Hume vient de dévoiler Evi, sa nouvelle IA dotée d’une intelligence émotionnelle qui détecte vos émotions et y répond. Sa capacité à tenir une conversation de manière naturelle de vive voix est bluffante.
Les chatbots comme ChatGPT ont surpris par leur capacité à simuler le langage humain et à donner l’impression de discuter par écrit avec une personne plutôt qu’une machine. Toutefois, cette forme de communication est très limitée.
C’est pourquoi la startup Hume a décidé de créer un modèle de langage qui fonctionne à l’oral et intègre une « intelligence émotionnelle ».
La firme vient d’annoncer une levée de fonds de 50 millions de dollars, et présente Evi, son interface vocale empathique. Cette intelligence artificielle intègre la reconnaissance et la synthèse vocale pour pouvoir discuter librement à l’oral.
Mais cette technologie va bien plus loin, puisqu’Evi est capable d’analyser les émotions dans la voix de son interlocuteur, puis de s’en servir pour guider le contenu de sa réponse, et employer un ton similaire.
Une démonstration impressionnante, mais limitée à l’anglais
Pour Alan Cowen, fondateur de Hume, « l’avenir des interfaces d’IA sera basé sur la voix, car la voix est quatre fois plus rapide que la saisie au clavier et transporte deux fois plus d’informations ». Le modèle de langage de Hume a été entrainé sur des données collectées auprès d’un million de participants à travers 30 pays, afin d’éviter les biais culturels.
La firme a mis en ligne une démonstration à l’adresse demo.hume.ai, mais attention.
Non seulement il est pris d’assaut, mais en plus il ne parle qu’anglais. Pour l’avoir testé, son réalisme est tout à fait étonnant. La conversation est fluide, naturelle, et il est très facile d’oublier qu’il s’agit d’une machine. Tout du moins tant que vos réponses restent courtes, car il est assez rapidement perdu dès que vous prononcez plus d’une phrase ou deux, et vous coupe la parole puis se répète.
L’IA de Hume fait déjà ses preuves dans le monde réel, par exemple pour évaluer la qualité des appels à un service clients, ou encore pour analyser l’état émotionnel des patients dans une étude sur la dépression.
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