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Cette présentation d'arXiv propose une approche « Juste-à-Temps » qui infère et optimise en temps réel les objectifs spécifiques de l'utilisateur pour transformer les grands modèles de langage en outils spécialisés, surpassant significativement les interactions LLM standard.
Cette étude propose et évalue quatre indicateurs de champ de vision en réalité augmentée pour corriger les modèles mentaux erronés des humains sur les capacités visuelles des robots, démontrant que les indicateurs ancrés dans l'espace de la tâche améliorent le plus la précision lors de collaborations homme-robot.
Cet article présente une nouvelle méthode de planification de trajectoire pour les changements de voie autonomes, qui intègre des champs de risque dynamiques et un espace convexe variant dans le temps au sein d'un algorithme iLQR contraint, garantissant ainsi des manœuvres plus sûres, efficaces et confortables que les approches traditionnelles.
Cet article présente XR-DT, un cadre de jumeau numérique amélioré par la réalité étendue qui intègre un contrôleur MPPI conscient de l'humain et un modèle de prédiction de trajectoire basé sur l'attention pour permettre une interaction humain-robot sûre, efficace et interprétable dans des espaces partagés.
Cette étude démontre que, dans le cadre du « vibe coding », la direction humaine reste indispensable pour fournir des instructions efficaces et éviter l'effondrement des performances, optimisant ainsi les résultats lorsque l'évaluation est déléguée à l'IA.
Cet article propose un cadre de traçabilité des corrections OCR au niveau des segments pour les corpus de sciences humaines, démontrant que l'intégration de ces métadonnées de provenance est essentielle pour garantir la reproductibilité et une interprétation incertaine des résultats des tâches NLP en aval.
Cet article présente CLEO, un agent collaboratif capable d'interpréter les actions concurrentes des utilisateurs sur des artefacts partagés pour adapter ses réponses en temps réel, et propose un modèle de décision fondé sur deux études avec des designers professionnels pour déterminer quand déléguer, diriger ou travailler simultanément.
Cet article présente les avantages de l'intégration transparente de visualisations de données interactives en 2D et 3D dans des espaces de réalité étendue (XR) pour améliorer l'analyse de données complexes, illustré par trois études de cas.
Cette étude empirique identifie quatre thèmes clés concernant la gouvernance, l'amélioration itérative, les contraintes opérationnelles et la collaboration dans le développement d'applications d'IA intégrant l'humain, afin de combler le manque de guidance opérationnelle pour structurer les rôles et les mécanismes de contrôle.
Ce papier présente « Companion », un système artistique intégrant un robot dessinateur et des modèles de langage pour transformer la collaboration humain-machine en une co-création synergique de récits visuels, dont la qualité esthétique et la pertinence d'exposition ont été validées par des experts.
Cette étude propose une feuille de route pour intégrer les technologies biométriques aux systèmes de communication alternative et augmentative (CAA) personnalisés, en identifiant les lacunes actuelles de la reconnaissance gestuelle et en langue des signes par rapport aux exigences pratiques, notamment dans le contexte du contrôle frontalier.
Cette étude présente une méthodologie en deux phases combinant des ateliers de co-conception avec des utilisateurs non experts et une validation par des spécialistes pour créer un ensemble de gestes oculaires intuitifs et robustes, ancrés dans des métaphores familières et une grammaire compositionnelle afin de résoudre le problème du « Midas Touch » dans les interfaces sans mains.
Cette étude présente ARC, un outil de conception qui atténue la charge cognitive des revues systématiques de littérature en intégrant des bases de données multiples et une IA transparente, permettant ainsi aux chercheurs de passer de tâches administratives à une exploration stratégique.
Ce papier présente International Tool Calling (ITC), un nouveau benchmark multilingue et multiculturel à grande échelle basé sur des API réelles, conçu pour évaluer et améliorer la capacité des grands modèles de langage à utiliser des outils dans des scénarios internationaux complexes.
Cette revue de portée examine les technologies de détection portables et ambiantes pour le suivi des personnes atteintes de démence et identifie cinq principes clés de conception centrée sur l'humain visant à améliorer l'autonomie et l'efficacité des soins tout en respectant la vie privée et l'équité.
Le papier présente CoEditor++, un cadre d'édition d'images sans entraînement qui améliore la consistance visuelle et le raisonnement sémantique en décomposant les instructions en étapes cognitives structurées, surpassant ainsi les modèles open-source et fermés sur des tâches d'édition générales et responsables.
Ce papier présente Aletheia, une extension de navigateur innovante alimentée par des modèles de langage et la génération augmentée par récupération (RAG) qui détecte les fausses nouvelles avec des explications fondées sur des preuves et favorise l'engagement utilisateur, surpassant les solutions existantes tant sur le plan de la performance technique que de l'utilisabilité.
Cette présentation du jeu de données multimodal RFM-HRI analyse les réactions verbales et non verbales des utilisateurs face à divers échecs d'un robot médical lors de tâches de récupération d'objets, afin d'éclairer le développement de stratégies de récupération plus efficaces et sûres.
Ce papier propose de passer d'une approche de risque basée sur l'évitement à un modèle d'autonomisation des utilisateurs pour les chatbots d'IA générative face aux crises de santé mentale, en les transformant en ponts de soutien et de dé-escalade plutôt qu'en simples réferts vers des lignes d'urgence.
Cette étude démontre que les jugements moraux des grands modèles de langage sont fragiles et fortement influencés par la forme narrative, le point de vue et la structure de la tâche plutôt que par la substance éthique des dilemmes, soulevant ainsi des inquiétudes majeures concernant la reproductibilité et l'équité de ces systèmes.