Ouvrir la boîte noire de l'intelligence artificielle: repenser l'interaction entre les humains et les machines

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Elisa Gagnon

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Projet financé par le Fonds de recherche du Québec - Société et culture (2022-2023)

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​On prend de plus en plus conscience de l'importance de l'intelligence artificielle (IA), notamment de sa capacité à fournir un avantage concurrentiel et à améliorer le travail. En effet, les organisations investissent dans diverses applications d'IA dans l'espoir d'automatiser ou d'augmenter le jugement humain. Malgré les promesses de l'IA, les efforts de nombreuses organisations en la matière échouent. Par conséquent, en adoptant la théorie du sensemaking comme lentille théorique, cette présentation propose les résultats d’une recherche qui examine dans quelles conditions et comment les collaborations entre l'homme et la machine doivent être structurées pour améliorer les capacités de chacun et faciliter une prise de décision stratégique. L’étude est validée par une méta-analyse qualitative de 48 études de cas d'IA et met en évidence les caractéristiques du processus d'interaction ainsi que ses résultats. En plus de fournir un nouvel instrument pour l'analyse et l'évaluation des interactions entre l’humain et l’IA, cette recherche aide à l'élaboration de lignes directrices et facilite la transition vers la conception, le développement et les pratiques d'IA.