L’intelligence artificielle ne se limite plus à traiter des chiffres ou à reconnaître des visages – elle apprend à lire ce que nous ressentons. Ce que l’on appelle l’IA de détection des émotions (également connue sous le nom d’IA émotionnelle ou d’informatique affective) utilise des algorithmes pour analyser nos expressions faciales, notre ton de voix, nos messages textuels, et même nos signaux corporels afin d’inférer les émotions humaines. La promesse est séduisante : des applications plus intuitives, des robots empathiques et des expériences personnalisées qui s’adaptent à nos humeurs. Mais à mesure que cette technologie passe des laboratoires de recherche aux lieux de travail, aux écoles et aux espaces publics, elle soulève de grandes questions. Comment ces IA « liseuses d’esprit » fonctionnent-elles exactement ? Où sont-elles utilisées aujourd’hui ? Et pourquoi certains experts sont-ils aussi enthousiastes face aux possibilités que d’autres sont inquiets des dangers ? Dans ce rapport approfondi, nous explorerons le fonctionnement de l’IA de détection des émotions, ses applications concrètes dans différents secteurs, les derniers développements en 2024–2025, ainsi que les préoccupations éthiques qu’elle suscite – en citant tout au long des avis d’experts et des faits actuels.
Qu’est-ce que l’IA de détection des émotions et comment fonctionne-t-elle ?
L’IA de détection des émotions désigne des algorithmes qui reconnaissent et interprètent les émotions humaines à partir de différentes données d’entrée. Il s’agit essentiellement de doter les machines d’une forme d’intelligence émotionnelle. Les chercheurs appellent souvent ce domaine informatique affective. Les systèmes d’IA tentent de « lire » les sentiments à travers plusieurs canaux :
- Analyse faciale : L’une des approches les plus courantes consiste à utiliser la vision par ordinateur pour analyser les expressions du visage. Une caméra capture une image (ou une vidéo) du visage d’une personne, et l’IA détecte d’abord le visage et les points clés (yeux, sourcils, bouche, etc.). Ensuite, à l’aide de l’apprentissage profond (souvent des réseaux de neurones convolutifs), elle examine les mouvements musculaires ou les « micro-expressions » et classe l’expression faciale dans une catégorie d’émotion viso.ai. De nombreux systèmes sont entraînés à reconnaître les expressions de base comme la joie, la tristesse, la colère, la peur, la surprise, le dégoût et la neutralité botpenguin.com. Par exemple, une bouche souriante et des yeux plissés pourraient être étiquetés comme « heureux », tandis qu’un front froncé pourrait indiquer « en colère » – même si, comme nous le verrons, ce n’est pas toujours si simple.
- Analyse du ton de la voix : Au-delà de ce que nous disons, la façon dont nous le disons peut transmettre une émotion. Les algorithmes de reconnaissance des émotions dans la parole écoutent les schémas audio dans la voix d’un locuteur – des éléments comme la hauteur, le volume, la cadence et le ton. Les modèles d’IA analysent ces caractéristiques vocales (intonation, accentuation, rythme, etc.) pour déterminer si une personne semble excitée, calme, contrariée, etc. botpenguin.com. Par exemple, un ton tremblant et aigu peut indiquer la peur ou la colère, tandis qu’un ton lent et monotone peut suggérer la tristesse ou la fatigue. Certains systèmes détectent même des mots ou indices verbaux spécifiques (comme un « ça va » hésitant) qui correspondent à des états émotionnels.
- Analyse de sentiment de texte : Les émotions s’expriment aussi par écrit. L’IA peut effectuer le traitement du langage naturel (NLP) sur des textes – des publications sur les réseaux sociaux aux e-mails ou messages de chat – pour détecter le sentiment. L’analyse de sentiment traditionnelle classe le texte comme positif, négatif ou neutre. Les nouvelles IA émotionnelles vont plus loin en identifiant des sentiments spécifiques dans le texte en analysant le choix des mots, le contexte et la ponctuation botpenguin.com. Par exemple, « Je suis absolument ravi ! » serait perçu comme très positif (heureux/excité), tandis que « Je me sens tellement blessé et seul… » pourrait être signalé comme triste ou en détresse. Les grands modèles de langage et des classificateurs spécialisés sont utilisés pour analyser le ton émotionnel derrière nos mots.
- Autres signaux biométriques : Certains systèmes avancés intègrent également des signaux physiologiques et comportementaux. Cela peut inclure le langage corporel (posture, gestes), le suivi oculaire (où vous regardez et comment vos pupilles se dilatent), le rythme cardiaque, la conductance de la peau ou les ondes cérébrales via des objets connectés. Ces signaux peuvent indiquer du stress ou de l’excitation – par exemple, un rythme cardiaque élevé et des paumes moites peuvent signaler de l’anxiété. Dans la recherche de pointe, l’IA émotionnelle multimodale combine des données faciales, vocales et physiologiques pour une vision plus complète trendsresearch.org. Par exemple, l’IA de surveillance du conducteur d’une voiture pourrait utiliser une caméra pour observer votre visage et un capteur dans le volant pour suivre votre rythme cardiaque, à la recherche de signes de somnolence ou de colère au volant.
Toutes ces méthodes impliquent l’apprentissage automatique sur de grands ensembles de données d’expressions émotionnelles humaines. Les modèles d’IA sont « entraînés » sur des exemples – images de visages étiquetées avec l’émotion affichée, extraits audio étiquetés avec l’humeur du locuteur, etc. Au fil du temps, l’IA apprend des schémas qui relient certains signaux (un sourire particulier, un ton de voix) à des émotions probables. C’est essentiellement de la reconnaissance de motifs : l’IA ne ressent rien elle-même, mais elle fait une supposition éclairée sur nos sentiments à partir des signaux que nous émettons.
Il est important de noter que les IA actuelles de détection des émotions se limitent généralement à reconnaître quelques grandes catégories émotionnelles ou niveaux d’excitation. Les émotions humaines sont nuancées et dépendent du contexte, ce qui rend cette tâche très difficile pour l’IA. Néanmoins, la technologie progresse rapidement. En combinant la vision par ordinateur, l’analyse vocale et le NLP, l’IA émotionnelle d’aujourd’hui peut déduire l’état émotionnel d’une personne avec une précision modérée – dans les bonnes conditions. Comme l’explique un rapport, l’intégration de plusieurs techniques (visage, voix, texte) permet aux machines d’interpréter les émotions humaines « avec une plus grande précision », rendant les interactions plus naturelles et réactives trendsresearch.org. Dans les prochaines sections, nous verrons comment ces capacités sont appliquées dans le monde réel, et jusqu’où elles sont arrivées en 2024–2025.
Applications concrètes dans différents secteurs
L’IA de reconnaissance des émotions a dépassé le cadre du laboratoire pour s’intégrer dans de nombreux secteurs. Voici quelques-unes des applications les plus importantes et cas d’usage par secteur :
- Santé et bien-être : L’IA émotionnelle est testée comme outil pour la santé mentale et le suivi des patients. Par exemple, des chercheurs ont développé des applications pour smartphone qui surveillent le visage et la voix des utilisateurs afin de détecter des signes de dépression ou d’anxiété home.dartmouth.edu. Une étude de 2024 a présenté MoodCapture, une application qui utilise la caméra du téléphone pour détecter les premiers symptômes de dépression en analysant les expressions faciales de l’utilisateur à chaque déverrouillage – identifiant correctement les changements d’humeur avec environ 75 % de précision lors des essais home.dartmouth.edu. Les thérapeutes explorent aussi des IA qui écoutent pendant les séances de conseil pour évaluer l’état émotionnel d’un patient à partir du ton de la voix, pouvant potentiellement alerter si quelqu’un semble de plus en plus en détresse. Dans les hôpitaux, des caméras détectant les émotions pourraient surveiller la douleur ou le niveau de stress des patients en l’absence des infirmiers. Et pour les personnes autistes, l’IA émotionnelle d’assistance peut aider à interpréter les expressions des autres – par exemple, un dispositif portable ou une application sur tablette qui indique à un enfant autiste des messages comme « Maman est contente » ou « Papa a l’air contrarié », l’aidant ainsi à apprendre les codes émotionnels mitsloan.mit.edu.
- Marketing et expérience client : Les entreprises utilisent l’IA émotionnelle pour comprendre les consommateurs à un niveau plus profond. Les annonceurs peuvent tester des publicités ou des vidéos de produits auprès de panels de spectateurs ayant consenti à être enregistrés via webcam ; l’IA analyse ensuite les réactions faciales image par image pour voir quels moments ont fait sourire, rire ou sembler ennuyés les gens. En fait, environ 25 % des entreprises du Fortune 500 ont utilisé l’IA émotionnelle dans la recherche publicitaire pour mesurer l’engagement du public mitsloan.mit.edu. Une entreprise leader dans ce domaine, Affectiva (cofondée par des scientifiques du MIT), permet aux marques de capturer les réactions subconscientes, « viscérales » des spectateurs face aux publicités et de les corréler avec des comportements réels, comme le fait de partager la publicité ou d’acheter le produit mitsloan.mit.edu. Au-delà des publicités, les détaillants explorent l’utilisation de caméras détectant les émotions en magasin pour évaluer la satisfaction client (cette interaction avec le service vous a-t-elle laissé agacé ou satisfait ?). En ligne, les chatbots dotés d’analyse de sentiment essaient d’ajuster leurs réponses en fonction de l’humeur du client – par exemple, en transférant à un agent humain si l’utilisateur semble en colère. Même les panneaux d’affichage physiques ont testé l’analyse des émotions : au Brésil, un système interactif de publicité dans le métro utilisait des flux de caméras pour classer les expressions des usagers (heureux, neutre, surpris, insatisfait) puis modifiait le contenu publicitaire en temps réel pour mieux correspondre à l’humeur de la foule research.aimultiple.com.
- Éducation : Les salles de classe et les plateformes d’apprentissage en ligne expérimentent l’IA pour évaluer les émotions et l’attention des élèves. L’objectif est de créer des environnements d’apprentissage réactifs. Par exemple, une entreprise de tutorat en ligne en Inde a utilisé la reconnaissance des émotions via les webcams des élèves pour suivre l’engagement et la fatigue pendant les cours en directresearch.aimultiple.comresearch.aimultiple.com. Le système surveillait les mouvements des yeux et les expressions faciales pour produire des « scores d’attention », aidant les enseignants à identifier quand les élèves perdaient leur concentration. Dans certaines salles de classe high-tech, des caméras ont été utilisées (de manière controversée) pour scanner les visages des élèves à la recherche de signes de confusion ou d’ennui, afin que les enseignants puissent adapter leurs leçons legalblogs.wolterskluwer.com. Il existe même des rapports en provenance de Chine sur des écoles testant des caméras de reconnaissance faciale qui enregistrent l’état émotionnel des élèves (comme la joie ou la colère) tout au long de la journée businessinsider.com. En théorie, de tels outils pourraient personnaliser l’éducation – un tutorbot pourrait offrir des encouragements s’il détecte de la frustration – mais ils soulèvent aussi des débats sur la surveillance (nous y reviendrons plus tard).
- Automobile : Les constructeurs automobiles intègrent l’IA émotionnelle dans les véhicules pour améliorer la sécurité et l’expérience de conduite. Les systèmes de surveillance du conducteur utilisent des caméras sur le tableau de bord pour observer votre visage et votre posture, vérifiant la somnolence ou la distraction. Si l’IA remarque que vos paupières tombent ou que votre posture s’affaisse (signes de fatigue), elle peut déclencher une alerte. Les marques de luxe vont plus loin en essayant d’évaluer l’état émotionnel des conducteurs : par exemple, détecter si un conducteur est contrarié ou en colère (rage au volant) et intervenir – peut-être en adoucissant la musique ou même en limitant la vitesse de la voiture mitsloan.mit.edu. Affectiva, désormais partie de Smart Eye, dispose d’une plateforme automotive AI qui surveille à la fois le conducteur et les occupants. Elle peut savoir si le conducteur rit ou se dispute, ou si les passagers sont anxieux, et ajuster les paramètres de la voiture en conséquence (imaginez la voiture renforçant les systèmes de sécurité si elle détecte du stress) mitsloan.mit.edu. Dans les voitures semi-autonomes, l’IA émotionnelle pourrait décider si vous êtes trop distrait pour reprendre le contrôle. Les cas d’usage automobile visent tous à utiliser la reconnaissance des émotions pour améliorer la sécurité, le confort et la personnalisation sur la route.
- Divertissement et jeux vidéo : Le divertissement devient plus interactif grâce à l’IA émotionnelle. Les développeurs de jeux vidéo ont commencé à créer des jeux qui réagissent aux émotions du joueur. Un exemple notable est « Nevermind », un jeu de thriller psychologique qui utilise la webcam du joueur (ou un capteur de biofeedback) pour détecter le stress – s’il détecte que vous avez peur, le jeu devient en fait plus difficile, ajoutant plus de frayeurs, tandis que si vous restez calme, le jeu s’adoucit research.aimultiple.com. Cela crée une expérience d’horreur dynamique qui s’adapte à votre niveau de peur. Dans le cinéma et la télévision, les studios testent le suivi facial sur des publics tests pour observer les réactions émotionnelles aux scènes (le rebondissement a-t-il vraiment surpris les spectateurs ? La comédie a-t-elle fait rire ?). Il y a aussi une exploration du contenu personnalisé : imaginez un service de streaming qui pourrait utiliser la caméra de votre ordinateur portable pour observer votre visage et recommander des films adaptés à votre humeur du moment (certains sites de voyage ont même essayé de recommander des destinations en fonction de l’expression faciale de l’utilisateur research.aimultiple.com). Bien que les recommandations de contenu « basées sur l’humeur » à grande échelle soient encore expérimentales, la fusion de l’IA et du divertissement promet de nouvelles formes de médias immersifs et interactifs.
- Forces de l’ordre et sécurité : La reconnaissance des émotions est envisagée pour des applications de sécurité, bien que ce domaine soit le plus controversé. Certains services de police ont envisagé des IA qui analysent les flux CCTV en direct ou les images de caméras-piétons pour signaler des comportements « suspects » ou une potentielle agressivité. Par exemple, des algorithmes peuvent analyser des enregistrements vocaux pour détecter le stress ou la colère afin d’identifier quand un appelant au 911 ou une personne en garde à vue pourrait devenir agressif. Il existe des « détecteurs d’agression » commercialisés pour la sécurité publique qui écoutent les tons de voix en colère ou les cris pour alerter à l’avance la sécurité d’éventuelles bagarres. En Chine, une entreprise appelée Taigusys a développé un système de surveillance par IA qui surveille les visages des employés dans les bureaux en masse et affirme détecter l’état émotionnel de chaque personne – si un employé est heureux, neutre, en colère ou stressé businessinsider.com. Le système prétend même savoir si vous simulez un sourire, et il génère des rapports sur les employés qui affichent trop d’émotions « négatives », suggérant qu’ils pourraient avoir besoin d’une intervention ou être suspects businessinsider.com. Dans les prisons, une technologie similaire a été testée pour surveiller l’état émotionnel des détenus. Des projets pilotes de sécurité aux frontières dans certains pays ont essayé des détecteurs de mensonges par IA qui observent les micro-expressions des voyageurs pour y déceler des « signes de tromperie ». Et les interrogatoires policiers expérimentent des analyses vocales qui tentent de déterminer si un suspect est nerveux. Cependant, aucune force de police ne s’appuie sur ces outils comme preuve unique – même les partisans affirment qu’ils ne devraient être qu’un complément. Comme nous le verrons, les experts appellent à la plus grande prudence ici, car de fausses lectures (par exemple, une IA signalant à tort une personne innocente comme « en colère » ou « trompeuse ») peuvent avoir de graves conséquences dans les contextes de justice et de sécurité.
Derniers développements et actualités (2024–2025)
L’IA capable de détecter les émotions a connu un développement rapide au cours des deux dernières années, allant des percées techniques aux réactions réglementaires. Voici quelques-unes des tendances et actualités récentes notables :
- Investissements et startups en plein essor : Le monde des affaires s’intéresse de près à l’IA émotionnelle. Les analystes du secteur rapportent que « l’IA émotionnelle » devient une tendance forte dans les logiciels d’entreprise, en particulier à mesure que les entreprises déploient davantage de chatbots et d’assistants virtuels qui ont besoin de conscience émotionnelle techcrunch.com. Un récent rapport de recherche de PitchBook prévoit que l’adoption de l’IA émotionnelle augmentera afin de rendre les interactions avec l’IA plus humaines techcrunch.com. Le capital-risque afflue dans ce secteur : par exemple, une entreprise leader de l’IA conversationnelle, Uniphore, a levé plus de 600 millions de dollars (dont un tour de table de 400 M$ en 2022) pour développer une IA capable de lire les émotions des clients lors des appels de service techcrunch.com. De nombreuses startups se lancent dans le domaine – des entreprises comme MorphCast, audEERING, Voicesense, SuperCEED, Siena AI, et d’autres développent des outils pour analyser à grande échelle les signaux faciaux et vocaux techcrunch.com. Les prévisions du marché reflètent cette dynamique : un rapport estime que le marché mondial de la détection et reconnaissance des émotions passera d’environ 3 à 4 milliards de dollars en 2024 à plus de 7 milliards dans cinq ans technologyslegaledge.com, et une autre analyse prévoit une hausse pouvant atteindre 173 milliards de dollars d’ici 2031 (bien que ces estimations varient) research.aimultiple.com. Il est clair que de nombreuses entreprises voient un potentiel commercial dans une IA capable d’évaluer les sentiments – que ce soit pour augmenter les ventes, améliorer la satisfaction client ou renforcer la sécurité.
- Nouvelles capacités technologiques : Sur le plan de la recherche, l’IA s’améliore dans la compréhension des émotions nuancées. Un exemple frappant en 2024 a été un projet de l’Université de Groningue qui a entraîné une IA à détecter le sarcasme dans le langage parlé theguardian.com. En alimentant le système avec des dialogues scénarisés de sitcoms comme Friends et The Big Bang Theory, les chercheurs lui ont appris à reconnaître les schémas vocaux du discours sarcastique (par exemple, un ton exagéré ou traînant). Le modèle pouvait identifier le sarcasme dans l’audio avec environ 75 % de précision theguardian.com. C’est significatif car le sarcasme est notoirement difficile à détecter pour les algorithmes (et parfois même pour les humains !), alors qu’il est essentiel pour comprendre le véritable ressenti dans la communication. Les progrès dans des domaines comme celui-ci indiquent que l’IA émotionnelle va au-delà de la simple détection “heureux vs. triste” vers des signaux sociaux plus complexes. De même, les modèles multimodaux s’améliorent : on voit apparaître des IA qui combinent texte, voix et données faciales pour une lecture émotionnelle plus contextuelle. Des entreprises comme Hume AI (fondée par un ancien chercheur de Google) développent des interfaces vocales empathiques qui répondent non seulement à ce que vous dites mais aussi à la manière dont vous le dites, dans le but de rendre les conversations avec l’IA plus émotionnellement adaptées theguardian.com. Hume a même mis en place un comité d’éthique pour guider le développement de “l’IA empathique” theguardian.com, reconnaissant la nécessité d’avancer avec prudence. Côté matériel, la technologie des caméras et des capteurs est omniprésente et peu coûteuse, ce qui signifie qu’il est plus facile que jamais d’intégrer des capacités de détection des émotions dans les téléphones, les voitures et les appareils domestiques intelligents.
- Adoption grand public et controverses : À mesure que l’IA émotionnelle se déploie, elle rencontre aussi certains obstacles. Un exemple très médiatisé : le géant de la visioconférence Zoom aurait envisagé d’ajouter des fonctionnalités de détection des émotions (comme informer les hôtes de réunion si les participants étaient engagés ou distraits) – mais après un tollé public concernant la vie privée, Zoom a annoncé à la mi-2022 qu’il n’avait “aucun projet” de mettre en œuvre une telle IA de suivi émotionnel. De même, la plateforme de recrutement HireVue avait commencé à utiliser l’IA pour analyser les expressions faciales des candidats lors d’entretiens vidéo, mais en 2021, elle a abandonné la composante d’analyse faciale en raison de critiques scientifiques et de préoccupations publiques. Ces incidents préparent le terrain pour 2024, où la simple idée de la reconnaissance des émotions dans les applications professionnelles ou grand public suscite des sourcils levés (et pas du genre que l’IA devrait suivre). Dans l’actualité, on continue de voir des inquiétudes concernant les abus : par exemple, des rapports selon lesquels des entreprises technologiques chinoises déploient la reconnaissance des émotions sur leurs employés ont suscité des critiques internationales businessinsider.com. Et tandis que certains fournisseurs font la publicité d’une “IA de détection de mensonge” pour la sécurité, des experts ont démystifié nombre de ces solutions comme guère meilleures que le hasard.
- Mouvements réglementaires : Peut-être le développement le plus important en 2024 est que les gouvernements ont commencé à intervenir dans l’IA émotionnelle. En mai 2024, l’Union européenne a finalisé le EU AI Act, une loi d’envergure pour réglementer l’intelligence artificielle. Notamment, cette loi interdit l’utilisation de l’IA pour la reconnaissance des émotions en temps réel dans certains contextes en tant que « risque inacceptable » pour les droits humains theguardian.com. Plus précisément, l’UE interdira les systèmes d’IA qui prétendent déduire les émotions des personnes sur les lieux de travail, dans les écoles ou d’autres institutions publiques (avec seulement de rares exceptions comme la santé ou la sécurité) legalblogs.wolterskluwer.com. Les législateurs européens ont conclu que la reconnaissance des émotions dans de tels contextes est intrusive et peu fiable, et pourrait mener à des résultats injustes. (Ils ont fait la distinction entre une IA qui identifie simplement l’expression extérieure de quelqu’un – ce qui pourrait être autorisé – et le fait de déclarer ce que cette personne ressent intérieurement, ce qui serait interdit theguardian.com.) Cette position juridique, l’une des premières du genre, reflète le scepticisme croissant des décideurs politiques quant à la validité et à l’éthique de l’IA émotionnelle. Aux États-Unis, il n’existe pas d’interdiction fédérale, mais certaines juridictions envisagent des restrictions, et l’ACLU ainsi que d’autres groupes de défense des droits civiques ont appelé à l’arrêt de l’utilisation de la reconnaissance des émotions dans la police et l’emploi aclu.org, businessinsider.com. Le fait que les régulateurs aient assimilé l’IA émotionnelle à des pratiques comme le scoring social et la manipulation subliminale (également interdites par l’EU Act) envoie un signal fort : 2025 et au-delà verront probablement un contrôle et des normes plus stricts pour toute IA prétendant lire nos sentiments.
En résumé, l’année ou les deux dernières années ont été décisives. L’IA détectant les émotions est plus répandue que jamais, s’immisçant discrètement dans le service client, les voitures et les applications – et aussi plus contestée que jamais, avec des experts et des régulateurs qui freinent son expansion. À mesure que la technologie mûrit, attendez-vous à entendre encore plus de débats sur la question de savoir si l’IA peut vraiment comprendre les émotions humaines, et si oui, qui peut utiliser ce pouvoir. Ces questions nous mènent directement au sujet suivant : les considérations éthiques.
Considérations et préoccupations éthiques
La montée de l’IA de reconnaissance des émotions a suscité des débats éthiques intenses. Lire les émotions de quelqu’un n’est pas comme lire un thermomètre – cela touche à des aspects personnels, souvent privés, de nos vies. Voici les principales préoccupations soulevées par les experts et les défenseurs :
- Fiabilité et validité scientifique : Un problème fondamental est de savoir si ces systèmes fonctionnent réellement comme ils le prétendent. Les émotions humaines sont complexes, dépendent du contexte et ne sont pas toujours visibles en surface. Les psychologues mettent en garde contre le fait qu’il n’existe aucune correspondance simple et directe entre une expression faciale et un ressenti intérieur. Une personne peut sourire alors qu’elle est triste, ou froncer les sourcils en se concentrant – les expressions varient selon les individus et les cultures. En 2019, une vaste revue de plus de 1 000 études menée par la psychologue Lisa Feldman Barrett a conclu que « l’état émotionnel d’une personne ne peut pas être déduit de manière fiable à partir des seuls mouvements du visage » aclu.org. Elle donne un exemple parlant : « Un visage renfrogné peut ou non être une expression de colère… les gens froncent les sourcils quand ils sont en colère, mais aussi quand ils sont confus ou même ballonnés ! »aclu.org. En résumé, le contexte compte énormément dans l’émotion, et l’IA n’a généralement pas de contexte. Barrett et d’autres soutiennent que les algorithmes actuels sont très performants pour détecter les mouvements des muscles du visage ou les intonations de la voix, mais ils ne peuvent pas vraiment savoir ce que cela signifie émotionnellement aclu.org. Comme elle l’a dit sans détour à un journaliste, « Il n’existe pas de reconnaissance automatisée des émotions. Les meilleurs algorithmes peuvent détecter une expression faciale, mais ils ne sont pas capables d’en déduire la signification » aclu.org. Ce scepticisme est largement répandu dans la communauté scientifique. Sans définition claire et partagée des émotions, même parmi les psychologues, construire une IA pour les identifier repose sur des bases théoriques fragiles theguardian.com. Concrètement, cela augmente le risque de mauvaise interprétation : si une IA étiquette à tort une personne comme « en colère » ou « trompeuse » sur la base d’un indice mal interprété, cela peut entraîner des conséquences injustes (être signalé par la sécurité, se voir refuser un entretien d’embauche, etc.). En résumé, les critiques estiment que la technologie actuelle de reconnaissance des émotions n’est au mieux qu’une approximation – et au pire, de la phrénologie numérique (pseudo-science), surtout lorsqu’elle est utilisée pour juger des individus article19.org.
- Biais et équité : Comme beaucoup de systèmes d’IA, les algorithmes de détection des émotions peuvent refléter et même amplifier les biais présents dans leurs données d’entraînement. Une préoccupation majeure est le biais culturel et racial. Si une IA est principalement entraînée sur, par exemple, des sujets occidentaux affichant des expressions « classiques », elle peut mal interpréter les personnes issues d’autres origines ethniques ou culturelles. Il existe des preuves que cela se produit déjà. Une étude de 2023 a révélé que certains systèmes commerciaux d’IA émotionnelle évaluaient systématiquement les expressions faciales des personnes noires comme plus négatives ou en colère par rapport à d’autres groupes theguardian.com. En d’autres termes, un visage neutre chez un homme noir pourrait être interprété par l’IA comme « en colère », alors qu’elle ne ferait pas la même chose pour une personne blanche – un biais préoccupant aux implications évidentes pour des domaines comme les contrôles de sécurité ou les évaluations professionnelles theguardian.com. « Vos algorithmes ne valent que par la qualité du matériel d’entraînement, » note Barrett. « Si votre matériel d’entraînement est biaisé, vous gravez ce biais dans le code. » theguardian.com. La culture influence aussi la façon dont nous exprimons les émotions : un sourire peut signifier différentes choses selon le contexte, et les gestes ou les intonations ne sont pas universels. Erik Brynjolfsson du MIT avertit que la technologie de reconnaissance des émotions doit être sensible à la diversité : « Reconnaître les émotions sur un visage afro-américain peut être difficile pour une machine entraînée sur des visages caucasiens. Et les gestes ou inflexions de voix dans une culture peuvent signifier quelque chose de très différent dans une autre » mitsloan.mit.edu. Si ces nuances ne sont pas prises en compte, la technologie pourrait systématiquement mal interpréter ou désavantager certains groupes – codant ainsi les préjugés sous couvert de « lecture des émotions ». Le biais ne concerne pas seulement la démographie ; il existe aussi un biais contextuel (par exemple, une IA dans un environnement bruyant pourrait interpréter des voix élevées comme de la colère alors qu’il s’agit simplement de volume sonore). Garantir l’équité dans l’IA émotionnelle est un immense défi, et jusqu’à présent, de nombreux systèmes n’ont pas démontré qu’ils fonctionnent aussi bien pour tout le monde.
- Surveillance et vie privée : L’IA émotionnelle implique souvent une surveillance constante des expressions, des voix ou des signaux physiologiques des personnes – ce qui soulève d’évidents signaux d’alarme en matière de vie privée. La crainte est qu’elle permette un nouveau niveau de surveillance intrusive, où nos émotions intérieures deviennent des points de données traçables. Sur le lieu de travail, par exemple, les employés pourraient avoir l’impression d’être sous un microscope émotionnel, jugés non seulement sur leur performance mais aussi sur le fait de sourire suffisamment ou de paraître suffisamment “enthousiastes”. Ce n’est pas de la science-fiction ; cela se produit déjà dans certains endroits. Le système chinois “smile to score” mentionné plus haut en est un exemple frappant – les travailleurs craignent de froncer les sourcils ou d’avoir l’air fatigué car une IA les observe et signalera une “mauvaise attitude” aux patrons businessinsider.com. De telles pratiques créent un environnement oppressant et érodent l’autonomie personnelle. Même en dehors du lieu de travail, imaginez des caméras publiques qui non seulement reconnaissent votre visage mais vous étiquettent aussi comme “nerveux” ou “agité” lorsque vous passez devant. Ces données pourraient être utilisées à mauvais escient pour du profilage. Contrairement à la lecture d’un thermostat, lire les émotions peut être profondément manipulateur – les gens essaient souvent de masquer leurs véritables sentiments en public pour de bonnes raisons (vie privée, politesse), et le fait que l’IA les décortique donne une impression orwellienne. Les défenseurs de la vie privée soulignent que les gens n’ont pas consenti à ce que leurs émotions soient scrutées par les caméras des centres commerciaux ou la vidéosurveillance policière. Pourtant, des logiciels de reconnaissance des émotions sont ajoutés à certains systèmes de sécurité sans que le public en soit informé. Il y a aussi la question de la sécurité des données : les données émotionnelles (vidéos de visages, enregistrements vocaux) sont des informations biométriques sensibles. Si elles sont collectées et stockées, qui les protège et pour combien de temps ? Un piratage ou une fuite de données émotionnelles (par exemple, des enregistrements de séances de thérapie, ou des images de caméras étiquetées avec l’humeur de quelqu’un) pourrait être extrêmement préjudiciable. En bref, transformer nos vies émotionnelles en flux de données représente “une nouvelle forme puissante de surveillance”, comme l’a analysé le Guardian theguardian.com. Cette préoccupation motive les appels à des limites strictes sur les lieux où une telle surveillance peut avoir lieu.
- Consentement et autonomie : Étroitement liée à la vie privée, la question du consentement se pose. Les gens devraient-ils devoir donner leur accord pour qu’une IA analyse leurs émotions ? Beaucoup répondent oui – l’analyse émotionnelle est si personnelle qu’elle nécessite une autorisation explicite. Certaines entreprises suivent effectivement des modèles d’opt-in. Par exemple, la politique d’Affectiva pour les tests publicitaires consiste à n’enregistrer et analyser que les spectateurs ayant consenti et été informés, et ils interdisent l’utilisation de la technologie pour la surveillance secrète ou toute identification d’individus mitsloan.mit.edu. Cependant, tous les fournisseurs ne sont pas aussi stricts, et en pratique, les employés ou les étudiants peuvent ne pas se sentir capables de refuser si un employeur ou une école impose un programme de surveillance des émotions (imaginez qu’on vous demande de porter un bracelet détectant les émotions au travail). Cela soulève des préoccupations de coercition. Les travailleurs seront-ils à l’avenir contraints d’afficher une certaine émotion (par exemple, paraître toujours “heureux” lors des appels) parce que l’IA les observe ? Cela touche à des questions de dignité humaine et de liberté de ressentir sans être analysé. Sur le plan éthique, beaucoup affirment que les individus doivent conserver leur contrôle sur leurs propres données émotionnelles. Vous devriez avoir le droit de garder vos émotions pour vous, ou au moins de contrôler qui/quoi peut les détecter. Sans consentement clair, la reconnaissance des émotions devient une intrusion indésirable dans notre vie mentale – ce que certains chercheurs appellent la “souveraineté mentale”. Il est encourageant que la nouvelle loi européenne interdise explicitement l’IA émotionnelle sur les lieux de travail et dans les écoles qu’il y ait consentement ou non (en raison du déséquilibre de pouvoir, le consentement véritablement volontaire est douteux) williamfry.com, legalblogs.wolterskluwer.com. Cela suggère une tendance à protéger les personnes contre la pression à la transparence émotionnelle. À mesure que cette technologie se répand, insister sur le consentement – et donner aux gens la possibilité de la désactiver – pourrait être crucial pour préserver l’autonomie personnelle.
- Manipulation et usage abusif : Une autre dimension éthique concerne la façon dont les connaissances issues de l’IA émotionnelle pourraient être utilisées pour influencer ou exploiter les gens. Les émotions guident beaucoup de nos décisions, et si des entreprises ou des acteurs politiques peuvent détecter nos sentiments, ils pourraient adapter leurs messages pour appuyer là où ça fait mal. Nous avons vu une version « basse technologie » de cela lors du scandale Cambridge Analytica, où les données Facebook ont été utilisées pour profiler psychologiquement les électeurs et cibler des publicités afin de déclencher des réactions émotionnelles. L’IA émotionnelle pourrait amplifier de telles tactiques – permettant essentiellement « la manipulation émotionnelle de masse ». Comme le prévient Randi Williams de l’Algorithmic Justice League, « Lorsque l’IA s’immisce dans les aspects les plus humains de nous-mêmes, il existe un risque élevé que des individus soient manipulés à des fins commerciales ou politiques. » theguardian.com. Par exemple, une IA marketing pourrait remarquer que vous vous sentez un peu déprimé un certain soir (détecté via vos objets connectés), et une application pourrait instantanément vous pousser une publicité pour de la nourriture réconfortante ou du shopping thérapeutique à ce moment de vulnérabilité. Ou bien un gouvernement autoritaire pourrait utiliser la reconnaissance émotionnelle lors de discours télévisés : si la population ne semble pas assez enthousiaste, il serait peut-être temps d’intensifier la propagande ou d’enquêter sur les dissidents. Ces scénarios semblent dystopiques, mais ce sont les types de cas d’usage abusif que les experts veulent prévenir dès maintenant, avant qu’ils ne se produisent. Même sous des formes plus douces, l’incitation émotionnelle soulève des questions éthiques – est-il acceptable qu’un jeu vidéo essaie délibérément de vous effrayer davantage lorsqu’il sait que vous avez peur, comme dans l’exemple du jeu d’horreur ? Certains diront que cela va pour le divertissement ; d’autres s’inquiètent de l’impact psychologique. En fin de compte, l’IA émotionnelle offre un nouveau levier pour influencer le comportement humain, et sans réglementation ni garde-fous éthiques, ce levier pourrait être utilisé à mauvais escient (par exemple, la « manipulation émotionnelle » est explicitement listée comme un usage interdit dans les lignes directrices éthiques de Hume AI theguardian.com). La transparence est essentielle : si des données émotionnelles sont utilisées pour influencer des résultats (comme une IA de recrutement qui vous rejette parce qu’elle pense que vous manquiez de « passion » lors d’un entretien), la personne concernée devrait en être informée et avoir la possibilité de contester la décision.
- Réglementation et responsabilité : Compte tenu de toutes ces préoccupations, les appels à réglementer l’IA de détection des émotions se multiplient. L’interdiction de l’UE dans certains domaines est une approche – qui consiste essentiellement à dire que certains usages sont interdits. Ailleurs, des experts ont suggéré d’exiger une validation et un audit rigoureux de tout système d’IA émotionnelle déployé, afin de prouver qu’il est précis et impartial (une exigence élevée que beaucoup pourraient ne pas atteindre). Des organisations comme l’ACLU et Article 19 ont plaidé pour des moratoires complets sur la reconnaissance des affects dans les domaines sensibles, la qualifiant d’non scientifique et incompatible avec les droits humains article19.org, businessinsider.com. Un autre aspect de la réglementation concerne la protection des données : puisque les données émotionnelles peuvent être considérées comme des données biométriques ou liées à la santé, elles pourraient relever de lois sur la vie privée comme le RGPD, qui exigeraient un consentement strict, une limitation de la finalité et une sécurité renforcée. Les régulateurs discutent également de la question de savoir si les personnes devraient avoir le droit de refuser le suivi émotionnel dans les lieux publics et le droit de ne pas être évaluées par des “scores” émotionnels automatisés. À l’inverse, certains groupes industriels plaident pour des normes qui permettraient l’IA émotionnelle de manière responsable (par exemple, l’IEEE a exploré des lignes directrices éthiques pour les systèmes adaptatifs sensibles aux émotions). Ce qui est clair, c’est que la technologie a jusqu’ici devancé les règles, mais 2024 marque un tournant. Les gouvernements reconnaissent la reconnaissance des émotions comme une catégorie distincte d’IA nécessitant une supervision. Dans les années à venir, on peut s’attendre à davantage de politiques visant à définir des limites sur la façon et les endroits où ces outils peuvent être utilisés – et à imposer une responsabilité à ceux qui les utilisent. Après tout, si un système d’IA fait une évaluation émotionnelle qui nuit à quelqu’un (par exemple, le qualifie de “haut risque” sans raison), qui est responsable ? Ces questions épineuses restent à résoudre.
En fin de compte, l’éthique se résume à un principe simple : ce n’est pas parce que nous pouvons essayer de lire les émotions avec l’IA, que nous devons le faire ? Et si oui, à quelles conditions ? Les partisans estiment qu’il existe des usages humains et bénéfiques pour cette technologie (surtout avec consentement et précaution), tandis que les critiques craignent que le principe même soit erroné et propice aux abus. Cela nous amène à notre dernière section, où nous entendrons directement des experts des deux côtés du débat.
Points de vue d’experts
Avec l’IA de détection des émotions à la croisée de l’innovation et de la controverse, il est éclairant d’entendre ce que les principales voix du domaine ont à dire. Les experts sont divisés – certains y voient un potentiel transformateur, d’autres appellent à la plus grande prudence. Voici quelques perspectives dans leurs propres mots :
- Optimistes et innovateurs : De nombreux pionniers de l’informatique affective soutiennent que doter les machines d’intelligence émotionnelle peut profondément améliorer l’interaction homme–machine. « Pensez à la façon dont vous interagissez avec d’autres êtres humains ; vous regardez leur visage, vous observez leur corps, et vous adaptez votre interaction en conséquence, » explique Javier Hernandez, chercheur au sein du groupe Affective Computing du MIT. « Comment une machine peut-elle communiquer efficacement si elle ne connaît pas votre état émotionnel ? » mitsloan.mit.edu. Ce courant pense que l’IA émotionnelle peut rendre la technologie plus réactive, personnalisée, et même compatissante. Rana el Kaliouby, qui a cofondé Affectiva et milite pour « humaniser la technologie », souligne que nos émotions sont au cœur de la façon dont nous prenons des décisions et établissons des liens. Elle imagine l’IA comme un partenaire de soutien : « Le paradigme n’est pas humain contre machine – c’est vraiment la machine qui augmente l’humain, » dit el Kaliouby, en insistant sur le fait que l’IA doit renforcer les capacités humaines, et non les remplacer mitsloan.mit.edu. Selon elle, si nous déployons l’IA de la bonne manière, elle pourrait, par exemple, aider les conducteurs à rester en sécurité, aider les médecins à comprendre les patients, ou aider les clients à se sentir écoutés. El Kaliouby est enthousiaste à l’idée d’utiliser l’IA émotionnelle pour le bien – elle cite souvent des projets comme l’analyse émotionnelle pour aider les enfants autistes ou détecter précocement des troubles de santé mentale. Et malgré les inquiétudes, lorsqu’on lui demande si nous devrions même disposer de cette technologie, sa réponse est un oui résolu. « Absolument oui, » a-t-elle déclaré en 2024 – car en plus des risques, « l’IA offre des solutions extraordinaires aux plus grands défis de l’humanité. » asisonline.org Sa position, partagée par de nombreux acteurs du secteur, est que nous ne devrions pas jeter le bébé avec l’eau du bain. Au contraire, ils appellent à développer une IA émotionnelle responsable et centrée sur l’humain – avec des conceptions sur la base du consentement, de la transparence et de la diversité – afin que les bénéfices (routes plus sûres, meilleurs soins de santé, éducation plus engageante, etc.) puissent être réalisés. Comme le dit el Kaliouby, « Chaque secteur est en train d’être transformé… par l’IA, » et l’IA émotionnelle, si elle est bien conçue, « pourrait rendre ces transformations plus empathiques. » asisonline.org Les partisans reconnaissent les défis mais estiment généralement qu’ils peuvent être atténués par une conception et des politiques réfléchies, plutôt que d’abandonner purement et simplement la technologie.
- Sceptiques et critiques : De l’autre côté, un chœur de scientifiques et d’éthiciens nous exhorte à ralentir, voire à arrêter la technologie de reconnaissance des émotions, avertissant qu’elle repose sur une science fragile et comporte des risques inacceptables. Nous avons déjà entendu le scepticisme fondé sur la recherche de la professeure Lisa Feldman Barrett, selon lequel les expressions faciales ne peuvent pas être cartographiées de manière fiable aux émotions. Barrett réfute catégoriquement de nombreuses affirmations des vendeurs : « La plupart des entreprises affirment encore que l’on peut regarder un visage et savoir si quelqu’un est en colère ou triste… Ce n’est clairement pas le cas. » theguardian.com Sa crainte est que, bien intentionnés ou non, ces systèmes se trompent – et que des personnes soient mal jugées. Une autre critique virulente, Vidushi Marda d’Article 19 (un groupe de défense des droits numériques), qui a étudié les déploiements de la reconnaissance des émotions en Chine, a déclaré que le domaine est « fondamentalement ancré dans des idées non scientifiques » et que déployer de tels systèmes à grande échelle est « profondément contraire à l’éthique. » businessinsider.com Des défenseurs de la vie privée comme Evan Selinger ont qualifié la reconnaissance des émotions de « l’IA la plus dangereuse dont vous n’avez jamais entendu parler », arguant qu’elle peut conduire à de nouvelles formes de discrimination et de manipulation. Et il n’y a pas que les universitaires : même des acteurs de la tech ont des doutes. Dans une interview avec TechCrunch, Andrew Moore, ancien responsable de l’IA chez Google Cloud, a averti que la compréhension des émotions par l’IA est « à au moins une décennie de la fiabilité » et qu’une mauvaise utilisation d’ici là pourrait éroder la confiance dans l’IA en général. Ces experts recommandent souvent des limites strictes. L’ACLU est allée jusqu’à soutenir des interdictions, l’analyste politique Daniel Kahn Gillmor écrivant, « Au minimum, les droits ou les moyens de subsistance de personne ne devraient dépendre des suppositions émotionnelles d’une IA ». De leur point de vue, les préjudices potentiels – arrestations injustifiées, recrutement biaisé, violations de la vie privée mentale – l’emportent sur les bénéfices incertains. Ils soulignent également que les humains eux-mêmes peinent à lire correctement les émotions d’autrui à travers les cultures et les contextes, alors attendre cela d’une machine est une folie. En somme, les sceptiques exhortent la société à appuyer sur pause, à exiger d’abord des preuves solides et des cadres éthiques, et à se rappeler que les émotions sont intimement humaines – peut-être pas quelque chose que nous voulons que les machines dissèquent.
Il est intéressant de noter que les deux camps cherchent finalement un avenir meilleur, mais divergent sur la méthode. Les optimistes se concentrent sur les gains potentiels (empathie dans l’IA, bien-être amélioré), tandis que les sceptiques se concentrent sur la prévention des préjudices (injustice, perte de vie privée). Il existe aussi des modérés, qui reconnaissent le potentiel de la technologie mais insistent sur la nécessité de garanties rigoureuses. Par exemple, Erik Brynjolfsson plaide pour le développement de l’IA émotionnelle de manière réfléchie, affirmant que « ce qu’il est important de retenir, c’est que lorsqu’elle est utilisée de manière réfléchie, les bénéfices ultimes peuvent et doivent être supérieurs au coût », mais il ajoute aussitôt que cela doit être « approprié pour tous » et culturellement conscient mitsloan.mit.edu. Ce juste milieu implique probablement une réglementation forte, de la transparence de la part des entreprises et la poursuite de la recherche sur la précision de ces systèmes.
En conclusion, l’intelligence artificielle qui détecte les émotions se situe à une intersection fascinante entre la technologie, la psychologie et l’éthique. Ses partisans estiment qu’elle peut rendre nos appareils et services bien plus attentifs à nos besoins – des voitures qui nous apaisent aux applications qui savent quand nous sommes en difficulté et proposent de l’aide. Ses détracteurs soulèvent des inquiétudes légitimes : aucune IA ne devrait jouer le rôle de thérapeute, de juge ou d’espion – en lisant nos émotions d’une manière qui pourrait induire en erreur ou opprimer. La vérité dépendra sans doute de la façon dont nous choisissons de l’utiliser. En 2025, l’IA capable de détecter les émotions est présente et progresse, mais elle fait aussi l’objet d’une surveillance attentive. Nous avons constaté de réels bénéfices dans certains domaines (comme le suivi de la santé mentale et l’éducation adaptative), mais aussi de véritables oppositions (nouvelles lois et interdictions en réponse à des abus).
À l’avenir, la société devra avancer prudemment : exiger une base scientifique solide et de l’équité pour tout outil de détection des émotions, préserver des espaces privés sûrs à l’abri de la surveillance émotionnelle, et décider démocratiquement où placer la limite entre empathie utile et intrusion nuisible. Une chose est sûre : ce débat ne fait que commencer. L’IA devient peut-être meilleure pour savoir si vous êtes sage ou non – mais c’est à nous tous de veiller à ce que cette capacité puissante soit utilisée dans le respect de la dignité humaine et pour améliorer nos vies, et non les diminuer.
Sources :
- Gaudenz Boesch, « AI Emotion Recognition and Sentiment Analysis, » Viso Blog – viso.ai (10 oct. 2024) viso.ai
- Noor Al Mazrouei, « Emotion AI: Transforming Human-Machine Interaction, » TRENDS Research (17 févr. 2025) trendsresearch.org
- Meredith Somers, « Emotion AI, explained, » MIT Sloan (8 mars 2019) mitsloan.mit.edu
- Julie Bort, « ‘Emotion AI’ may be the next trend for business software, and that could be problematic, » TechCrunch (1 sept. 2024) techcrunch.com
- Will Knight, « Experts Say ‘Emotion Recognition’ Lacks Scientific Foundation, » ACLU (18 juil. 2019) aclu.org
- Oscar Holland, « Êtes-vous en colère à 80 % et triste à 2 % ? Pourquoi l’‘IA émotionnelle’ est semée d’embûches », The Guardian (23 juin 2024) theguardian.com
- Valeria Vasquez et autres, « L’interdiction des technologies de reconnaissance des émotions par l’IA sur le lieu de travail dans le cadre de l’AI Act », Wolters Kluwer – Global Workplace Law (févr. 2025) legalblogs.wolterskluwer.com
- Cheryl Teh, « ‘Chaque sourire que tu feins’ — un système de reconnaissance des émotions par l’IA peut évaluer à quel point les travailleurs chinois sont ‘heureux’ au bureau », Business Insider (16 juin 2021) businessinsider.com
- AIMultiple Research Team, « Top 10+ Exemples & Cas d’Utilisation de l’IA Émotionnelle en 2025 », AIMultiple (mis à jour le 2 juin 2025) research.aimultiple.com
- Sara Mosqueda, « El Kaliouby : Les humains peuvent exploiter l’IA pour améliorer le monde », Security Management Magazine – GSX Daily (24 sept. 2024) asisonline.org
- Dartmouth College, « Une application mobile utilise l’IA pour détecter la dépression à partir des expressions faciales », Dartmouth News (27 févr. 2024) home.dartmouth.edu
AI Is Dangerous, but Not for the Reasons You Think | Sasha Luccioni | TED
