Coopération homme-machine et explication P. Brézillon L. Karsenty LAFORIA, Boîte 169 CNAM Université Paris 6 Laboratoire d'Ergonomie 4, place Jussieu 41, rue Gay Lussac 75005 Paris Cedex 05, France 75005 Paris, France E-mail: brezil@laforia.ibp.fr E-mail: karsenty@cnam.cnam.fr Résumé étendu Des études récentes font apparaître différentes limitations des systèmes experts vis-à-vis des besoins réels des utilisateurs. La principale cause le rôle passif et limité qui est laissé à l'utilisateur par le système contraire à ce qu'exige le traitement de problèmes complexes. Notre propre expérience dans la réalisation de systèmes experts en milieu industriel montre qu'e l'efficacité d'un système dépend du type d'intervention de l'utilisateur dans la résolution du problème. Pour pallier ces limites, il est depuis proposé en Ergonomie Cognitive et en Intelligence Artificielle de faire appel aux concepts de coopération homme-machine et de systèmes cognitifs associés (joint cognitive systems) [Woods et al., 1990] [Clarke & Smyth, 1993]. Initialement, la conception des systèmes experts était focalisée sur l'application des techniques informatiques pour développer des systèmes censés résoudre seuls (à la place de l'expert humain) une classe de problèmes. Pour cette raison, la conception de ces systèmes a été focalisée sur la résolution des problèmes et non sur les besoins réels de l'utilisateur. Ce paradigme privilégie la construction des outils plus que leur utilisation [Woods et al., 1990]. Dans ce paradigme, l'humain agit comme une interface entre le système expert et son environnement. Or, on peut noter que : 1 Les utilisateurs ne sont pas des novices mais des agents compétents L'utilisateur peut avoir un haut niveau d'expertise, bien que le type d'expertise puisse être différent de celui de l'expert (celui qui a fourni les connaissances au système expert). Plusieurs études montrent qu'un utilisateur compétent ne reste pas "passif" dans la détection d'un problème, il cherche rapidement à expliquer le problème et à identifier une solution. On peut relier ces résultats à d'autres, extraits de l'analyse des besoins d'agents compétents dans des tâches de diagnostic [Woods & Hollnagel, 1987]. Ces auteurs avancent que de bonnes interactions consultatives aident à (i) bien formuler le problème, (ii) générer des plans, (iii) déterminer la bonne question à poser, (iv) chercher et évaluer les réponses possibles. Résoudre le problème de l'utilisateur revient non pas à trouver une solution, mais plutôt à trouver une solution mutuellement acceptable Les auteurs de [Pollack et al., 1982] montrent comment le dialogue peut prendre la forme d'une négociation : souvent, les personnes demandant un avis "ont des pré-conceptions sur ce que la solution à leur problème implique ou sur les contraintes que la solution doit satisfaire" (p. 361). Donc, les activités de l'utilisateur devraient bénéficier d'une coopération avec la machine.