Comment l’IA peut aider dans le processus de conception créative

Les outils génératifs de l’intelligence artificielle peuvent aider à concevoir les étudiants en facilitant les tâches dures, en réduisant le stress et en permettant aux étudiants plus de temps pour explorer des idées innovantes, selon de nouvelles recherches que j’ai publiées avec mes collègues de l’International Journal of Architectural Computing.

J’étudie comment les gens pensent de la conception et de l’utilisation de la technologie, et mes recherches se concentrent sur la façon dont des outils tels que l’IA peuvent aider à rendre le processus de conception plus efficace et créatif.

Pourquoi ça compte

Notre étude a révélé que les outils de conception d’IA ne rendent pas les conceptions meilleures – elles ont également rendu le processus plus facile et moins stressant pour les étudiants.

Imaginez essayer de proposer une idée cool en réponse à une affectation de conception, mais il est difficile de l’imaginer dans votre tête. Ces outils interviennent et montrent rapidement à quoi pourrait ressembler votre idée, afin que vous puissiez vous concentrer sur la création au lieu de vous soucier des petits détails. Cela a permis aux élèves de réfléchir plus facilement et de proposer de nouvelles idées. Les outils d’IA ont également fait plus de variations de conception en introduisant des détails nouveaux et inattendus, tels que des formes et des textures naturelles.

Comment nous avons fait notre travail

Mes collègues et moi avons travaillé avec 40 étudiants en conception et les avons divisés en deux groupes.

Un groupe a utilisé l’IA pour aider à concevoir des meubles urbains, tels que des bancs et des sièges pour les espaces publics, tandis que l’autre groupe n’a pas utilisé l’IA. L’outil AI a créé des images des idées de conception du premier groupe à partir de descriptions de texte simples. Les deux groupes ont affiné leurs idées en les esquissant à la main ou avec un logiciel de conception.

Ensuite, les deux groupes ont reçu une deuxième tâche de conception. Cette fois, aucun groupe n’a été autorisé à utiliser l’IA. Nous voulions voir si la première tâche les a aidés à apprendre à développer un concept de conception.

Mes collègues et moi avons évalué la créativité des étudiants sur trois critères: la nouveauté de leurs idées, l’efficacité de leurs conceptions pour résoudre le problème et le niveau de détail et de complétude dans leur travail. Nous voulions également voir à quel point les tâches étaient difficiles pour eux, nous avons donc mesuré quelque chose appelé charge cognitive en utilisant un outil bien connu appelé l’indice de charge de tâche de la NASA. Cet outil vérifie la quantité d’effort mental et la frustration que les élèves ont vécu.

Le groupe d’étudiants qui a utilisé l’IA dans la première tâche a eu plus de facilité dans la deuxième tâche, se sentant moins dépassé par rapport à ceux qui n’utilisaient pas l’IA.

Les conceptions finales du groupe d’IA ont également montré un processus de conception plus créatif dans la deuxième tâche, probablement parce qu’ils ont appris en utilisant l’IA dans la première tâche, ce qui les a aidés à penser et à développer de meilleures idées.

Quelle est la prochaine étape

Les recherches futures examineront comment les outils d’IA peuvent être utilisés dans plus de parties de l’éducation à la conception et comment ils pourraient affecter le travail des professionnels.

Un défi consiste à s’assurer que les élèves ne comptent pas trop sur l’IA, ce qui pourrait nuire à leur capacité à penser de manière critique et à résoudre les problèmes par eux-mêmes.

Un autre objectif est de s’assurer que de nombreux étudiants de conception possible ont accès à ces outils.