The Emotion Machine et de The society of Mind) : il ne s'agit pas de savoir si une machine intelligente peut avoir des émotions mais si une machine peut être intelligente sans avoir d'émotions. On devine sa réponse.

L'ouvrage commence par l'étude du cadre intellectuel général de l'"affective computing", la description des émotions ; il débouche en seconde partie sur l'ingéniérie propre à son développement, aux conditions de la reconnaissance automatique des émotions par un ordinateur.
L'analyse des visages et des émotions exprimées ("emotion recognition") repose sur quelques opérations essentielles à partir d'une base de données de visages, détection des visages, codage des expressions faciales ("facial coding"), catégorisation des émotions de base. Notons que cette catégorisation est sans cesse reprise depuis Descartes qui en distinguait, intuitivement, "six simples et primitives" (art. 69 du Traité des passions : admiration, amour, haine, désir, joie, tristesse), les autres émotions n'en étant que des compositions ou des espèces. L'affective computing devrait rendre possible une analyse plus objective, passive des émotions. Quid de la détection des sarcasmes ?
Le diagnostic final, l'identification d'une émotion, d'une humeur (mood) combine l'analyse de la voix et de celle des expressions du visage.
Science fiction ? On pense au film Ex Machina dont le personnage est un robot, alimenté par toutes données du Web, dont les photos des réseaux sociaux (micro-expressions mémorisées), capable de décoder les émotions humaines. Comprendre des émotions est une étape clé sur le chemin du test de Turing.

Les applications sont nombreuses et des entreprises vendent l'exploitation de l'analyse des émotions. Citons, par exemple, pour le marketing :
  • RealEyes qui se veut "the Google of emotions". Recourant à la reconnaissance faciale, il s'agit d'observer l'effet de stimuli marketing dans les points de vente : produits, agencement des linéaires, PLV. Utilisé par Ipsos.
  • Affectiva (dans laquelle a investi WPP) propose, en temps réel, des emotion analytics issus des travaux du MediaLab (MIT)
  • Innerscope Research (racheté par Nielsen) se réclame de la consumer neuroscience
  • Emotient quantifie l'émotion, l'attention, l'engagement pour prédire le succès d'un message publicitaire, d'une émission. Racheté par Apple en Juin 2016.
  • Virool analyse les émotions des utilisateurs de vidéo sur le Web (eIQ platform)
  • A titre d'exemple, signalons le projet européen de recherche SEMEOTICONS qui vise l'auto-surveillance à l'aide d'un miroir intelligent (wize mirror ou affective mirror) pour l'auto-diagnostic
  • Signalons encore l'analyse des émotions politiques lors des débats électoraux (cf. par exemple, au Canada en septembre 2015 avec le FaceReader du Tech3Lab de Montréal
  • La BBC étudie l'impact émotionnel de la publicité dite "native" avec CrowdEmotion.
  • Vyking recourt à la reconnaissance faciale pour cibler les consommateurs selon les émotions que manifestent les visages.
  • FacioMetrics (née en 2014 de Carnegie Mellon University) a été rachetée en novembre 2016 par Facebook.
L'ouvrage de Rosalind Picard a peu vieilli dans ses principales problématiques. L'hypothèse de l'universalité des émotions de base (cf. les travaux, discutables, de Paul Ekman) qui, pour partie préside à la catégorisation, reste à démontrer. Des travaux d'ethnologie devraient y pourvoir, mais aussi des travaux d'historiens (cf. l'ouvrage récent de Damien Boquet et Piroska Nagy, Sensible Moyen Âge. Une histoire des émotions dans l'Occident médiéval, 2015, Paris, Seuil, 475 p., Bibiogr., Index ou celui, plus gloabal, de Jean-Jacques Courtine, Claudine Haroche, Histoire du visage. Exprimer et taire ses émotions (XVIe - début XIXe siècle, Paris, Petite Bibliothèque Payot, 1988, 2007, 287 p.
Enfin, l'analyse de l'émotion doit être rapprochée de l'analyse de sentiments qui compte sur l'étude des expressions langagières pour déceler la tonalité positive ou négative d'un texte, d'un énoncé. 

1 commentaire:

  1. Olympe Meissonnier21 novembre 2015 à 10:10

    Après avoir longtemps été délaissées par les technologies numériques, les émotions font l'objet d'analyses et d'innovations bienvenues... Les années à venir vont probablement receler de découvertes et d'annonces disruptives sur le fonctionnement de notre esprit : perspectives foisonnantes pour le commerce, la relation client, la création de contenus médias, l'éducation pour enfants comme adultes...

    Il est vrai que la représentation binaire du monde informatique laissait peu place à une expression - largement imperceptible pour la machine - des sentiments humains. Parmi les philosophes, le rigoureux janséniste Pascal répétait que "le coeur a ses raisons que la raison ne connaît point". En 2015, ce fragment célèbre des Pensées ferait-il loi comme au XVIIe siècle ? On tend aujourd'hui à penser que la scission entre raison et émotion n'est plus pertinente pour expliquer les mécanismes du cerveau humain : l'émotion, au lieu d'être un handicap ou une zone grise pour la science rationnelle, devient un atout précieux dans les neurosciences et la programmation neurolinguistique. Les études marketing, qui se sont emparées du pouvoir émotionnel depuis bien longtemps, montrent notamment que l'émotion permet de stimuler une zone sensible du cerveau qui fixe beaucoup plus intensément la mémoire (et par conséquent, favorise la fidélisation, l'intention d'achat, la prescription, ou au contraire le sentiment de trahison et l'aversion pour un élément de notre environnement).

    Aujourd'hui, on parvient progressivement à détecter les émotions de façon automatique : Facebook fait de la lecture de photographies et la machine d'intelligence artificielle d'IBM, Watson, sait de mieux en mieux relever le sous-texte émotionnel d'un énoncé. Toutefois, pour Damasio (Le Sentiment même de soi, 1999), la vraie frontière existe entre les émotions et les sentiments : "Les émotions sont d’une certaine façon publiques, on peut les mesurer, les étudier. Les sentiments, par contre, sont privés, subjectifs. Ils sont ressentis par l’individu et lui seul. Il ne s’agit pas de comportements mais de pensées". C'est précisément ce qui rend leur traitement si difficile pour les ordinateurs et fait leur exception humaine. Le film Vice Versa (Inside Out) de Disney Pixar, illustre à la perfection le rôle des émotions dans le contrôle de notre vie : elles sont tout ce qu'il y a d'imprévisible, d'irrationnel et de contingent dans notre relation au monde extérieur.

    Mais, à rendre les sentiments intelligibles et quantifiables, a t-on plus à gagner en bénéfices économiques qu'à perdre en principes éthiques ? Le film Her de Spike Jonze, qui présente la relation ambiguë entre un ordinateur intelligent et son propriétaire (un homme célibataire), montre les dérives de cette entreprise technologique. De nouvelles questions se poseront avec les initiatives de surveillance et de merchandising bientôt déployées dans l'espace public : si l'on ne peut plus se retrancher dans ses propres émotions, où se limiteront les libertés individuelles ?

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