Un langage commun pour décrire et évaluer les équipes humain-agent

Comprendre comment les humains et l’IA ou les agents robotiques peuvent travailler ensemble efficacement nécessite une base commune d’expérimentation. Une équipe dirigée par l’Université du Michigan a développé une nouvelle taxonomie pour servir de langage commun aux chercheurs, puis l’a utilisée pour évaluer les bancs d’essai actuels utilisés pour étudier les performances des équipes humain-agent.

« Notre objectif était de structurer un domaine de recherche fragmenté et en croissance rapide. Sans un examen complet, la synthèse de la recherche a été très difficile et a empêché le domaine d'avancer », a déclaré Xi Jessie Yang, professeur agrégé d'ingénierie industrielle et opérationnelle, de robotique et d'information à l'UM et auteur correspondant de l'étude publiée dans Facteurs humains : Le journal de la Société des facteurs humains et de l'ergonomie.

Dans les équipes homme-agent, également appelées équipes homme-machine, au moins un humain travaille avec un agent, virtuel ou incarné (c'est-à-dire robotique), pour atteindre un objectif commun. Le partenariat pourrait être aussi simple qu’un humain travaillant avec un bras robotique pour assembler une porte de voiture sur un cadre. Ou cela pourrait être plus complexe, comme avec un humain donnant des instructions tactiques à un groupe d’agents incarnés de l’IA dans une mission de recherche et de sauvetage.

« Pour concevoir des coéquipiers IA ou robotiques vraiment efficaces, nous avons besoin de bancs d'essai qui reflètent la nature désordonnée et dynamique du véritable travail d'équipe. Notre taxonomie fournit une feuille de route pour les recherches futures pour y parvenir », a déclaré Hyesun Chung, doctorant en ingénierie industrielle et opérationnelle à l'UM, Barbour Fellow et auteur principal de l'étude.

Tout comme une taxonomie est utilisée en biologie pour organiser les êtres vivants en groupes et aider les scientifiques à communiquer clairement entre eux, cette taxonomie vise à créer un langage partagé pour guider les futures recherches en équipe homme-agent. La taxonomie classe la façon dont les équipes sont structurées et comment elles fonctionnent, en utilisant dix attributs :

• Composition de l'équipe : nombre d'humains par rapport au nombre d'agents
• Interdépendance des tâches : la mesure dans laquelle les membres de l'équipe dépendent de l'action des autres
• Structure des rôles : dans quelle mesure les rôles sont fondamentalement différents ou interchangeables
• Structure de leadership : le modèle, ou la répartition, des fonctions de leadership telles que la définition du pouvoir discrétionnaire et l'alignement des objectifs entre les membres de l'équipe (par exemple, gestionnaire externe, désigné, temporaire, réparti)
• Attribution du rôle de leadership : que l'humain, l'agent ou les deux assument des rôles de leadership
• Structure de communication : le modèle ou le flux de partage d'informations entre les membres de l'équipe
• Direction de la communication : entre humains et agents, entre humains et entre agents
• Support de communication : les moyens disponibles pour échanger des informations
• Répartition physique : localisation spatiale des membres de l'équipe les uns par rapport aux autres
• Durée de vie de l'équipe : combien de temps l'équipe existe en tant qu'unité fonctionnelle et active

Au-delà de l’amélioration de la communication entre les chercheurs, la taxonomie peut également aider les chercheurs à identifier les attributs à intégrer ou à modifier dans les nouvelles conceptions de bancs d’essai ou même les caractéristiques autour desquelles construire de nouvelles conceptions expérimentales.

En utilisant ces termes, l’équipe de recherche a analysé 103 bancs d’essai différents issus de 235 études, certains bancs d’essai étant utilisés dans plusieurs études, tout en notant l’objectif de la tâche et le scénario global.

Alors que 56,3 % (58 cas) des bancs d’essai avaient une composition simple : un humain et un agent, seulement 7,8 % (8 cas) impliquaient une équipe plus grande composée de nombreux humains et de nombreux agents. Les humains ont assumé des rôles de leadership dans la plupart des cas, avec seulement deux cas permettant à l'humain ou à l'agent de diriger, et la dynamique au sein des équipes est restée statique au fil du temps.

Au-delà de la catégorisation des plateformes existantes, la taxonomie offre un outil d'analyse comparative pour concevoir de nouveaux bancs d'essai. Cette étude met en évidence la nécessité d'élargir la composition des équipes, la structure de leadership et la communication pour explorer des dynamiques d'équipe plus complexes entre les humains et les agents.