C.E. Bichot, E. Bochet, L. Fabre, C. Blättler, A.L. Marchand, V. Ferrari, C. Trotoux 

 

Les machines actuelles ne sont plus de simples objets mécaniques, mais produisent, communiquent et traitent de l’information, toujours en plus grande quantité. Il s’ensuit que la communication et la collaboration entre l’homme et la machine sont de plus en plus complexes à appréhender. Les machines deviennent de véritables systèmes complexes intégrant aussi bien de l’intelligence artificielle, en particulier du traitement de l’information par des algorithmes perfectionnés, que du big data car devant gérer des quantités importantes d’informations hétérogènes. La compréhension complète de ces algorithmes par les utilisateurs des systèmes est cruciale, comme l'est la compréhension réciproque par ces systèmes des ordres des utilisateurs en tenant compte de leur environnement. Ces deux sens de compréhension doivent être examinés en se plaçant dans les différents niveaux du C2 (commandement et conduite) et avec des angles de vues variés. L’objectif est de pouvoir arriver à une collaboration intelligente et à une confiance réciproque entre l’homme et le système.

Les systèmes de combat réseaux centrés génèrent des difficultés liées à la fois à la gestion de quantités importantes de données et à l’évaluation de leur fiabilité. Ces difficultés liées au traitement de l’information ne sont pas nouvelles pour le système cognitif qui utilise des processus astucieux pour les gérer. S'inspirer de cette agilité est un des fondements pour développer des systèmes artificiels adaptés à la collaboration avec les agents humains. C'est pourquoi, l’étude des processus cognitifs humains et leur modélisation s’avèrent pertinents dès lors que les questionnements portent sur les interactions entre agents humains et agents artificiels.