Demain, discuter avec des chatbots qui comprennent nos émotions ?

Des chercheurs chinois ont mis au point une Emotional Chatting Machine, un chatbot capable de mieux comprendre nos émotions et d'y répondre avec une charge émotionnelle adaptée en s’appuyant sur un algorithme entraîné au deep learning. Vers une nouvelle génération de chatbots ? La Technology Review du MIT lance la discussion.

ELIZA, chatbot sorti en 1966, trompait ses interlocuteurs humains en reformulant leurs interventions sous formes de questions, les relançant et leur donnant ainsi l’impression d’être en écoute active. L’effet ELIZA désigne depuis le fait d’attribuer inconsciemment à une intelligence artificielle un comportement tout ce qu’il y a de plus humain.
Soixante ans plus tard, alors que ces « agents conversationnels » se démocratisent, qu’en est-il de notre relation avec eux ? Contrairement à ce qu’on aurait pu penser en 1966, note la MIT Technology Review, il est aujourd’hui toujours aussi difficile de concevoir un chatbot capable de reproduire le langage humain de manière convaincante.
La raison de cet écueil proviendrait du manque d’intelligence émotionnelle des chatbots, c’est-à-dire de leur inhabilité à jauger le « degré d’émotion » de nos phrases. Une équipe de chercheurs d’une université de Pékin, en Chine, travaillent précisément à élaborer une nouvelle génération d’agents conversationnels « émotionnellement conscients ». Signe d’un angle de recherche jusque-là resté mort, ce travail serait le premier à grande échelle à s’intéresser à la question émotionnelle.
Pour ce faire, l’équipe s’est appuyé sur une méthode utilisée en psychologie, permettant de catégoriser toute phrase en six grandes émotions – joie, tristesse, dégoût, colère, surprise, peur – afin de déterminer le « degré d’émotion » de son contenu. Un procédé repris en informatique et nommé analyse sentimentale (opinion mining), dont les outils visent à déterminer, par exemple si des tweets sont « positifs » ou « négatifs », ou encore la charge émotionnelle d’un roman, en se fondant sur de l’analyse lexicale à grande échelle et de l’analyse par apprentissage automatique,.

Mais l’équipe est plus ambitieuse : elle vise à faire générer par les agents des réponses qui soient à la fois pertinentes et appropriées émotionnellement. Pour ce faire, elle a entraîné un algorithme à l’aide d’une base de données de 23 000 phrases collectées sur le réseau social chinois Weibo, et couplé l’algorithme avec un chatbot conventionnel. Baptisés Emotional Chatting Machines, ces chatbots empathiques, capables de répondre « Courage ! Ça va se tasser » ou « Parfois, la vie est comme ça… » à un homme lui disant qu’il a passé une sale journée, vont-ils démultiplier l’effet ELIZA