Un cadre d’IA améliore l’analyse de la situation en matière de communication dans le cadre de la formation d’une équipe

Plusieurs chercheurs ont introduit un cadre d’intelligence artificielle (IA) innovant capable de comprendre et de catégoriser la communication entre les personnes avec une précision inégalée, marquant ainsi une avancée significative dans la technologie de la formation en équipe. Ce développement de pointe vise à améliorer la collaboration et la coordination au sein des groupes en permettant à la technologie de formation d’apprécier pleinement la dynamique du travail d’équipe.

Le futur de la formation en équipe en tête

” Le développement de technologies de formation alimentées par l’IA capables de comprendre la dynamique du travail en équipe et de modifier leur formation pour favoriser une meilleure collaboration entre les membres de l’équipe suscite un grand intérêt “, explique Wookhee Min, co-auteur de l’étude et chercheur à l’université d’État de Caroline du Nord. “Cependant, les architectures d’IA précédentes ont eu du mal à évaluer avec précision le contenu de ce que les membres de l’équipe partagent lorsqu’ils communiquent.

” Notre nouveau cadre améliore considérablement la capacité de l’IA à analyser la communication entre les membres d’une équipe “, explique Jay Pande, premier auteur de l’article et doctorant à l’université d’État de Caroline du Nord. “Cela représente une avancée significative dans le développement de technologies de formation adaptatives qui facilitent une communication et une collaboration efficaces au sein d’une équipe.

Exploiter le potentiel de l’IA avancée

La nouvelle structure d’IA est construite sur un modèle sophistiqué d’apprentissage profond formé sur un grand ensemble de données de communications textuelles. Le modèle de transformateur de transfert de texte à texte (T5) a ensuite été ajusté à l’aide de données acquises lors d’exercices d’entraînement au niveau de l’escouade entrepris par l’armée américaine.

“Nous avons modifié le modèle T5 pour utiliser les caractéristiques contextuelles de l’équipe, telles que le rôle de l’orateur, afin d’analyser plus précisément la communication au sein de cette équipe”, explique M. Min. “Ce contexte peut être important. Par exemple, les propos d’un chef d’équipe peuvent être interprétés différemment de ceux d’un autre membre de l’équipe.”

Des performances supérieures à la moyenne

Les chercheurs ont évalué les performances du nouveau cadre en le comparant à deux systèmes d’IA antérieurs. Ils ont notamment examiné la capacité des trois technologies d’IA à saisir le discours d’une escouade de six soldats lors d’un exercice d’entraînement.

Deux tâches ont été confiées au cadre d’IA : classer le type de discussion en cours et suivre le flux d’informations au sein de l’escouade. Déterminer l’objectif de ce qui a été dit, c’est organiser l’interaction. S’agit-il, par exemple, de demander des informations, de fournir des informations ou de donner un ordre ? Suivre le flux d’informations fait référence à la manière dont les informations ont été communiquées au sein de l’équipe. Les informations étaient-elles, par exemple, transmises vers le haut ou vers le bas de la chaîne de commandement ?

“Nous avons découvert que le nouveau cadre était nettement plus performant que les technologies d’IA précédentes”, ajoute M. Pande.

” Nous avons formé notre cadre à l’aide des données d’une mission d’entraînement, mais nous avons testé les performances du modèle à l’aide des données d’une autre mission d’entraînement, ce qui était particulièrement prometteur “, explique Min. “L’amélioration des performances par rapport aux modèles d’IA précédents était perceptible, même si nous testions le modèle dans de nouvelles conditions.

Les promesses de la puissance compacte

Les chercheurs précisent également qu’ils ont pu obtenir ces résultats en utilisant une version minuscule du modèle T5. C’est important, car cela signifie qu’ils peuvent effectuer des analyses en quelques fractions de seconde sans utiliser de superordinateur.

“L’une des prochaines étapes de ce travail consiste à étudier dans quelle mesure le nouveau cadre peut être appliqué à une variété d’autres scénarios de formation”, explique M. Pande.

“Nous avons testé le nouveau cadre avec des données de formation transcrites en texte par des humains à partir de fichiers audio”, explique Min. “La prochaine étape consistera à intégrer le cadre à un modèle d’IA qui transcrit les données audio en texte, afin que nous puissions évaluer la capacité de cette technologie à analyser les données de communication d’une équipe en temps réel. Pour ce faire, il faudra probablement augmenter la capacité du cadre à gérer les sons et les erreurs pendant que l’IA transcrit les données audio.

Perspectives pour l’avenir

Ce travail, intitulé “Robust Team Communication Analytics with Transformer-Based Dialogue Modeling”, sera présenté lors de la 24e conférence internationale sur l’intelligence artificielle dans l’éducation (AIED 2023) à Tokyo, au Japon, du 3 au 7 juillet. Cet événement prestigieux mettra en valeur les avancées extraordinaires de l’équipe de recherche, ouvrant la voie à de nouvelles innovations dans le domaine des technologies de formation en équipe.

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