Simulating Stakeholder Perspectives: Using Multimodal Large Language Models to Support Early-Stage Urban Design
Cet article présente StakeSight, un système interactif exploitant des modèles de langage de grande taille multimodaux et un pipeline de génération augmentée par la récupération entraîné sur des milliers de récits urbains afin de simuler diverses perspectives de parties prenantes, soutenant ainsi une conception urbaine initiale plus inclusive et efficace.
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Les villes ne sont pas seulement des collections de bâtiments et de rues ; ce sont des environnements vivants façonnés par la vie quotidienne des personnes qui les parcourent. Depuis des décennies, les urbanistes et les concepteurs savent qu'un espace public réussi doit fonctionner pour tout le monde, du résident âgé se rendant au marché au parent poussant une poussette. Cependant, déterminer précisément comment différentes personnes vivront un nouveau projet avant qu'il ne soit construit a toujours été une tâche difficile et coûteuse. Traditionnellement, cela nécessite de réunir de vraies personnes pour des ateliers et des entretiens, un processus qui prend beaucoup de temps et d'argent, échouant souvent à capturer les voix de ceux qui sont les plus marginalisés ou difficiles à atteindre. Alors que les villes deviennent de plus en plus complexes, le besoin de comprendre ces diverses expériences humaines tôt dans le processus de conception est devenu urgent, pourtant les méthodes pour y parvenir sont restées largement figées dans le passé.
Pour combler cette lacune, une équipe de chercheurs a développé un nouvel outil numérique appelé StakeSight, qui utilise l'intelligence artificielle avancée pour simuler la façon dont différents types de personnes pourraient réagir à un projet d'aménagement urbain. Le système repose sur un fondement d'histoires humaines réelles. Les chercheurs ont commencé par collecter et analyser 3 017 récits à la première personne provenant de sources médiatiques publiques, telles que des archives journalistiques et des podcasts, où des personnes décrivaient leurs expériences réelles avec les villes. En lisant ces milliers d'histoires, l'équipe a identifié cinq façons clés dont les gens perçoivent leur environnement : leur âge et étape de la vie, ce qu'ils font dans l'espace, la façon dont ils se déplacent, leurs besoins physiques et sensoriels, ainsi que leurs valeurs personnelles ou les souvenirs attachés à un lieu. Ces cinq dimensions constituent le cœur du système, lui permettant de comprendre qu'un espace est ressenti différemment par un usager fatigué que par un enfant jouant dans un parc.
En s'appuyant sur cette compréhension profonde de l'expérience humaine, les chercheurs ont construit un système interactif où un concepteur peut télécharger un croquis ou une photo d'un nouvel espace public, tel qu'un parc ou une place, puis créer un « rôle » spécifique pour le tester. Le designer peut choisir de simuler la perspective d'une femme de 70 ans utilisant un fauteuil roulant, ou d'un jeune parent portant un sac de courses lourd. Une fois un rôle défini, le système ne se contente pas de deviner ce que cette personne pourrait penser. Au lieu de cela, il parcourt sa vaste base de données d'histoires humaines réelles pour trouver des récits qui correspondent étroitement aux caractéristiques du rôle choisi. Il utilise ensuite un puissant modèle de langage pour tisser ces expériences du monde réel avec le design visuel, générant une réponse détaillée à la première personne. Le résultat comprend un récit décrivant ce que la personne simulée voit et ressent, une liste de points positifs et négatifs spécifiques, ainsi qu'un score numérique évaluant le design sur la sécurité, le confort et l'accessibilité.
Les chercheurs ont testé cet outil auprès de douze urbanistes, architectes et étudiants pour voir s'il pouvait réellement les aider à penser de manière plus inclusive. Les résultats ont été encourageants. Les participants ont trouvé le système utile pour les premières étapes de la conception, notant qu'il leur permettait d'explorer des idées et de repérer des problèmes potentiels avant même d'avoir à organiser une véritable réunion communautaire. Un designer a décrit l'outil comme un moyen de « faire ses devoirs » avant de rencontrer de vraies personnes, aidant à poser de meilleures questions et à préparer un véritable engagement. L'outil s'est avéré particulièrement efficace pour mettre en lumière les besoins de groupes souvent négligés, tels que les personnes handicapées ou celles ayant des contraintes de mobilité spécifiques. Par exemple, lorsqu'un designer a testé une nouvelle piste cyclable, le système a généré les commentaires d'un parent avec une poussette qui soulignait des problèmes de sécurité concernant l'étroitesse du passage, et d'un usager qui valorisait l'efficacité de l'itinéraire. Ces besoins conflictuels, qui pourraient être passés sous silence lors d'une revue de conception standard, ont été clairement mis en évidence par la simulation.
Cependant, les chercheurs veillent à préciser que cet outil n'est pas un remplacement pour les vraies personnes. Les participants à l'étude ont été honnêtes quant aux limites, observant que bien que les retours simulés soient souvent réalistes et utiles, ils pouvaient parfois sembler génériques ou manquer de la nuance profonde d'une véritable conversation humaine. Le système est conçu pour être un point de départ, un moyen d'abaisser la barrière de la pensée inclusive et d'aider les concepteurs à considérer un plus large éventail de perspectives avant de commencer le travail difficile de la consultation réelle. Il ne prétend pas savoir exactement ce qu'une communauté veut, mais suggère plutôt ce dont elle pourrait avoir besoin en se basant sur la vaste bibliothèque d'expériences humaines dont il a appris. En permettant aux concepteurs de se mettre à la place des autres grâce à ces simulations, StakeSight offre une nouvelle façon d'imaginer des villes qui ne sont pas seulement visuellement attrayantes, mais véritablement accueillantes pour les vies diverses qui les habiteront.
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