L’évolution phénoménale de l’intelligence artificielle (IA) et des technologies de l’information dépasse désormais l’évolution du cerveau humain, créant un « fossé de capacités » entre les humains et la technologie. Une voie prometteuse pour combler ce fossé et optimiser les capacités humaines réside dans le développement de systèmes adaptatifs et dans le fait de faire travailler et interagir les agents IA et les humains en équipe (mixte). L’objectif principal de ce programme de recherche, présenté lors de ce webinaire par Sébastien Tremblay, professeur à l’École de psychologie de l’Université Laval, est d’étudier les facteurs qui sous-tendent le travail des équipes mixtes afin de maximiser leur performance et d’améliorer la synergie entre intelligence humaine et IA.

n premier enjeu concerne le concept clé d’adaptabilité. Les systèmes adaptatifs dits « intelligents » peuvent adapter leurs actions (qu’il s’agisse de l’interface, des informations qu’ils distribuent, des tâches qu’ils exécutent et délèguent, ou du retour d’information qu’ils fournissent) de manière dynamique en fonction du comportement et de l’état de l’utilisateur du système (par exemple, l’état cognitif d’un pilote d’avion pour moduler le pilotage automatique ou le succès de la charge cognitive de l’apprenant pour personnaliser le contenu d’un jeu éducatif). La capacité d’adaptation d’un système intelligent repose sur l’évaluation continue, presque en temps réel, de l’état cognitif et affectif de l’agent humain. Malgré des progrès significatifs dans le suivi de l’état psychologique et des performances de l’être humain, les avancées dans les aspects technologiques des systèmes adaptatifs progressent à un rythme plus rapide que la recherche cognitive et neuroscientifique sur laquelle ces avancées devraient se fonder.

Un autre défi majeur réside dans la relation entre l’humain et l’agent IA. Dans le cas de gestion et de prise de décision en situations ou de problèmes complexes et dynamiques, les systèmes intelligents d’aide à la décision offrent une prothèse cognitive à la compréhension humaine. Sans prothèse, l’humain est limité face au mur de la complexité, au point de ne pas pouvoir comprendre le chemin décisionnel de l’intelligence artificielle. Ces travaux soulèvent le besoin de réflexion et de recherche sur le concept de l’IA explicable (XAI). En effet, la quête d’une intelligence artificielle transparente et relativement facile à comprendre semble paradoxale car dans plusieurs situations l’IA pourra résoudre des problèmes trop complexes pour le cerveau humain.