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Intelligence artificielle & cognition

Définition & Concept

L’intelligence artificielle (ou IA) regroupe des techniques issues des mathématiques ou de l’informatique, ainsi que des concepts issus principalement des sciences humaines et sociales, permettant de créer des systèmes capables d’observer, d’apprendre, de raisonner et de prendre des décisions.

L’émergence des sciences cognitives et la nécessité de créer des systèmes permettant la prise en compte de l’homme dans la conception des systèmes ont conduit à la mise en place de projets mélangeant IA et sciences de la cognition.

Ces projets permettent donc d’articuler des modèles biologiques, biomécaniques et psychologiques de l’homme avec des données quantitatives collectées à travers des bases de données utilisateurs.  Ces données peuvent être de nature comportementale (parcours utilisateurs sur un site web) ou physiologiques en utilisant des capteurs (eye tracking, rythme cardiaque…)

L’institut Cognition Tremplin Carnot fédère à travers tout le territoire français des laboratoires variés afin de pouvoir mettre en place une approche transdisciplinaire sur ses projets de recherche et développement au travers des différents axes suivants :

  • étudier le comportement humain en prenant en compte son développement cognitif ;
  • créer des interactions homme machine centrées utilisateurs et adaptées au contexte ;
  • créer des intelligences artificielles autonomes, évolutives, basées sur le fonctionnement du système de traitement de l’information de l’Homme. Ces IA permettent de réaliser des systèmes capables de prendre des décisions de manière autonome sur la base de leurs connaissances dans des environnements complexes.

Champ d’applications

L’IA permet de relier raisonnement et capacités humaines à un environnement numérique. À l’inverse des systèmes actuels, l’un des enjeux de cette approche est de créer des systèmes qui s’adaptent à l’utilisateur en utilisant les connaissances acquises dans les différents domaines étudiant le comportement, le raisonnement et les processus de prises de décision chez l’Homme, que ce soit en tant qu’individu ou que groupe (par exemple pour un poste de travail ou en tant qu’utilisateur sur une plateforme web).

L’approche mixte de la modélisation de la cognition avec des algorithmes d’apprentissage automatique permet de créer des outils capables de simuler des comportements humains réalistes. Ces modèles sont aussi utilisés pour créer des agents autonomes adaptatifs (robot assistant, agent virtuel), des simulations de comportements humains dans un environnement réaliste ou des interfaces homme machine intelligentes.

Ces approches sont aujourd’hui au cœur des projets industriels afin de créer l’usine du futur à travers la modernisation des postes de travail. Par exemple, la robotique collaborative est de plus en plus présente dans l’industrie automobile ; cette technologie permet d’assister les opérateurs à réaliser des tâches complexes, variées et physiquement contraignantes. Un autre enjeu moderne est la conception de voitures autonomes ou semi-autonomes qui est contraint par de nombreuses problématiques concernant son fonctionnement, son acceptabilité, l’éthique de ses décisions en cas de situation à risque pour des êtres humains, etc.

Exemple de projet

Cet axe transversal a donné lieu à de nombreux projets concernant la communication en langage naturel ou gestuel entre un système numérique et un humain. Ces projets ont permis de créer des agents conversationnels, collaboratifs ou éducatifs sur des supports physiques avec des robots ou numériques avec des bots.

On peut citer des projets tels que Nutri-Educ (une plateforme de conseils personnalisés en nutrition) ou PRETI (Plateforme de Recherche et d’Expérimentation pour le Traitement de l’Information) comme exemple de l’intégration de ces domaines.

Ces plateformes sont conçues pour interpréter des données issues de bases de données utilisateurs à l’aide des connaissances en sciences humaines dans le but de créer des outils plus performants et adaptés aux utilisateurs.