Metge, Adrien
[Verfasser:in]
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Bordeaux
[Mitwirkende:r];
Le Blanc, Benoît
[Mitwirkende:r];
Maille, Nicolas
[Mitwirkende:r]
Opérateurs et systèmes intelligents : se comprendre pour décider. Application à la supervision de drones. ; Operators and intelligent systems : understanding each other to decide. Application to drone supervision
Titel:
Opérateurs et systèmes intelligents : se comprendre pour décider. Application à la supervision de drones. ; Operators and intelligent systems : understanding each other to decide. Application to drone supervision
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Cette thèse de doctorat présente un travail de recherche transdisciplinaire qui s’inscrit dans une démarche d’ingénierie cognitique. À l’intersection de l’Intelligence Artificielle (IA) et du Facteur Humain, nous explorons les principes d’interaction qui permettent la mise en place d’une collaboration performante entre un utilisateur et un système de recommandation intelligent dans un contexte de prise de décision. Nous nous concentrons sur le cadre applicatif de la planification, pour lequel nous avons développé un environnement de simulation qui met en scène un opérateur aérien chargé de superviser un drone doté d’un haut niveau d’autonomie décisionnelle. Le scénario des missions, joué sur différents terrains, amène l’opérateur à déterminer un nouveau plan de vol assisté par des recommandations intelligences. Une analyse de la littérature nous permet de caractériser trois problématiques scientifiques que nous investiguons à travers trois études expérimentales dans cet environnement.La première problématique s’intéresse aux conséquences d’un changement de la participation de l’IA à la prise de décision sur le ressenti de l’opérateur. Nos résultats indiquent que lorsque l’IA réduit sa participation en arrêtant de proposer des suggestions de plan, le sentiment de l’opérateur d’être responsable et à l’origine de la solution augmente significativement. Cet effet se révèle néanmoins asymétrique. Lorsque l’IA accroît sa participation en introduisant de suggestions de plan qui n’étaient pas proposées dans un premier temps, le sentiment de l’opérateur d’être responsable et à l’origine de solution diminue peu alors même que les plans validés deviennent plus homogènes.La deuxième problématique examine les liens potentiels entre les critères de compromis des plans construits avec l’IA par l’opérateur et les éléments de sa personnalité qui pourraient la prédire, sur des terrains où il n’existe pas de plan concevable qui ait une qualité acceptable. Nous mettons en évidence une préférence individuelle pour la dégradation ...