Maintenant qu'il est courant d'analyser les textes, la prochaine étape est de collecter ces sentiments exprimés au travers de la voix et de l'image.
De les collecter, mais également de les utiliser en temps réel pour adapter la réponse apportée.
C'est le travail réalisé par deux universités espagnoles (Universidad Carlos III de Madrid, UC3M et Universidad de Granada, UGR) qui ont conçu un outil logiciel pour analyser l'état émotionnel d'un correspondant et être capable d'adapter les réponses fournies par une machine en fonction de cet état.
Les scientifiques se sont au départ focalisés sur les sentiments négatifs : le doute, la colère, l'ennui. La machine analyse le timbre de la voix, la vitesse de la parole, les pauses entre les mots, l'énergie… soixante paramètres sont pris en compte.
De l'analyse prédictive permet en plus d'anticiper un changement d'état de la part de l'interlocuteur.
Dans la seconde partie de leur travail, les chercheurs ont imaginé comment adapter les réponses fournies par un système aux émotions de la personne qui l'interroge. Si la personne doute, on va par exemple lui donner plus de détails sur le sujet concerné. Si elle est en colère, on évitera de lui proposer un produit supplémentaire qui ne ferait que renforcer sa colère.
Plus d'informations et les contacts avec les chercheurs concernés sur le site de l'université
De les collecter, mais également de les utiliser en temps réel pour adapter la réponse apportée.
C'est le travail réalisé par deux universités espagnoles (Universidad Carlos III de Madrid, UC3M et Universidad de Granada, UGR) qui ont conçu un outil logiciel pour analyser l'état émotionnel d'un correspondant et être capable d'adapter les réponses fournies par une machine en fonction de cet état.
Les scientifiques se sont au départ focalisés sur les sentiments négatifs : le doute, la colère, l'ennui. La machine analyse le timbre de la voix, la vitesse de la parole, les pauses entre les mots, l'énergie… soixante paramètres sont pris en compte.
De l'analyse prédictive permet en plus d'anticiper un changement d'état de la part de l'interlocuteur.
Dans la seconde partie de leur travail, les chercheurs ont imaginé comment adapter les réponses fournies par un système aux émotions de la personne qui l'interroge. Si la personne doute, on va par exemple lui donner plus de détails sur le sujet concerné. Si elle est en colère, on évitera de lui proposer un produit supplémentaire qui ne ferait que renforcer sa colère.
Plus d'informations et les contacts avec les chercheurs concernés sur le site de l'université