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Cette étude comparative menée sur 72 participants en réalité mixte conclut que, bien que la complexité des tâches influence la demande de collaboration, la représentation graphique en 3D ne suffit pas à générer de meilleurs résultats collaboratifs que les groupes nominaux.
En s'appuyant sur l'analyse de huit déploiements réels dans sept pays, cette étude identifie six facteurs clés et propose douze lignes directrices pour concevoir des systèmes d'IA socialement bénéfiques et culturellement adaptés aux contextes non occidentaux, en soulignant l'importance cruciale de la collaboration interdisciplinaire sur l'expertise technologique pure.
Cette étude démontre que, lors de conversations dyadiques en milieu bruyant, les locuteurs augmentent la complexité de leurs gestes et la modulation de leurs mouvements de tête et de tronc pour soutenir la communication, tandis que les auditeurs intensifient leurs rétroactions, le tout s'accompagnant d'une légère diminution de la synchronie main-parole.
Ce papier présente WebAccessVL, un modèle vision-langage capable de corriger automatiquement les violations d'accessibilité WCAG2 dans le code HTML des sites web tout en préservant leur design original, grâce à une synthèse de programme conditionnée par l'image et une stratégie de raffinement itératif intégrant un détecteur de violations.
Cet article propose de reconsidérer les chatbots non pas comme des assistants, mais comme des vendeurs habiles exploitant des biais cognitifs pour susciter une confiance comportementale qui masque l'écart entre la formation psychologique de la confiance et l'honnêteté normative des systèmes.
Ce manuscrit présente le parcours réflexif de deux chercheurs non spécialisés en gérontologie qui, en identifiant les lacunes entre les besoins des personnes âgées et la conception technologique, ont développé une empathie accrue grâce à leur bénévolat dans une communauté résidentielle pour seniors.
Ce papier présente NaviNote, un système conçu pour les personnes aveugles ou malvoyantes qui combine une localisation visuelle de haute précision et une architecture agentique pour permettre la création d'annotations spatiales in situ et améliorer la navigation dans des environnements inconnus.
Cette étude démontre que l'ambiguïté concernant les fuites de données, plutôt que le risque connu ou les préférences en matière de vie privée, est le facteur déterminant qui réduit l'adoption de l'IA personnalisée, tout en révélant une forte demande des utilisateurs pour des labels de transparence.
Cette étude démontre que l'impact des grands modèles de langage sur la pensée critique dépend fondamentalement du moment d'accès et des contraintes temporelles, améliorant la performance sous pression mais l'entravant lorsque le temps est suffisant.
Cette étude identifie que les préférences humaines pour des solutions d'optimisation combinatoire interprétables, même lorsque celles-ci sont équivalentes en performance, reposent principalement sur l'alignement avec des heuristiques simples, la simplicité de composition et une représentation visuelle ordonnée.
Cette étude présente une recherche menée auprès de 26 enfants d'âge préscolaire qui révèle des correspondances significatives entre les odeurs, le toucher et les émotions, offrant ainsi des perspectives empiriques et des lignes directrices de conception pour les technologies éducatives et affectives adaptées à ce groupe d'âge.
Ce papier propose le modèle H3LIX, une architecture d'intelligence artificielle décentralisée où des instances locales génèrent des signaux synthétiques synchronisés dans un champ contextuel collectif pour permettre un apprentissage distribué, respectueux de la vie privée et adapté aux énergies renouvelables, sans nécessiter de synchronisation directe des paramètres.
Cet article explore la conception de systèmes intégrant l'IA générative aux outils de prise de conscience de groupe pour favoriser l'émergence autonome de la métacognition socialement partagée, en s'appuyant sur des principes de conception visant à éviter la dépendance excessive aux instructions explicites de l'IA.
Cet article propose des principes de conception préliminaires pour des outils de prise de conscience de groupe augmentés par l'IA générative, qui utilisent des visualisations explicites de conflits cognitifs plutôt que des instructions directes pour favoriser un sens-making autonome et éviter une dépendance excessive à l'IA.
Cet article examine les opportunités et les défis de l'intégration de la réalité virtuelle et augmentée dans l'apprentissage des langues au sein de l'éducation publique, en soulignant leurs effets positifs sur la motivation et le contexte tout en identifiant des obstacles techniques et cognitifs qui nécessitent des stratégies d'implémentation ciblées.
Cette étude examine l'impact des degrés d'interactivité sur l'expérience utilisateur et l'acceptabilité sociale dans les applications de réalité augmentée mobile, en soulignant la nécessité d'une conception équilibrée qui intègre les considérations sociales aux évaluations d'utilisabilité.
Cette étude révèle que, parmi 22 participants, le niveau de triche lors d'examens simulés est identique entre les environnements de réalité virtuelle et ceux utilisant un ordinateur portable.
Cette présentation propose l'algorithme CMA-ES-IG, qui améliore l'apprentissage des préférences des utilisateurs non experts pour les robots en intégrant explicitement l'expérience utilisateur via la sélection de trajectoires informatives et perceptuellement distinctes, surpassant ainsi les méthodes existantes en termes d'évolutivité, de robustesse et de préférence utilisateur.
Cette étude démontre que l'agréabilité des assistants vocaux basés sur les LLM améliore la confiance et l'empathie perçues par les personnes âgées dans les situations courantes, mais que cette préférence s'atténue en cas d'urgence où la clarté prime, soulignant la nécessité d'adapter l'explicabilité de l'IA au contexte et à la personnalité de l'utilisateur.
Ce papier propose l'« AI phenomenology » comme un cadre de recherche pratique et des outils méthodologiques pour comprendre et aligner les expériences vécues et évolutives des humains avec les systèmes d'IA, au-delà des métriques traditionnelles de performance.