La frontière est de plus en plus fine entre l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine. Et pour cause, l’une des principales différences entre les deux : c’est la capacité à transmettre et comprendre les émotions. Sur ce point, les êtres humains avaient une longueur d’avance. Jusqu'à ce que EQ-Bench arrive. Alors de quoi s’agit-il ? C’est ce que nous allons voir.
C’est quoi EQ-Bench ?
Lancée le 11 décembre 2023, EQ-Bench est un benchmark conçu pour évaluer les aspects de l’intelligence émotionnelle dans les grands modèles de langage (LLM). L’idée est alors de les aider à mieux comprendre les émotions complexes et les interactions sociales. Ce faisant, ils sont capables de prédire l’intensité des états émotionnels au cours d’un dialogue.
En effet, les modèles utilisent un ensemble de techniques informatiques pour comprendre l’intelligence émotionnelle (calcul, raisonnement, reconnaissance d’objets…). Par exemple, des sourcils froncés sont généralement synonymes de contrariété. Mais pas toujours, il peut y avoir des subtilités. Et elles sont beaucoup plus marquées dans la vie réelle que dans les bases de données sur lesquelles s’entraînent les LLM.
Le rôle d’EQ-Bench, c’est justement d’évaluer la capacité de modèles à interpréter ces subtilités au sein d’un dialogue.
Comment fonctionne EQ-Bench ?
Pour permettre aux LLM de s’approprier l’intelligence émotionnelle, EQ-Bench reprend les techniques de base des tests psychométriques traditionnels, avec quelques variations. Ainsi, le modèle lit un dialogue et évalue la réponse émotionnelle. Il doit être capable de prédire l’ampleur de 4 émotions présentées. Le résultat est ensuite noté sans l’intervention d’un juge (ce qui évite le biais de longueur).
Grâce à son mode de fonctionnement, EQ-Bench a permis de produire des résultats en forte corrélation avec les préférences humaines et les tests de référence multi-domaines (MMLU).
Pourquoi former les LLM à l'intelligence émotionnelle ?
Les êtres humains sont régis par leurs émotions. Permettre aux grands modèles de langage d’approfondir leur compréhension des émotions complexes leur permet de se rapprocher toujours plus de l’intelligence humaine.
Et cela peut être utile dans tous les secteurs d’activité. Voici quelques exemples :
- Marketing : les algorithmes peuvent analyser plus précisément les commentaires des clients sur les réseaux sociaux. Mais surtout, avec EQ-Bench, ils sont capables d’anticiper les réponses. Le chatbot pourra ainsi adapter son discours en fonction de l’émotion dégagée souhaitée. Notamment s’il veut inciter à l’achat.
- Robotique : un robot compagnon doté d’une IA émotionnelle pourrait mieux comprendre et répondre aux besoins émotionnels de son utilisateur.
- Éducation : les assistants virtuels dédiés à l’apprentissage pourraient détecter facilement un étudiant qui s’ennuie ou qui ne comprend pas très bien un concept. À partir de là, l’assistant pourra ajuster son enseignement afin d’améliorer l’apprentissage.
De la prise de décision aux interactions interpersonnelles, l’intelligence émotionnelle est partout. Les robots qui se l’approprient pleinement sont ainsi capables de mieux répondre aux attentes des êtres humains.
Vers un alignement de l’intelligence humaine et de l’intelligence artificielle ?
Avant de répondre à cette question, il convient de revenir sur le concept même d’intelligence émotionnelle. Celle-ci est divisée en quatre branches :
- La perception des émotions (non verbales) ;
- L’utilisation des émotions ;
- La compréhension des émotions ;
- La gestion des émotions.
Or, EQ-Bench se concentre sur un aspect de l’intelligence émotionnelle : la compréhension des émotions. Autrement dit, la capacité à comprendre et à interpréter des émotions complexes et leur signification dans des contextes sociaux.
Aujourd’hui, c’est un véritable défi pour les modèles puisqu’elles sont entraînées sur des émotions figées (et souvent exagérées). À partir d’une émotion perçue, les modèles d’IA vont en tirer une conclusion fixe. Or, les émotions humaines sont changeantes et nuancées. Elles peuvent varier subitement au gré des événements. L’enjeu pour EQ-Bench, c’est justement d’intégrer l’ensemble des facteurs pouvant influencer les émotions, et d’en comprendre toutes ses subtilités.
Même si EQ-Bench permet de faire un pas de plus dans la compréhension de l’intelligence émotionnelle, le chemin est encore long avant que l’IA et intelligence humaine soient parfaitement alignées.
En attendant, il est toujours possible d’améliorer les grands modèles de langage. Et ça commence par une formation en data science.
