Une technologie qui enseigne l’empathie ? Comment mpathic utilise l’IA pour nous aider à nous écouter les uns les autres

Sur le plan humain, nous voulons être entendus. Nous voulons entrer en contact avec les autres et nous voulons être compris. Malheureusement, nous sommes souvent confrontés à de nombreux facteurs qui se disputent notre attention, ce qui fait de nous de mauvais auditeurs.

L’écoute active est un comportement qui s’apprend et qui n’est pas facile à maîtriser. Et si l’intelligence artificielle (IA) pouvait améliorer notre capacité à vraiment écouter les autres et à établir de véritables relations avec eux ? Et si la technologie pouvait tirer parti de nos expériences vécues collectivement et nous aider à être plus humains les uns envers les autres ?

Telles sont les questions que la Dre Grin Lord, psychologue clinicienne et fondatrice de la société d’analytique des conversations mpathic, a passé les 15 dernières années à se poser. Au cours de ses recherches, Grin et l’équipe de mpathic ont identifié des mots, des phrases et des comportements de communication susceptibles de renforcer la confiance et les ont modélisés à l’aide de l’IA.

« Nous examinons ce qui favorise la confiance, ce qui favorise l’engagement et comment cela influe sur les résultats », explique la directrice de l’innovation de mpathic, la Dre Danielle Schlosser.

Dans la poursuite d’une approche axée sur la technologie pour libérer l’empathie, mpathic a développé quelque chose d’unique : une solution qui non seulement analyse et évalue la santé des conversations, mais fournit également des recommandations pour augmenter leurs niveaux d’empathie, de confiance et d’engagement en temps réel.

« Notre facteur de différenciation essaie d’être plus comportemental et exploitable », explique Grin. « Nous voulons aider les gens à s’améliorer. »

S’appuyant sur les réponses d’un panel d’experts ayant suivi une formation approfondie sur l’empathie, l’API de mpathic identifie rapidement les cas de malentendu dans les conversations en cours et propose immédiatement des commentaires et des suggestions sur la manière d’écouter et de réagir avec plus d’empathie.

Les résultats ont été étonnants. Lorsqu’ils sont déployés dans le cadre d’essais cliniques, les prestataires de soins de santé utilisant l’API de mpathic sont sept fois plus susceptibles de saisir les risques des participants et de fournir des commentaires critiques. De même, dans les cas d’utilisation de logiciels en tant que service (SaaS) pour les ventes et les ressources humaines, les entreprises utilisant des produits mpathic ont enregistré une augmentation de l’engagement des clients, de la satisfaction et d’autres résultats.

En tenant compte du contexte et des nuances, mpathic définit l’empathie comme une « compréhension précise ». Mais il s’est avéré beaucoup plus difficile de concevoir une méthode efficace pour enseigner l’empathie que de la définir.

Au début des années 2000, Grin a commencé son parcours dans le cadre d’une étude de recherche portant sur des conducteurs impliqués dans des accidents de conduite en état d’ébriété. L’expérience a consisté en de brèves interventions, dont 15 minutes d’écoute empathique, témoignant de l’acceptation et de la compréhension de l’expérience du conducteur. Cette brève intervention empathique a entraîné une réduction de la consommation d’alcool qui s’est maintenue plus de trois ans plus tard et une réduction de 46 % des réadmissions à l’hôpital.

Grin a ensuite formé des professionnels de la santé à l’écoute empathique, en leur enseignant des comportements tels que l’écoute réflexive, le fait de poser des questions ouvertes plutôt que des questions fermées et l’utilisation d’affirmations.

Lorsqu’elle a découvert qu’un atelier de deux jours n’était pas suffisant pour modifier des comportements et des styles de communication profondément ancrés, elle a réorganisé son approche. Grin a appris des techniques grâce à une étude nationale sur le coaching téléphonique au cours de laquelle les médecins s’enregistraient en train de donner leur feedback. Un psychologue écoutait et donnait aux médecins des suggestions basées sur les performances sur la manière de s’améliorer. Ce processus pouvant prendre des semaines, elle a saisi l’opportunité d’utiliser le machine learning (ML) pour accélérer le processus en 2008.

À l’université de Washington, Grin a fait partie de l’équipe qui a créé les premiers pipelines de traitement des signaux vocaux pour un feedback basé sur les performances dans un environnement médical. « Avec la puissance informatique de l’époque, il fallait environ 6 heures pour traiter un appel de 30 minutes », précise-t-elle. « Mais le fait que vous puissiez obtenir des commentaires le jour même a été considéré comme vraiment révolutionnaire. »

Aujourd’hui, grâce à l’informatique améliorée, la vision originale d’un feedback basé sur les performances pour les prestataires de soins de santé a été accélérée pour passer à la réalité en temps réel. Au fil des ans, Grin a constitué une équipe d’experts et de spécialistes dévoués en la matière, issus des personnes impliquées dans la recherche initiale de l’université de Washington, ainsi que d’experts en IA de l’université Carnegie Mellon et d’experts industriels issus des grandes entreprises technologiques.

L’idée de mpathic est née lorsque Grin et son équipe ont réalisé la valeur commerciale de l’écoute empathique : « Pourrions-nous créer une API qui prendrait instantanément n’importe quelle communication et la rendrait plus empathique, quel que soit le cas d’utilisation ? »

L’équipe a créé certains des premiers modèles de mpathic à l’aide de données collectées par Empathy Rocks, un jeu d’entraînement à l’empathie. Dans le jeu, des thérapeutes, y compris des membres de la ligne de crise de l’État de l’Idaho et du California Indian Health Service, répondaient avec empathie aux utilisateurs anonymes à partir de données publiées sur des forums publics et classaient les déclarations des uns et des autres ; ils bénéficiaient d’une formation continue pour jouer à ces jeux. « Nous avons eu des groupes de personnes très divers qui ont créé ces modèles grâce à la collecte participative de ces informations », explique Grin.

Alors que mpathic continue d’évoluer et de développer ses capacités, la start-up propose désormais plus de 200 modèles différents de comportements de communication avec des conseils et des suggestions, notamment sur la manière d’améliorer la collaboration et le partage du pouvoir, et d’écouter avec plus de précision à l’aide de réflexions et de questions ouvertes. Ils mesurent également des paramètres plus inconscients de l’alignement humain, comme la synchronie des styles de langage, qui, selon les recherches de Grin, sont plus prédictifs des évaluations objectives de l’empathie que d’autres compétences. « L’objectif n’est pas de remplacer l’expérience humaine », explique la Dre Amber Jolley-Paige, vice-présidente des produits cliniques, « mais de l’améliorer ».

Grâce à une approche flexible et personnalisée, mpathic utilise des analyses et des métriques pour répondre aux besoins spécifiques des clients et aux indicateurs de performance clés, quel que soit le secteur d’activité. Ils proposent actuellement une suite de produits optimisés par l’IA : l’API mpathic de base, mConsult et mTrial. L’API principale s’intègre à d’autres logiciels, analyse les communications et propose des suggestions exploitables. Par exemple, lorsque mpathic a utilisé son API pour analyser les entretiens de recrutement pour différentes entreprises, elle a constaté que celles qui avaient reçu des commentaires empathiques avaient vu leur taux d’acceptation des candidats augmenter de 8 %. mConsult fournit des recommandations immédiates et un coaching en examinant les enregistrements audio ou vidéo. Et mTrial rationalise les essais cliniques en améliorant la qualité des données et en garantissant des soins cohérents, tout en réduisant les risques de manière proactive et en allégeant la charge de travail des professionnels de santé.

Le parcours d’mpathic ne montre aucun signe de ralentissement. Pour mieux atteindre son objectif d’amélioration de la communication humaine, l’équipe étend son API pour répondre spécifiquement à la diversité des comportements culturels et encadrer les prestataires en matière d’adaptation culturelle.

La culture peut influencer la façon dont les gens communiquent de différentes manières. Par exemple, cela peut affecter les styles de communication, la manière dont les personnes transmettent l’information et leur attitude face aux conflits. « Avec mpathic, nous avons la capacité sans précédent de créer plus d’empathie dans les interactions avec les soins de santé et d’imaginer un avenir où nous pourrons exploiter l’IA pour améliorer l’équité en matière de santé », déclare la Dre Alison Cerezo, responsable de la recherche et de l’équité en matière de santé.

La start-up a créé des données d’entraînement provenant d’un groupe diversifié de genres, de cultures et de milieux différents pour aider à réduire les biais liés à l’IA. « La plupart des problèmes liés à la partialité de l’IA sont dus au fait que des modèles construits à partir de données collectées auprès d’un ou deux milieux seulement ne comprennent pas l’expérience vécue des personnes sur lesquelles ces modèles auront un impact », explique Grin. mpathic s’assure qu’ils élaborent, affinent et déploient régulièrement leurs modèles en prêtant attention et en les alignant sur un cadre éthique d’IA.

À l’avenir, l’équipe de mpathic prévoit de continuer à développer des outils d’IA qui reconnaissent les points de vue nuancés et diversifiés présents dans toutes les interactions humaines. « Il n’y a aucune limite au potentiel de cette technologie pour apprendre à chacun à écouter avec empathie », déclare Grin.

Pour mettre sa plateforme à l’échelle, mpathic avait besoin d’une infrastructure robuste. AWS a fourni un socle fiable et solide qui a permis à mpathic de croître et d’innover en toute sécurité. « Nous nous sommes appuyés sur AWS pour nous aider à nous mettre à l’échelle efficacement et à répondre aux besoins de nos clients rapidement et facilement », explique Grin. « Nous sommes une start-up relativement petite qui sert des clients dans le monde entier. C’est formidable de pouvoir dire à nos clients que nous pouvons héberger des données où qu’ils se trouvent dans le monde, et cela ne serait pas possible sans AWS. » mpathic utilise AWS pour tous les composants fondamentaux de sa plateforme, notamment l’infrastructure de calcul, de stockage et de réseau, garantissant ainsi un transfert et un stockage transfrontaliers sécurisés des données.

Au-delà de la technologie, la collaboration entre mpathic et AWS repose sur un engagement commun visant à aider mpathic à atteindre ses objectifs. « Le degré d’intérêt et de soutien est vraiment impressionnant, surtout de la part d’une si grande organisation », déclare Danielle. « Il ne s’agit pas seulement de technologie, mais aussi de connexions. »

« AWS a également beaucoup travaillé pour mettre en avant les femmes fondatrices, ce que je trouve formidable », ajoute Megan Greenlaw, vice-présidente des sciences de la vie et de l’IA psychédélique. « Pour moi, cela signifie un changement en cours dans le secteur du capital-risque. Le fait qu’une entreprise puisse lever plus de 10 millions d’USD et que 90 % de ces chèques soient émis par des femmes est remarquable », déclare Grin.