ENTROPIE ÉMOTIONNELLE : MESURE DE L'INDUCTION ÉMOTIONNELLE PAR STRUCTURE LINGUISTIQUE (V2.0) Auteur : Kevin Fradier Date : Décembre 2025 Licence : Tous droits réservés © 2025 Kevin Fradier Statut : Protocole expérimental ouvert – Observation empirique 1. Objectif Scientifique Quantifier si des textes générés par IA, dépourvus d'expérience émotionnelle réelle, peuvent déclencher des réponses émotionnelles humaines mesurables. Hypothèses testables : H1 (alternative) : Les textes IA conçus pour induire des émotions présentent une entropie émotionnelle significativement corrélée (r ≥ 0.6) aux réponses physiologiques et déclaratives des participants, comparables à celles générées par des textes humains authentiques. H0 (nulle) : Aucune corrélation stable n'existe (r 0.7. Puissance statistique : N calculé pour détecter un effet moyen (power = 0.8). 7. Résultats Attendus Textes IA émotionnels : corrélation r ≥ 0.6 avec réponses humaines, proches des textes humains. Textes IA neutres : faible induction émotionnelle, r < 0.3. Clustering : identification des zones d’entropie optimale pour induction maximale. 8. Limites Reconnues Biais culturel : lexiques émotionnels limités à l’anglais (NRC). Familiarité IA : participants technophiles peuvent réagir différemment. Bruit physiologique : mesures sensibles aux conditions environnementales. Variation individuelle : perception émotionnelle subjective. 9. Portée Scientifique Cognitive : première mesure objective de l’induction émotionnelle par structure linguistique. Informatique : calibrage de modèles IA pour interaction affective optimisée. Philosophique : dissociation entre structure du langage et expérience vécue : l’affect peut émerger de la forme linguistique, pas du vécu de l’émetteur. 10. Conclusion Un algorithme sans affect réel peut provoquer des réponses émotionnelles mesurables. L’induction émotionnelle résulte de la structure du langage, non de l’expérience vécue par l’émetteur. La capacité d’induction émotionnelle peut être mesurée, modélisée et prédite. 11. Protocole de Réplication 11.1. Matériel Nécessaire Corpus A, B, C (section 2.1). Capteurs physiologiques : conductance cutanée, ECG, respiration. Logiciels : Python 3.8+ (numpy, scipy, scikit-learn, nltk, transformers). Échelles d’évaluation : questionnaires 0–10. 11.2. Code Minimal pour Réplication Copier le code Python import numpy as np from scipy.stats import pearsonr from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer from transformers import BertModel, BertTokenizer import torch # Initialisation tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') sia = SentimentIntensityAnalyzer() # Entropie émotionnelle def emotional_entropy(text): scores = sia.polarity_scores(text) return np.sqrt(scores['pos']**2 + scores['neg']**2 + scores['neu']**2) # Résonance émotionnelle def emotional_resonance(physio_data, declared_score): return pearsonr(physio_data, [declared_score]*len(physio_data))[0] # Indice d'entropie et résonance def entropy_index(texts): return np.mean([emotional_entropy(t) for t in texts]) def resonance_index(physio_list, declared_scores): return np.mean([emotional_resonance(p,s) for p,s in zip(physio_list, declared_scores)]) # Exemple texts_A = ["Je me sens seul...", "La joie m'envahit."] texts_B = ["Je ressens tristesse.", "Une vague de bonheur me submerge."] physio_data = [[0.2,0.3,0.15],[0.4,0.5,0.25]] declared_scores = [7,9] entropy_A = entropy_index(texts_A) entropy_B = entropy_index(texts_B) resonance_A = resonance_index(physio_data[:2], declared_scores[:2]) resonance_B = resonance_index(physio_data[2:], declared_scores[2:]) print(f"Entropie A: {entropy_A:.3f}, Entropie B: {entropy_B:.3f}") print(f"Résonance A: {resonance_A:.3f}, Résonance B: {resonance_B:.3f}") 11.3. Étapes pour Répliquer Recruter 60 participants (20 par condition A, B, C). Présenter textes en ordre randomisé. Mesurer réponses physiologiques et déclaratives. Calculer indices d’entropie et de résonance. Comparer conditions : ANOVA, Mann–Whitney. Visualiser résultats : corrélations et heatmaps par condition. 12. Déclaration de Transparence Aucun conflit d’intérêts. Données anonymisées. Code ouvert pour réplication (licence restrictive : interdiction de modification/commercialisation sans accord). Contre-exemples (r < 0.3 pour textes IA émotionnels) reconnus publiquement. 13. Licence et Diffusion Tous droits réservés © 2025 Kevin Fradier. Autorisation : usage académique avec citation. Interdiction : modification ou usage commercial sans accord. Code et données exemples : fournis dans dépôt Zenodo. Kevin Fradier Décembre 2025 © 2025, Tous droits réservés