Africa-Press – Côte d’Ivoire. Il est depuis longtemps reconnu que lorsque des groupes de personnes se réunissent pour résoudre un problème, le groupe devient la somme du meilleur de chacun.
La « sagesse collective » a été reconnue dès la Grèce antique, lorsqu’Aristote notait qu’un groupe d’hommes ordinaires portent souvent de meilleurs jugements collectifs que les grandes personnalités.
Plusieurs personnes qui se penchent sur un problème peuvent intuitivement donner l’impression d’obtenir un meilleur résultat, mais comme tout manager vous le dira, il n’est pas facile de maintenir la concentration d’une équipe nombreuse.
Cependant, les récents progrès de l’intelligence artificielle (IA) pourraient faciliter l’exploitation de cette sagesse collective, nous rendant plus efficaces dans notre travail et plus aptes à résoudre les problèmes urgents de société.
« Nous savons que l’avenir du travail passe par la collaboration et la résolution de problèmes », déclare Peter Baeck, qui dirige le Centre for Collective Intelligence Design de Nesta, une organisation caritative britannique qui finance et promeut la recherche d’idées révolutionnaires.
« L’une des opportunités les plus évidentes est l’utilisation de l’IA pour créer de meilleurs liens au sein de réseaux souvent assez désordonnés de personnes qui travaillent à résoudre un problème commun ».
Le plus grand facteur affectant l’intelligence collective d’un groupe est le degré de coordination entre ses membres – Anita Woolley
Le plus grand facteur affectant l’intelligence collective d’un groupe est le degré de coordination entre ses membres, déclare Anita Woolley, une experte en comportement organisationnel à l’université Carnegie Mellon. Les outils intelligents peuvent être une aubaine dans ce domaine, c’est pourquoi Woolley travaille avec ses collègues pour développer des appareils équipés d’un système d’intelligence artificielle qui peuvent suivre les membres du groupe et leur fournir des indications pour les aider à mieux travailler en équipe.
« Les rôles que peuvent jouer ces outils d’intelligence artificielle sont pratiquement illimités », explique Woolley. « Ils favorisent la communication entre les différentes membres de l’équipe, rappellent aux gens ce qu’ils ont pu oublier, sont un réservoir d’informations et aident le groupe à coordonner ses prises de décision.
Les fonctionnement de la ruche
Il existe déjà des exemples prometteurs de la manière dont l’IA peut nous aider à mieux mettre en commun les capacités propres à chacun. La start-up de San Francisco Unanimous AI a mis en place une plateforme en ligne qui aide à guider les décisions de groupe. Ils ont cherché un endroit improbable pour tester leur IA : la façon dont les abeilles prennent des décisions collectives.
« Nous sommes revenus à l’essentiel et nous nous sommes demandé comment la nature amplifie l’intelligence des groupes », explique le PDG Louis Rosenberg. « Ce que fait la nature, c’est former des systèmes en temps réel, où les groupes interagissent tous à la fois, avec des boucles de rétroaction. Ainsi, ils se poussent et se tirent les uns les autres en tant que système, et convergent vers la meilleure combinaison possible de leurs connaissances, de leur sagesse, de leur perspicacité et de leur intuition ».
Ce que fait la nature, c’est former des systèmes en temps réel, où les groupes interagissent tous à la fois avec des boucles de rétroaction – Louis Rosenberg
Leur plateforme Swarm AI présente aux groupes une question et place les réponses potentielles dans différents coins de leur écran. Les utilisateurs contrôlent un aimant virtuel à l’aide de leur souris et s’engagent dans une lutte acharnée pour amener un palet de hockey sur glace à la réponse qu’ils pensent être la bonne. L’algorithme du système analyse la manière dont chaque utilisateur interagit avec le palet – par exemple, le degré de conviction avec lequel il le traîne ou la façon dont il hésite lorsqu’il est en minorité – et utilise ces informations pour déterminer où le palet se déplace. Cela crée des boucles de rétroaction dans lesquelles chaque utilisateur est influencé par le choix et la conviction des autres, ce qui permet au palet de se retrouver sur la réponse qui reflète le mieux la sagesse collective du groupe.
Plusieurs articles scientifiques et des clients de renom qui utilisent le produit confirment l’efficacité de la plateforme Swarm AI. Dans une étude récente, il a été demandé à un groupe de traders de prévoir le mouvement hebdomadaire de plusieurs indices boursiers clés en essayant de faire glisser le palet vers l’une des quatre réponses – à la hausse ou à la baisse de plus de 4 %, ou à la hausse ou à la baisse de moins de 4 %. Grâce à cet outil, ils ont augmenté la précision de leurs prévisions de 36 %.
Le Credit Suisse a utilisé la plateforme pour aider les investisseurs à prévoir la performance des marchés asiatiques ; Disney l’a utilisée pour prédire le succès des émissions de télévision ; et Unanimous s’est même associé à la Stanford Medical School pour augmenter de 33 % la capacité des médecins à diagnostiquer une pneumonie à partir de radiographies du thorax.
Formation d’équipes
Mais concevoir une technologie qui puisse s’adapter à des équipes humaines peut s’avérer étonnamment difficile, explique M. Woolley, qui travaille avec des collègues pour mettre au point des outils équipés de l’IA qui peuvent suivre les membres d’un groupe et leur fournir des indications pour les aider à mieux travailler en équipe.
Dans le cadre d’une étude, son équipe a testé trois outils différents conçus pour maximiser l’intelligence collective : un qui permet de donner un retour d’information en temps réel sur les efforts des membres de l’équipe, un autre qui aide à répartir et à assigner les tâches et un chatbot qui aide le groupe à parler de ses compétences et de son expertise.
Il est plus facile d’être nuisible ou de créer des choses qui dérangent les gens que de créer des choses qui sont réellement utiles – Anita Woolley
Le premier outil semblait démotiver les gens, tandis que le second a fini par distraire les équipes avec une planification inutile. Seul le dernier outil a aidé, en faisant en sorte que les personnes les mieux adaptées travaillent sur chaque tâche. « Ce que nous découvrons sans cesse, c’est qu’il est plus facile d’être nuisible ou de créer des choses qui ennuient les gens que de créer des choses qui sont réellement utiles », déclare Woolley.
Il est encore très difficile de construire une IA avec l’intelligence sociale, dit-elle, car les machines continuent d’avoir du mal à capter les indices sociaux souvent nuancés qui guident une grande partie de la dynamique de groupe.
Les recherches de Woolley montrent également que ce type de système ne fonctionne que si les humains font réellement confiance aux décisions prises par l’IA, et si les utilisateurs ne reçoivent que de légers encouragements de la part du système. « Dès qu’il est trop lourd, les gens cherchent des moyens de le désactiver », explique Woolley.
Mais les raisons pour lesquelles il peut être difficile de combiner les machines et les humains sont également les mêmes qui expliquent pourquoi ils travaillent si bien ensemble, dit Baeck. L’IA peut fonctionner à des vitesses et à des échelles hors de notre portée, mais les machines sont encore loin de reproduire la flexibilité, la curiosité et la compréhension propre aux humains.
Un rapport récent rédigé par M. Baeck en collaboration avec Aleks Berditchevskaia, chercheur principal de Nesta, a identifié un certain nombre de façons dont l’IA pourrait améliorer notre intelligence collective. Il s’agit notamment d’aider à mieux comprendre les données, de trouver de meilleurs moyens de coordonner la prise de décision, de nous aider à surmonter nos préjugés inconscients et de mettre en évidence des solutions inhabituelles qui sont souvent négligées.
Mais le rapport a également montré que la combinaison des outils d’IA avec des équipes humaines nécessite une conception minutieuse pour éviter certains effets involontaires négatifs. Et il y a actuellement un manque de recherche sur la façon dont les groupes réagissent au fait d’être contrôlés par l’IA, dit Berditchevskaia, ce qui rend difficile la prédiction de l’efficacité de ces systèmes en conditions réelles.
« Ils peuvent nous aider à repousser nos limites ou à accélérer notre vitesse lorsque nous devons réagir plus rapidement », ajoute-t-elle. « Mais nous n’en sommes encore qu’au tout début de la compréhension et de la capacité à gérer les réactions individuelles par ces types de systèmes d’IA en termes de questions de confiance et de la manière dont ils affectent leur propre sens de la responsabilité ».
Humaniser l’IA
Notre sagesse combinée peut également contribuer à donner un aspect plus humain à la technologie de l’IA, et à mieux guider ses décisions.
La start-up londonienne Factmata, qui a mis au point un système de modération par l’IA, a fait appel à plus de 2 000 experts, dont des journalistes et des chercheurs, pour analyser du contenu en ligne afin d’y déceler des éléments tels que la partialité, la crédibilité ou les discours haineux. Ils ont ensuite utilisé ces analyses pour créer un système de traitement du langage afin d’analyser automatiquement les pages web à la recherche de contenus problématiques.
« Une fois l’algorithme formé, il peut s’adapter à ces millions de contenus sur Internet », explique le PDG Dhruv Ghulati. « Vous êtes en mesure d’intensifier l’évaluation critique faite par ces experts », ajoute-t-il.
Alors que l’IA est souvent formée sur des données qualifiées par des experts de façon ponctuelle, les experts de Factmata actualisent continuellement les données pour s’assurer que les algorithmes peuvent suivre l’évolution constante du paysage politique et médiatique. Ils permettent également aux membres du public de donner leur avis sur les résultats de l’IA, ce qui, selon M. Ghulati, garantit qu’elle reste pertinente et exempte de tout préjugé.
Cependant, s’engager de plus en plus étroitement avec l’IA n’est pas sans risque. La synergie entre l’IA et l’intelligence collective fonctionne d’autant mieux que nous donnons plus d’informations à la machine, explique M. Woolley, ce qui implique des choix difficiles quant au degré de confidentialité que nous sommes prêts à abandonner.
Nous pouvons avoir des personnes très intelligentes qui travaillent sur différents composants de manière isolée, mais si nous n’avons pas de coordination, il sera vraiment difficile de progresser – Anita Woolley
Mais étant donné la complexité des défis auxquels le monde est confronté, comme le changement climatique et les pandémies, il est essentiel de mieux exploiter notre intelligence collective, dit-elle.
Il existe déjà des exemples de la manière dont cette approche pourrait permettre de s’attaquer à ce genre de problèmes. Les chercheurs de Carnegie Mellon font actuellement des prévisions en temps réel sur l’évolution de la pandémie de Covid-19 en utilisant l’apprentissage automatisé pour combiner les enquêtes symptomatiques volontaires, les rapports médicaux, les statistiques des laboratoires et les tendances de recherche sur Google.
Ailleurs, le projet d’alerte précoce aux États-Unis a identifié les pays les plus exposés aux violences en utilisant une combinaison de prédictions provenant de l’opinion publique, d’évaluations d’experts et d’algorithmes d’apprentissage automatique.
« Nous pouvons avoir des personnes très intelligentes qui travaillent sur différents éléments de manière isolée, mais si nous n’avons pas de coordination, il sera vraiment difficile de progresser », explique M. Woolley. « Je pense qu’il sera essentiel d’aider ces différentes personnes à se coordonner de manière à résoudre les plus grands problèmes liés à notre action collective ».
