Evolutions of Artificial Intelligence: What issues for human activities and Human-Machine relationships at work ?

Zouinar, Moustafa

doi:10.4000/activites.4941

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“…L'intelligence artificielle (IA) correspond à des programmes algorithmiques très sophistiqués, à base de réseaux de neurones artificiels. Ils visent à résoudre des problèmes spécifiques pour lesquels les êtres humains utilisent leurs capacités cognitives (Zouinar, 2020). Ce qui fait la force de ces dispositifs est leur puissance de « raisonnement » qui repose sur le deep-learning ou machine learning.…”

Section: L'intelligence Artificielleunclassified

Technologies émergentes et transformations digitales de l’activité : enjeux pour l’activité et la santé au travail

Chaumon

2021

Psychologie du Travail et des Organisations

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Section: L'intelligence Artificielleunclassified

Technologies émergentes et transformations digitales de l’activité : enjeux pour l’activité et la santé au travail

Chaumon

2021

Psychologie du Travail et des Organisations

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“…This challenge is not new, as previous studies on experts' systems revealed the issues associated with the system's reasoning opacity [10]. Among them, problems related to the interpretability of actions, information processing, and decision choices resulted in decreased performance, missus, and rejection of the technology by the users [20,21,22]. This opacity indeed engendered uncertainty, disturbing the process tasks accomplishment for which the expert system was involved [23,22].…”

Section: Why Explain?mentioning

confidence: 99%

“…Among them, problems related to the interpretability of actions, information processing, and decision choices resulted in decreased performance, missus, and rejection of the technology by the users [20,21,22]. This opacity indeed engendered uncertainty, disturbing the process tasks accomplishment for which the expert system was involved [23,22]. The problems encountered during the expert system's design are even more topical for contemporary AI-powered solutions as new ML solutions, such as deep neural networks, are less understandable and more opaque than IF-THEN rules [14,24].…”

Section: Why Explain?mentioning

confidence: 99%

Towards an Explanation Space to Align Humans and Explainable-AI Teamwork

Cabour,

Morales,

Ledoux

et al. 2021

Preprint

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Providing meaningful and actionable explanations to end-users is a fundamental prerequisite for implementing explainable intelligent systems in the real world. Explainability is a situated interaction between a user and the AI system rather than being static design principles. The content of explanations is context-dependent and must be defined by evidence about the user and its context. This paper seeks to operationalize this concept by proposing a formative architecture that defines the explanation space from a user-inspired perspective. The architecture comprises five intertwined components to outline explanation requirements for a task: (1) the end-users mental models, (2) the end-users cognitive process, (3) the user interface, (4) the human-explainer agent, and the (5) agent process. We first define each component of the architecture. Then we present the Abstracted Explanation Space, a modeling tool that aggregates the architecture's components to support designers in systematically aligning explanations with the end-users work practices, needs, and goals. It guides the specifications of what needs to be explained (content -end-users mental model), why this explanation is necessary (context -end-users cognitive process), to delimit how to explain it (format -human-explainer agent and user interface), and when should the explanations be given. We then exemplify the tool's use in an ongoing case study in the aircraft maintenance domain. Finally, we discuss possible contributions of the tool, known limitations/areas for improvement, and future work to be done.

show abstract

“…Il est clair que l'avènement de l'IA suscite plusieurs craintes, dont celle de l'obsolescence de certains types d'emplois sur le marché du travail (Zouinar, 2020). Après tout, avec les progrès de la technologie, de nombreuses tâches autrefois exécutées par des mains humaines pourraient être automatisées.…”

Section: Introductionunclassified

Évolutions de l’intelligence artificielle au travail et collaborations humain-machine

Côté¹,

Su²

2022

Ad machina

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L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus présente dans toutes les sphères de la société. Elle est d’ailleurs sur le point de bouleverser radicalement les milieux de travail et la vie quotidienne. Cette évolution imminente suscite cependant de nombreuses inquiétudes, notamment sur le marché du travail. Le déploiement de l'IA pourrait supprimer plus d'emplois qu'il n'en crée et modifier leur nature, y compris dans le cas des emplois qualifiés. En réponse à la pandémie de COVID-19, de nombreuses entreprises à travers le monde ont dû prendre dans l’urgence le virage numérique afin d’assurer leur survie. Cette crise pourrait d’ailleurs constituer un tournant dans l'adoption de nouvelles technologies telles que l'IA. Cette étude explore les grandes tendances associées aux évolutions qu’apporte l’IA au marché du travail et aux nouvelles collaborations humain-machine. Allant bien au-delà de la simple automatisation de processus de tâches répétitives, l’alliance de l’IA à l’humain a le potentiel d’augmenter les capacités humaines, de permettre aux individus de mieux travailler ensemble et ainsi de devenir un puissant levier d’innovation et de créativité.

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Evolutions of Artificial Intelligence: What issues for human activities and Human-Machine relationships at work ?

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Technologies émergentes et transformations digitales de l’activité : enjeux pour l’activité et la santé au travail

Technologies émergentes et transformations digitales de l’activité : enjeux pour l’activité et la santé au travail

Towards an Explanation Space to Align Humans and Explainable-AI Teamwork

Évolutions de l’intelligence artificielle au travail et collaborations humain-machine

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