L'IA peut-elle savoir ce qu'on ressent ?

Deux approches pour une même quête : signaux physiques et langage écrit

Pour comprendre comment une IA tente de cerner nos émotions, il faut distinguer deux approches technologiques bien distinctes. La première, souvent popularisée par les films de science-fiction, analyse nos signaux physiques. La seconde, plus proche de notre quotidien avec des outils comme ChatGPT, se concentre sur l'analyse du langage.

L'analyse des signaux physiques : déchiffrer le langage du corps et de la voix

Cette approche repose sur des capteurs (caméras, microphones) et des algorithmes d'analyse de signal. Elle cherche à interpréter ce que notre corps trahit, souvent inconsciemment.

L'analyse faciale : au-delà du simple sourire

Loin de se contenter de détecter un sourire, l'IA faciale moderne, issue du domaine de la vision par ordinateur (Computer Vision), cartographie des dizaines de "points d'ancrage" (landmarks) sur votre visage. Elle suit en temps réel la courbure des lèvres, l'ouverture des yeux, le froncement des sourcils ou la position de la mâchoire. Ces données sont ensuite comparées à des systèmes de référence comme le Facial Action Coding System (FACS), qui décompose chaque expression en "Unités d'Action" (AUs) musculaires. En identifiant la combinaison précise de ces AUs, l'IA ne dit pas "vous êtes triste", mais calcule une probabilité pour plusieurs émotions de base (joie, tristesse, colère, surprise, peur, dégoût).

Exemple concret d'IA faciale

Un leader dans ce domaine est l'entreprise suédoise Smart Eye, qui a racheté la pionnière Affectiva. Leur technologie d'Interior Sensing (capteurs intérieurs) est intégrée dans des voitures de marques comme General Motors ou BMW. Une caméra dans l'habitacle analyse en temps réel le visage du conducteur pour détecter la somnolence, la distraction (regard hors de la route) ou le stress. Si un risque est détecté, le système peut déclencher une alerte sonore ou vibrante pour prévenir un accident. C'est une application directe et déjà déployée de l'IA faciale.

L'analyse vocale : la musique de nos sentiments

Ici, ce ne sont pas les mots mais leur contenant qui est analysé. Le domaine du Traitement Automatique de la Parole permet à l'IA d'extraire des caractéristiques acoustiques du signal vocal. Après avoir converti l'onde sonore en signal numérique, l'algorithme mesure des paramètres comme la hauteur moyenne du ton (pitch), l'intensité, le débit, mais aussi des mesures plus fines comme le jitter (variation microscopique de la hauteur), le shimmer (variation de l'intensité), le timbre ou encore les formants (qui renseignent sur les voyelles et la tension des cordes vocales). Une voix plus grave et un débit plus lent peuvent indiquer de la tristesse, tandis qu'un ton élevé et des variations rapides peuvent signaler de l'excitation ou du stress.

Exemples concrets d'IA vocale

Deux entreprises illustrent bien l'application de cette technologie. D'abord, Sonde Health, spécialisée dans les biomarqueurs vocaux. Leur plateforme demande aux patients d'enregistrer de courts échantillons de voix (par exemple, en disant "Aaaah" pendant 10 secondes). L'IA analyse ces sons pour détecter des signatures associées à des conditions comme la dépression, l'asthme ou l'hypertension. Cela permet un suivi médical à distance et non-invasif.

Ensuite, Behavioral Signals (anciennement EmoVoice) applique cette technologie aux centres d'appels. Leur IA analyse les conversations entre les clients et les agents pour évaluer en temps réel le niveau d'engagement, de frustration ou de satisfaction des deux parties. L'objectif est d'identifier les points de friction et d'aider les agents à améliorer la qualité de leurs interactions, ce qui a un impact direct sur la fidélisation client.

L'analyse du langage écrit : quand les mots trahissent nos émotions (le cas de ChatGPT)

Comment des outils comme ChatGPT, Gemini ou Claude peuvent-ils prétendre comprendre vos émotions alors qu'ils n'ont ni yeux ni oreilles ? Ils lisent. Ils analysent le texte que vous leur soumettez avec une finesse qui dépasse largement la recherche de mots-clés. Ils décryptent le ton perçu à travers l'écrit.

Les indices textuels de l'émotion

Un Grand Modèle de Langage (LLM) analyse plusieurs couches d'information dans vos phrases :

• Le choix du vocabulaire: "Je suis anéanti" n'a pas la même charge émotionnelle que "Je suis déçu".
  
• La structure de la phrase: Des phrases courtes, saccadées, peuvent refléter la panique ou la colère. Des phrases longues et complexes peuvent indiquer une réflexion profonde ou de la confusion.
  
• La ponctuation et la mise en forme: Une abondance de points d'exclamation, de majuscules ou l'usage d'émoticônes sont des signaux directs.
  
• Le contexte de la conversation: L'IA se souvient de ce que vous avez dit précédemment, ce qui lui permet de comprendre l'évolution de votre humeur.
  

Quand vous lui demandez d'écrire un e-mail "sur un ton professionnel mais ferme", l'IA génère un texte en sélectionnant les mots et la structure syntaxique qui correspondent statistiquement à ce ton dans sa base d'entraînement.

Les limites et les dangers de l'IA émotionnelle

Le potentiel de cette technologie est contrebalancé par des risques éthiques et techniques majeurs. Loin d'être un outil neutre, l'IA émotionnelle, qu'elle analyse le visage, la voix ou le texte, porte en elle les germes de la surveillance, de la discrimination et de la manipulation. Comprendre ses limites est essentiel avant de l'adopter.

L'illusion de l'objectivité et le risque d'erreur

Le plus grand danger est de croire qu'un diagnostic d'IA est objectif et infaillible. Une IA ne "lit" pas les émotions, elle calcule une probabilité basée sur des données. Cette probabilité peut être fausse. Une IA faciale peut confondre un froncement de sourcils dû à une mauvaise vue avec un signe de colère. Une IA vocale peut interpréter une voix enroulée à cause d'un rhume comme un signe de tristesse. Une IA textuelle peut prendre une remarque sarcastique au premier degré. Dans des contextes à hauts risques comme le recrutement ou l'évaluation d'un demandeur d'assurance, ces erreurs peuvent avoir des conséquences dramatiques.

Les biais culturels : une IA qui ne comprend pas le monde

Une émotion n'est pas universelle. Le sourire, par exemple, est interprété différemment selon les cultures. Une IA faciale entraînée principalement sur des données occidentales risque de mal interpréter les émotions de personnes d'autres origines. De même, les intonations vocales varient énormément : certaines cultures parlent de manière plus expressive et forte, ce qui pourrait être mal interprété comme de l'agressivité par une IA. Pour le texte, le défi est encore plus grand : le sarcasme, l'ironie ou l'argot sont hautement contextuels et culturels, et un LLM peut facilement les rater, menant à des conclusions erronées et discriminatoires.

Le consentement bafoué et la transparence absente

Pouvez-vous donner un consentement éclairé si vous ne savez même pas que vos émotions sont analysées ? Souvent, cette technologie est utilisée à notre insu lors d'un appel téléphonique (analyse vocale), d'un entretien d'embauche (analyse faciale) ou simplement en naviguant sur un site web (analyse textuelle). De plus, les algorithmes sont souvent des boîtes noires : il est impossible de savoir pourquoi l'IA a conclu que vous étiez "stressé" ou "malhonnête", que ce soit à partir de votre visage, de votre voix ou de vos écrits. Ce manque de transparence rend tout recours impossible.

La surveillance et la manipulation à grande échelle

Le danger ultime est celui du profilage psychologique. Imaginez un futur où votre assureur analyse vos conversations téléphoniques (vocale) et vos messages (texte) pour ajuster votre prime, ou un employeur qui évalue le "moral" de ses équipes via les caméras de visioconférence (faciale). Plus insidieux encore est le risque de manipulation : une publicité qui détecte votre tristesse (via votre webcam ou vos recherches) et adapte son message pour vous vendre un produit réconfortant. Nos émotions deviendraient alors un levier d'influence comme les autres, menaçant notre autonomie de décision.

Savoir, oui. Comprendre, pas encore.

Alors, l'IA peut-elle savoir ce qu'on ressent ? La réponse est un "oui, mais...". Oui, elle peut devenir un détecteur de signaux émotionnels de plus en plus performant, qu'il s'agisse de micro-expressions, de caractéristiques vocales ou de tournures de phrases. Elle peut identifier des patterns associés à la joie, la colère ou la tristesse.

Mais elle ne peut pas comprendre ces émotions. Il lui manque la conscience de soi, l'empathie, et la capacité à saisir le contexte personnel et culturel qui donne tout son sens à un sentiment. L'IA ne ressent pas la peine d'un deuil, elle détecte un vocabulaire et un ton associés à la tristesse. La véritable question n'est donc plus technique, mais humaine : comment allons-nous, en société, choisir d'utiliser ces outils puissants ? La responsabilité de leur usage, et de leurs limites, reste entièrement entre nos mains.