L’intelligence artificielle offre de nombreuses possibilités pour améliorer la collaboration et l’efficacité des groupes, que ce soit en classe ou dans d’autres contextes. Son intégration peut transformer la manière dont les participants travaillent ensemble, favorisant ainsi des résultats plus performants et une meilleure expérience collective.
L’impact de l’IA sur la collaboration en classe
Les groupes de travail en classe, qu’ils soient petits ou grands, reposent sur une collaboration étroite entre les membres. Cette collaboration implique l’échange constant d’informations concernant les objectifs, les obstacles et les prochaines étapes. Le processus est complexe et peut rapidement devenir problématique si un membre n’est pas attentif ou ne comprend pas un point clé. C’est là que l’intelligence artificielle intervient, en surveillant et facilitant les interactions pour une meilleure collaboration.
Un modèle novateur de suivi des interactions
Des chercheurs de la Colorado State University ont développé un modèle capable de permettre à une IA de surveiller, voire de modérer, les interactions au sein d’un groupe. L’objectif est de mieux intégrer les comportements non verbaux, la parole et les actions directes dans les scénarios de collaboration entre humains et IA. Ce modèle repose sur le concept du « suivi des bases communes », qui consiste à identifier et à suivre les croyances partagées et les questions ouvertes d’un groupe lors d’une tâche.
Les bénéfices de la transcription et de l’analyse des données
Pour réaliser cela, l’équipe de chercheurs a mis en place une expérience où un groupe de trois personnes devait déterminer le poids de blocs à l’aide d’une balance. Les données de transcription des paroles des participants et leurs gestes ont été utilisées pour former un modèle de réseau neuronal profond. Ce modèle est capable de suivre en temps réel et de manière dynamique les bases communes d’un groupe, et pourrait être intégré à d’autres systèmes d’IA pour fournir un soutien aux équipes dans divers scénarios.
Vers une meilleure interaction humain-robot
L’assistant professeur Nikhil Krishnaswamy explique que bien que les humains soient naturellement enclins à interpréter les croyances et les intentions pour prédire le comportement, cela reste un défi pour les systèmes d’IA. En reliant mieux les concepts de la psychologie et d’autres disciplines aux modèles sous-jacents de l’IA, les chercheurs espèrent améliorer ces systèmes. Ces travaux, menés dans le cadre du AI Institute for Student-AI Teaming, visent à soutenir les éducateurs et à promouvoir la diversité des perspectives dans les discussions en classe.
Applications potentielles et futures recherches
Les chercheurs poursuivront l’amélioration de leur modèle dans les prochains mois. Une prochaine étape pourrait être de comprendre comment certains types de communication peuvent biaiser la prise de décision en groupe. L’objectif n’est pas de fournir des réponses correctes aux étudiants, mais de faciliter la discussion et améliorer la collaboration, ce qui conduit souvent à de meilleures réponses.
Liste concise des applications et des avantages de l’IA dans la collaboration en classe
| Applications | Avantages |
| Suivi des interactions verbales et non verbales | Amélioration de la compréhension des échanges |
| Referee des interactions de groupe | Encouragement à la collaboration constructive |
| Intégration avec d’autres systèmes IA | Support en temps réel dans divers scénarios |
| Analyse de la prise de décision | Réduction des biais décisionnels |
