Contenu du sommaire : Ethnographies des agents conversationnels

L'article plaide pour un genre d'IA capable de créer des liens sociaux avec des interlocuteurs humains. La démonstration prend pour point de départ les deux histoires concurrentes concernant les origines de l'Intelligence Artificielle. Dans l'une, l'objectif de l'IA était d'inventer des machines capables de simuler tous les aspects de l'intelligence humaine. Dans l'autre, il s'agissait de construire des machines qui s'adaptent étroitement au comportement humain naturel. Si la première histoire est mieux connue, l'auteure défend l'idée selon laquelle la seconde aurait été plus féconde, car elle place l'humain au cœur de l'entreprise. Ancré dans cette perspective historique, l'article présente plusieurs exemples d'agents conversationnels qui s'engagent dans ce type de comportement social adaptatif. Les résultats des expériences menées avec ces agents sociaux montrent qu'en fait ils améliorent les relations entre les personnes et les systèmes. Cependant, ils améliorent également les performances dans la tâche que les agents conversationnels et les humains accomplissent ensemble.

L'article propose une contribution empirique à la sociologie de l'Intelligence Artificielle conversationnelle à partir d'une enquête vidéo-ethnographique sur les usages quotidiens d'assistants vocaux dans vingt-deux foyers français, s'étalant sur trois ans. Les résultats battent en brèche les idées reçues portées dans l'espace public par leurs promoteurs qui envisagent les interactions avec ces dispositifs comme des conversations naturelles, invisibilisant ainsi la complexité des usages réels. Nous proposons plutôt de les décrire comme des simulacres de conversation qui créent une « illusion de conversation », ainsi qu'une « illusion d'intuitivité », sources de troubles interactionnels. Nous mettons en évidence l'important « travail » que les utilisateurs mettent en œuvre pour découvrir et interagir avec ces dispositifs. L'enquête montre une nouvelle facette de ce travail de l'utilisateur, spécifique à la multiplication des services vocaux, à savoir la gestion et la coordination de plusieurs agents conversationnels. Le travail de l'utilisateur constitue la face invisible des relations aux machines conversationnelles. L'article décrit également les processus d'appropriation qui installent progressivement les assistants vocaux dans les activités et les routines quotidiennes. Il identifie les formes de transformation des pratiques et l'inscription sociale de ces machines dans les collectifs familiaux, caractérisée par une asymétrie des usages.

Les leurres conversationnels sont des agents artificiels qui, une fois insérés au sein d'échanges langagiers, sont susceptibles de passer pour des humains. Ils se distinguent donc des robots et autres agents incarnés par leur capacité à leurrer des interactants humains en situation. Apparus à la naissance du projet de l'Intelligence Artificielle dans le Jeu de l'Imitation d'Alan Turing (appelé aussi test de Turing), les leurres conversationnels ont été ensuite développés dans des directions différentes, dont nous proposons une première généalogie. Les modalités de la conception des leurres (des professionnels de l'informatique y croisent des amateurs éclairés) diffèrent, de même que leurs usages : répondre à des interrogations épistémiques, gérer une consultation de psychologie non directive, répondre à des appels non sollicités de télémarketing. Dans cet article, nous montrons l'intérêt d'adopter une approche configurationnelle pour étudier les trois principaux types de leurres conversationnels, les différents contextes langagiers au sein desquels ils interviennent et comment ils parviennent à se glisser dans la texture intelligible des interactions, en vue de réaliser différentes fins pratiques.

Cette étude des rencontres concrètes de petits groupes d'adultes et d'enfants avec un robot-guide-de-musée autonome prend l'interaction humain-robot comme outil d'étude de l'(inter-)action située. En analysant des séquences questions-réponses (sur enregistrements vidéo et archives du logiciel de reconnaissance vocale), nous explorons la manière dont ces groupes tentent de répondre aux questions du robot et la dynamique interactionnelle émergeant entre les visiteurs. Une micro-analyse fine de l'interaction (ethno-méthodologie/analyse conversationnelle) y est combinée avec la perspective interne du robot, montrant que les adultes tendent à jouer les « facilitateurs de participation », faisant des enfants les principaux co-participants du robot. Les participants travaillant ensemble pour produire des réponses aux questions du robot, il est nécessaire de distinguer conceptuellement la « réponse comme processus d'interaction » de la « réponse comme résultat ». Dans le développement de séquences questions-réponses pour les systèmes robotiques, cette étude propose un apport sur une approche multimodale, la gestion d'utilisateurs multiples et la sensibilité à leur hétérogénéité.

A partir d'un corpus d'interactions humain-robot filmées, nous proposons, en suivant une approche d'analyse conversationnelle, une étude multimodale des phases de désengagements terminaux. L'accomplissement de clôtures suppose que le robot soit capable de compléter des séquences interactionnelles, et nous décrivons comment les participants humains se montrent particulièrement sensibles aux situations dans lesquelles les robots peuvent paraître manifester une compréhension de leurs actions précédentes. Nous analysons ensuite les phases de désengagement et montrons qu'elles prennent des formes diverses, depuis les clôtures « machiniques » (exit, instruction) jusqu'aux pré-clôtures qui caractérisent les interactions humaines ordinaires. Dans ce dernier cas, nous montrons qu'il convient aussi de distinguer les formes où les participants humains se pressent pour finir, ou bien laissent au robot une opportunité de répondre. Cela nous permet de relever deux dimensions différentes dans ces formes de clôture des interactions humain-robot, le tact interactionnel (traiter plus ou moins le robot comme un partenaire) et le caractère relativement collaboratif du désengagement.

Dans cet article, nous nous intéressons à la production de systèmes d'automatisation de dialogues, dans les domaines du marketing et de la relation-client : nous proposons d'en explorer la mise en place à travers deux projets de chatbots commerciaux. Ces systèmes, parfois assimilés à des « intelligences artificielles », requièrent un travail de scénarisation, de construction des bases de connaissances, ainsi qu'une activité de supervision continue. Si ces dispositifs font la promesse d'interagir massivement avec les clients d'une marque, la nécessité d'un travail d'attention permanent soulève la question de l'échelle d'industrialisation de ces dispositifs, qui ne peuvent fonctionner entièrement de manière automatique.

À partir de deux cas extraits de l'ethnographie, cet article propose d'étudier comment s'articulent les approches théoriques et les techniques mobilisées en robotique pour concevoir des interfaces relationnelles. En revenant sur l'intérêt des roboticiens pour la biologie et le théâtre, l'article questionne la façon dont ces derniers s'y prennent pour tenter de faciliter les relations que nous pouvons avoir avec leurs objets. Il porte plus particulièrement l'attention sur les opérations de transfert par lesquelles les chercheurs en robotique intègrent des comportements à leurs robots afin d'apporter un point de vue complémentaire au champ de l'anthropologie des interactions humain-machine, qui prenne en compte les pratiques de conception.

Si la perception contemporaine du monde agricole est particulièrement brouillée, c'est parce que le grand public en reste à l'image d'Epinal de la « ferme » – lieu mental associant exotisme et authenticité –, tout en s'inquiétant des effets de l'agriculture conventionnelle sur l'environnement et la santé. C'est dans ce contexte de forte tension entre deux modèles concurrents, une agriculture productiviste d'une part, une agriculture de « paysans » d'autre part, que l'usage de l'innovation technologique peut être interrogé. En effet, amplifiant le mouvement de mécanisation engagé après-guerre, dont la finalité était la maximisation de la productivité par travailleur, les capteurs, drones, algorithmes et robots redessinent aujourd'hui les contours d'une agriculture qui prétend concilier rendements élevés et respect environnemental. Dans ce contexte, cet article étudie la place qu'occupe l'innovation dans l'élevage : basé notamment sur une ethnographie du robot de traite, il décrit les interactions qui s'établissent entre trois catégories d'acteurs ontologiquement dissemblables, les éleveurs, les robots et les vaches.