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Cet article présente un cadre de vision-langage respectueux de la vie privée, basé sur des modèles open-source déployés localement, qui permet aux robots interprètes médicaux de détecter les actes de parole et de générer des gestes robotiques adaptés, surpassant les méthodes existantes en termes d'efficacité computationnelle et de naturalisme humain.
Cette étude évalue l'efficacité d'une incitation algorithmique de double calibration et d'une incitation basée sur les grands modèles de langage pour diversifier la consommation de nouvelles (domestiques et mondiales) auprès de 120 lecteurs américains, démontrant que les incitations algorithmiques augmentent la diversité de lecture et peuvent modifier durablement les habitudes de consommation.
Cet article présente un gant d'entraînement à la RCR en boucle fermée intégrant une matrice de capteurs tactiles et un retour haptique, permettant une pratique autonome avec une estimation précise des paramètres de compression et une réduction de la distraction visuelle par rapport aux méthodes traditionnelles.
Le papier présente Lexara, une boîte à outils centrée sur l'utilisateur qui permet d'évaluer les modèles de langage pour l'analyse visuelle conversationnelle grâce à des cas de test réalistes, des métriques interprétables et une interface interactive ne nécessitant aucune expertise en programmation.
En s'appuyant sur des ateliers avec 15 designers UX, cette étude démontre que l'adoption de l'IA ne se limite pas à l'efficacité organisationnelle, mais constitue un processus complexe de négociation des valeurs qui reconfigure les rôles, les relations de pouvoir et l'autonomie des travailleurs à travers les échelles individuelle, collective et organisationnelle.
Ce papier présente « Glass Chirolytics », une approche de compositing réciproque permettant à des utilisateurs distants de manipuler simultanément des visualisations de données superposées à leur flux vidéo via des gestes bimanuels, améliorant ainsi la présence et la conscience mutuelle des intentions analytiques par rapport aux méthodes traditionnelles de partage d'écran.
Cet article caractérise seize défis rencontrés par les experts dans le développement d'expériences de collaboration synchrone et à distance centrées sur la visualisation, en les structurant autour de cinq activités clés et en les alignant sur quatre axes de recherche futurs intégrant les avancées de l'IA et de la réalité étendue.
Cette étude démontre que les jugements humains sur l'équité des systèmes d'IA en contexte médical ne se limitent pas à la parité statistique, mais dépendent fortement de la compréhension des causes sous-jacentes des disparités, notamment l'infra-marginalité et la disponibilité des données d'entraînement.
Cette étude présente un système de notification adaptatif en réalité mixte qui ajuste la position spatiale des messages selon leur urgence, démontrant qu'une telle approche réduit significativement la charge mentale et la frustration des utilisateurs tout en maintenant une bonne prise de conscience des informations.
Ce papier présente LongNAP, un modèle d'apprentissage qui prédit les prochaines actions des utilisateurs en analysant leur historique d'interactions multimodales à long terme, surpassant significativement les méthodes existantes grâce à une combinaison d'apprentissage par renforcement et d'apprentissage en contexte.
Cette étude démontre que modéliser le contexte linguistique de l'auteur, via des méthodes comme HuLM et HuFT, permet de corriger la fallace écologique et d'améliorer significativement les performances d'un grand modèle de langage (8B Llama) sur diverses tâches, même sans réentraînement complet.
En s'appuyant sur des théories psychologiques interactionnistes et constructivistes, cette étude développe des modèles interprétables qui intègrent des traits individuels et des contextes situationnels déduits du langage pour prédire le bien-être mental, démontrant que les caractéristiques théoriques offrent une performance compétitive et une meilleure interprétabilité par rapport aux embeddings de grands modèles de langage.
En proposant que la rationalité des ressources optimise hiérarchiquement les mouvements oculaires pour maximiser la compréhension tout en minimisant les coûts cognitifs, cette étude offre un principe unificateur expliquant un large éventail de comportements de lecture humaine.
Cet article présente ProxyMe, un prototype de réalité virtuelle explorant l'extension de soi vers des avatars IA où la voix et le contenu parlés sont modifiés par l'IA, afin d'étudier comment ces systèmes influencent l'agence, l'auteur et l'identification de l'utilisateur.
Cette étude présente XIA, une plateforme d'évaluation intelligente explicable qui, grâce à des visualisations de raisonnement cognitif et des explications contrastives, améliore la littératie en évaluation des futurs enseignants en favorisant un passage du jugement basé sur les scores vers un raisonnement fondé sur des preuves.
Cette étude présente un instructeur fantôme adaptatif en réalité virtuelle dont la transparence dynamique, ajustée en temps réel aux performances de l'apprenant, améliore la rétention des compétences et réduit la dépendance aux indices externes lors de l'apprentissage du piano.
Cette étude exploratoire démontre le potentiel des robots d'assistance sociale pour enseigner la médiation par les pairs aux élèves du primaire, révélant des retours positifs sur l'apprentissage et des corrélations significatives entre les traits personnels et les résultats d'apprentissage dans la condition robotique, tout en soulignant l'importance de l'adaptation aux niveaux de lecture des participants.
Cette étude de terrain comparant des architectures à bandits contextuels et des modèles de langage (LLM) pour des interventions de santé personnalisées révèle que, bien que les LLM soient perçus comme nettement plus utiles que les modèles basés sur des templates, l'optimisation statistique des techniques de changement de comportement n'apporte pas d'avantage supplémentaire, soulignant ainsi que la reconnaissance contextuelle des retours utilisateurs est le facteur déterminant de l'efficacité perçue.
Cet article propose et valide un ensemble de 16 lignes directrices pour la conception d'avatars en réalité virtuelle, permettant de communiquer intuitivement les capacités augmentées et leurs modes d'activation grâce à une approche basée sur l'affordance.
Ce papier présente « The Pen », un dispositif audio-portable en forme de stylo conçu pour une assistance cognitive épisodique et sur demande, dont l'étude exploratoire démontre comment des limites d'activation claires améliorent l'agence utilisateur, le flux cognitif et le confort social.