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PANORAMA

Le concept clé de ce projet est « l’Intelligence Artificielle adaptative de l’utilisateur dans le contexte de l’interaction humain-machine ». Des recherches seront menées sur l’adaptabilité de l’utilisateur de l’intelligence artificielle incarnée en tant qu’agent conversationnel. Lorsque les gens parlent à d’autres personnes, ils modifient leurs comportements de communication verbale et non verbale en fonction de ceux du partenaire. L’adaptabilité de l’utilisateur est donc une question essentielle pour améliorer l’interaction entre l’homme et l’agent.

Le contexte

Le style de communication est également différent selon la culture, et il est utile d’adapter les comportements des agents à la culture cible. Nous nous attaquerons à ce problème en utilisant une approche d’apprentissage automatique. Cependant, une des limites de cette approche est que l’annotation des comportements multimodaux des utilisateurs pour créer des données de formation prend du temps.

Nous proposerons des annotations semi-automatisées et fournirons un retour d’information visuel pour inspecter et corriger les étiquettes générées par la machine en incorporant des techniques d’IA explicables (XAI). Ainsi, le concept d’IA adaptative est utilisé pour aider les utilisateurs à créer des corpus multimodaux ainsi qu’à améliorer l’interaction homme-agent. En outre, le concept d’adaptabilité de l’utilisateur est également axé sur les études psychologiques de ce projet, dans lequel la motivation de l’utilisateur sera étudiée dans un cas d’utilisation pertinent (coaching motivationnel personnalisé pour l’activité physique).

Par conséquent, ce projet envisage une nouvelle méthodologie de recherche pour les agents conversationnels basés sur l’apprentissage machine en se concentrant sur le concept d’adaptabilité de l’utilisateur.

Les objectifs

Le projet PANORAMA vise à atteindre les 5 objectifs de recherche suivants :

Les résultats

L’interface d’IA adaptative a un impact sur l’économie et la société future.

Premièrement, la technologie adaptative de l’utilisateur améliore la qualité de l’interaction homme-machine, ce qui contribue à améliorer les performances et la productivité des utilisateurs dans les industries.

Deuxièmement, l’IA adaptative motivera efficacement les utilisateurs à adopter un mode de vie sain à long terme, ce qui pourrait changer la vie des gens dans la société future.

Partenariats et collaborations

Membres du projet

Catherine Pelachaud
Directrice de recherche CNRS
Catherine Achard
Professeure des Universités