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    La détection des émotions et la reconnaissance faciale appliquée au marketing  

    06 novembre 2018

    Dans un centre commercial américain, un panneau d'affichage dynamique interagit avec les passants. A l'écran un film présentant un nouveau modèle de SUV avec un acteur qui adapte ses propos et réponses, préenregistrées, en fonction de l'émotion affichée des spectateurs (sourire, surprise, grimaces…). C'est une des nombreuses applications de la détection des émotions du visage en marketing et publicité.

    Une pratique déjà répandue à l'étranger

    L'étude des émotions positives comme négatives du consommateur grâce à la reconnaissance faciale a émergé dans le marketing et la publicité. Ainsi ces techniques permettent par exemple de mesurer la façon dont vous appréciez ou non une publicité dans les couloirs du métro. De nombreuses multinationales et start-up technologiques américaines, chinoises, françaises, britanniques proposent désormais ces technologies aux annonceurs et communicants. Aux USA, la chaîne de distribution Walmart  a annoncé il y a un an avoir déposé un brevet autour de cette technologie. L'objectif est d'utiliser ses caméras de sécurité pour repérer l'insatisfaction sur le visage de ses clients ; et pour y remédier par l'intermédiaire de son personnel prévenu avant le passage en caisse et la sortie du client.

    Une technique de prétests en France

    France TV publicité, la régie de France Télévisions, avec la société Datakalab  a testé des spots publicitaires et les réactions émotionnelles qu'ils engendrent. Datakalab a fait de même pour le Crédit Mutuel Arkéa. L'afficheur Clear Channel propose dans son offre un nouvel outil de prétest des campagnes d'affichage en proposant de recouper les déclarations des interviewés avec l'expression de leurs émotions conscientes ou non.  Ipsos propose également le facial coding comme outil pour des études. Mais ces prétests et études sont menés avec des personnes qui ont donné leur assentiment et non l'homme de la rue. Mesurer les réactions des passants face à une campagne d'affichage ou celles des shoppers dans un magasin s'avère plus compliqué.

    Des difficultés d'interprétation  

    Premier frein d'ordre technique ; lorsqu'un passant sourit en regardant une publicité, est-ce parce que la publicité suscite son intérêt ou est-ce parce qu'il est accompagné d'un ou d'une amie dont la conversation lui plait ? Lorsque le client d'un supermarché fait une moue avec ses lèvres, est-ce à la vue de l'attente aux caisses du supermarché ou à la pensée des résultats scolaires moyens de son enfant ? Il est difficile dans ces 2 cas de discerner les liens de cause à effet. Les professionnels du secteur répondent que ces difficultés seront surmontées par le machine learning ainsi que par les correctifs apportés progressivement par l'intervention humaine. Les deux conjugués permettront à la machine d'analyser de façon de plus en plus correcte et fine les données emmagasinées.

    La question des libertés individuelles

    Autre frein, celui des libertés. Ces techniques peuvent être ressenties comme intrusives. La réticence des consommateurs est forte. La RATP et Métrobus en ont fait la mauvaise expérience en installant un dispositif de ce type il y a plusieurs années. Les antipubs les ont accusés de vouloir espionner les usagers. De plus le législateur veille (CNIL, RGPD). Les opérateurs d'une façon générale se défendent  en déclarant qu'ils respectent l'anonymat et s'engagent à détruire les données enregistrées rapidement. Il n'empêche, pour l'instant les afficheurs en France que ce soit dans le métro ou en surface, installent des panneaux sans caméra.

    Utiliser directement ces technologies dans les lieux publics pour l'affichage ou la distribution parait donc pour l'instant compliqué. Mais pour les études, prétests de produits et spots publicitaires sur un échantillon d'individus volontaires, l'utilisation de la reconnaissance faciale des émotions semble appelée à se développer.  

     

    Cette lettre est réalisée par : Michel Logerot, Stéphane Chen

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