Projet PANORAMA : adaPtive Artificial iNtelligence fOR humAn coMputer interAction
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 :
- proposer un outil d’annotation multimodale adaptative pour l’utilisateur basé sur la technique XAI,
- exploiter cet outil pour collecter des corpus multimodaux annotés dans trois pays (France, Allemagne et Japon),
- proposer des modèles et des méthodes pour développer des agents conversationnels avec une fonctionnalité d’adaptation à plusieurs niveaux, où les signaux non verbaux de l’agent ainsi que le contenu du dialogue sont adaptés à l’utilisateur,
- fournir des techniques d’apprentissage multitâches et de transfert pour apprendre des modèles en utilisant le corpus multiculturel obtenu et adapter l’agent conversationnel à chaque culture,
- et proposer la base de conception de systèmes d’IA adaptative fondés sur des théories psychologiques et des études d’évaluation.
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
- Coordinateur du projet : Intelligent User Interface Lab (IUI-Lab), Université de Seikei, Japon,
- Human-Centered Multimedia (HCM), Université d’Augsbourg, Allemagne,
- Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR), Sorbonne Université, France,
- Laboratoire d’Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l’Ingénieur (LIMSI), groupe CPU, France,
- Social Signal Interaction Lab, Japan Advanced Institution of Science and Technology, JAIST, Japon.
