Offre de thèse CESI : Quand ChatGPT arpente le métavers

CESI LINEACT (Nanterre) recherche un.e candidat.e motivé.e pour une thèse de doctorat sur ce sujet innovant :

Quand ChatGPT arpente le métavers : l’intelligence artificielle au service de l’intelligence collective dans une plateforme immersive.

Contexte

L’intelligence collective est un facteur permettant de prédire la performance d’un groupe indépendamment du type de tâche à réaliser. Elle ne dépend pas fondamentalement de l’intelligence de ses membres, mais plutôt de leurs compétences sociales et de l’équilibre des contributions au sein du groupe (Woolley et al., 2010). L’intelligence collective prédit la performance de groupes en face-à-face, mais aussi d’équipes virtuelles (Engel et al., 2014). Si l’intelligence artificielle peut augmenter les ressources cognitives du groupe (Woolley et al., 2023), les capacités de l’environnement immersif pour favoriser l’intelligence collective restent à explorer, notamment sur la dimension sociale de la collaboration.

Les principaux objectifs de la thèse sont les suivants :

• Mieux comprendre les leviers et les challenges caractérisant le développement de l’intelligence collective dans un environnement immersif ;

• Identifier un ensemble d’indicateurs des différentes dimensions de l’intelligence collective dans ce contexte ;

• Concevoir les interactions avec des chatbots (ex., chatGPT) intégrés dans l’environnement immersif qui favorisent l’intelligence collective.

La thèse est financée par le projet France Immersive Hub – NEXUS.

Profil recherché

Nous recherchons des profils interdisciplinaires dans les domaines de l'interaction humain-machine, de l’intelligence artificielle, du traitement des signaux sociaux, de l'ergonomie et des sciences cognitives.

Le.la candidat.e doit avoir un background dans au moins un de ces domaines et un intérêt marqué pour les autres. Une expérience préalable des environnements virtuels (RV, RA) serait appréciée.

Le.la candidat.e retenu.e aura la possibilité de contribuer à définir le positionnement de la thèse en fonction de ses intérêts de recherche.

Candidatures

Date limite des candidatures : 21 septembre 2023.

Date de début de la thèse : octobre/novembre 2023.

Si vous êtes intéressé(e)s (et pour toute information complémentaire), veuillez envoyer un CV à Beatrice Biancardi (bbiancardi@cesi.fr) et Stéphanie Buisine (sbuisine@cesi.fr).

Références

• Engel, D., Woolley, A. W., Jing, L. X., Chabris, C. F., & Malone, T. W. (2014). Reading the Mind in the Eyes or Reading between the Lines? Theory of Mind Predicts Collective Intelligence Equally Well Online and Face-to-Face. PLoS ONE, 9(12), 1-16.

• Woolley, A. W., Chabris, C. F., Pentland, A., Hashmi, N., & Malone, T. W. (2010). Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups. Science, 330(6004), 686-688.

• Woolley, A. W., Gupta, P., & Glikson, E. (2023). Using AI to enhance collective intelligence in virtual teams: augmenting cognition with technology to help teams adapt to complexity. In: Handbook of Virtual Work, pp. 67-88, Edward Elgar Publishing.