Assistants ou agents doubles ?Comment et pourquoi clarifier, par le design d'objets à comportements, les motivations des assistants personnels intelligents

Assistants or double agents ?How to render personal assistant's motivations visible through the desgin of behavioral objects?

• Auteur / Autrice : Corentin Loubet
• Direction : Samuel Bianchini
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : SACRe, design
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2022
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale École transdisciplinaire Lettres/Sciences
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences, Arts, Création, Recherche
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Ecole Nationale Supérieure des Arts Décoratifs (ENSAD)

Mots clés

Mots clés libres

À l'écoute / sur écoute

Confiance

Curiosité

Données

Objets à comportements

Trust

Curiosity

Data

Behavioral objects

Résumé

Du fait des progrès réalisés dans le domaine des technologies algorithmiques, il est de plus en plus courant de cohabiter avec des assistants personnels dits ''intelligents '' prenant des apparences variées. Leur fonctionnement repose sur des algorithmes d'apprentissage machine qui nécessitent la captation et l'usage d'informations de diverses natures et notamment de données ''personnelles ''. Au-delà de leur aspect technique, c'est la viabilité même de ces assistants qui dépend de la collecte et du traitement de ces informations. En effet, ce sont ces renseignements qui leurs permettent d'acquérir les capacités opératoires qui font leur valeur, mais également d'alimenter des bases de données privées à des fins incertaines. Ce processus étant difficilement perceptible pour l'utilisateur, cela conduit à une situation de défiance à l'égard de ces objets et réduit les chances de pouvoir apprécier sereinement l'interaction avec de tels agents. Si, aujourd'hui, ces assistants personnels sont essentiellement statiques (Google Home, Alexa, Siri, ...), leur convergence avec la robotique sociale devrait les voir prochainement se doter d'une capacité d'animation physique entraînant de nouvelles modalités relationnelles avec ces derniers. C'est dans ce contexte, à la fois de défiance ambiante et de convergence avec la robotique sociale, que cette recherche en design, basée sur la pratique, prend place. Celle-ci vise alors à expérimenter le potentiel d'expressivité de ces objets dans leur rapport aux données personnelles et à étudier l'impact qu'un tel design comportemental pourrait avoir sur notre relation de confiance avec ces derniers.

Because of algorithmic technology's progress, it's more and more usual to live with personal assistants even called ''smart assistants'' taking varied appearances. Their functioning is based on machine learning processes which need to collect and use different types of informations including ''personal'' data. Beyond their technical aspect, it's the entire viability of these personal assistants which depend on data's harvest and processing. It is these informations which allow personal assistants to develop there valuable capacities, but also to feed private data-bases for unknown uses. These operations are so difficult to perceive, they are driving to mistrust situations from the user towards these objects and reducing hopes to serenely appreciate interaction with this kind of assistants. Even if today, personal assistants are mainly static objects (Google Home, Alexa, Siri, ...), their convergence with social robotics could soon give them motion abilities leading to new relational modalities. It's in this context of generalised mistrust and convergence with social robotics that this practice-based research in design take place. The goal is to experiment the expressivity of these objects in their connection with personal data and to study the impact that this behavioral design could have to our reliance to personal assistants.