Théories et Pratiques de l’apprentissage situé 64/101

Human-Machine Reconfigurations – Lucy A. Suchman (8/n)

Introduction Chapitre 2 : Plans (extraits)

La théorie de l’apprentissage situé remet en question la notion de plan tel qu’on l’entend généralement. Ce chapitre évoque la notion de plan et l’interaction homme-machine en langage naturel. Ce chapitre étant très long dans l’ouvrage, nous en avons prélevé quelques extraits qui nous semblaient parlants et les avons soumis à la moulinette de DeepL

Dans sa présentation de ce chapitre – Plans – Suchman nous dit.

Le présent chapitre et le suivant examinent deux points de vue différents sur l’action. La première, adoptée par la plupart des chercheurs en intelligence artificielle, situe l’organisation et la signification de l’action humaine dans les plans sous-jacents. Au moins aussi vieille que les collines occidentales, cette conception de l’action déterminée est à la base des philosophies traditionnelles de l’action rationnelle et d’une grande partie des sciences du comportement.
L’autre point de vue, développé au chapitre 6 de ce livre, est que, bien que le plan d’action puisse toujours être projeté ou reconstruit en termes d’intentions antérieures et de situations typiques, la signification prescriptive des intentions pour une action située est par nature vague.

Les 3 théories

« Les personnes qui ont adopté le modèle de planification comme base d’interaction entre les personnes et les machines s’appuient sur trois théories connexes sur l’intelligibilité mutuelle de l’action :

(1) le modèle de planification lui-même, qui prend l’importance de l’action à tirer des plans et identifie le problème d’interaction comme étant leur reconnaissance et leur coordination ; 

2) la théorie de l’acte de parole, qui tient compte de la reconnaissabilité des plans ou des intentions en proposant des règles classiques pour leur expression ; et

(3) l’idée du savoir général partagé, comme ressource commune qui est à l’origine des actions individuelles et donne un sens social à l’expression de l’acte.

Le modèle de planification

Le modèle de planification en sciences cognitives traite un plan comme une séquence d’actions conçues pour atteindre une fin préconçue. Le modèle postule que l’action est une solution à un problème, où le problème de l’acteur est de trouver un chemin d’un état initial à un état de but désiré, donné.

Ce qui est le plus important pour l’objectif de cette reconnaissance d’ensemble, c’est que les conditions de nos actions ne sont pas simplement préétablies et évidentes, mais qu’elles sont elles-mêmes constituées par des plans d’action et des interactions qui se déploient. Cela ne veut pas dire que l’action se construit toujours de novo ou dans le vide. Au contraire, l’activité humaine se produit invariablement dans des circonstances qui comprennent des couches plus ou moins anciennes, plus ou moins obstinées et contraignantes de conditions sociales et matérielles, culturellement et historiquement constituées. Cependant, aussi familières et contraignantes soient-elles, l’importance et la pertinence de ces conditions et leur pertinence pour les participants doivent faire l’objet d’une réaction proactive de la part des participants, qui ne sont pas toujours bien compris à l’avance ou qui ne constituent pas une porte d’entrée très déterminée…

Dans les systèmes de résolution de problèmes, les actions sont décrites par des conditions préalables (c.-à-d. ce qui doit être fait pour permettre l’action), les effets (ce qui doit être fait après l’action) et la décomposition (comment l’action est effectuée, qui est généralement une séquence de sous-actions). La relation entre les objectifs de l’acteur et la situation de l’action est liée à la situation de l’action, parce que cette situation n’est que la condition qui empêche ou fait progresser l’action de l’acteur vers ses objectifs.Cependant, dans tous les cas, qu’il soit construit entièrement à l’avance ou terminé et modifié pendant le déroulement de l’action, le plan est une condition préalable à l’action.

Communication homme-machine en langage naturel

Un nombre croissant d’efforts de recherche consacrés à l’intelligence artificielle ont pour objectif, pour des raisons à la fois théoriques et pratiques, la communication homme-machine utilisant l’anglais ou le « langage naturel ».

Les chercheurs en compréhension du langage naturel ont souscrit à l’observation d’Austin (1962) selon laquelle la langue est une forme d’action comme moyen de subsumer la communication au modèle de planification.

Si la langue est une forme d’action, il s’ensuit que la compréhension de la langue, comme l’interprétation de l’action en général, implique une analyse des énoncés du locuteur par rapport aux plans que ces énoncés servent :

Commençons par une description intuitive de ce qui se produit lorsqu’un agent A pose une question à un autre agent B, à laquelle B répond.

A a un certain but ; il/elle crée un plan (construction du plan) qui implique de poser à B une question dont la réponse fournira des informations nécessaires pour atteindre le but.

Ensuite A exécute ce plan, pose la question.

B interprète la question, et tente de déduire le plan de A (déduction du plan).

Comme pour l’interprétation de l’action, les plans sont le substrat sur lequel repose l’interprétation de toutes les langues naturelles, dans la mesure où  » le comportement linguistique humain fait partie d’un plan d’action cohérent visant à atteindre les objectifs de l’interlocuteur «  Nous comprenons le langage, et plus généralement l’action, lorsque nous parvenons à déduire les objectifs de l’autre et à comprendre comment l’action de l’autre s’inscrit dans son prolongement :

L’auditeur adopte alors de nouveaux objectifs (p. ex. répondre à une demande, clarifier l’énoncé ou le but de l’orateur précédent) et planifie ses propres énoncés pour les atteindre. Une conversation s’ensuit. 

Compte tenu d’un tel compte rendu de la conversation, le problème de recherche relatif à la compréhension du langage est essentiellement le même que celui du modèle de planification en général, c’est-à-dire caractériser les actions en fonction de leurs conditions préalables et de leurs effets et formuler un ensemble de règles d’inférence pour établir une correspondance entre les actions et les plans sous-jacents.

Parmi les chercheurs du domaine de la recherche en intelligence artificielle, la théorie des actes de parole de Searle (1969) est considérée comme une première ligne directrice pour les modèles de calcul de la communication :

Nous émettons l’hypothèse que les gens maintiennent, dans le cadre de leurs modèles du monde, des descriptions symboliques des modèles mondiaux d’autres personnes. (…)
En décrivant les énoncés par leurs conditions préalables et leurs effets, les actes de parole semblent fournir au moins le cadre dans lequel les mécanismes de calcul pour l’interaction technique entre les personnes et les machines pourraient émerger.

l’exemple suivant d’un échange entre deux secrétaires dans un petit de?ce :
R : Allez-vous rester ici pendant dix minutes ? B : Allez-y, prenez votre pause. Prends plus de temps si tu veux. R : Je serai juste dehors sous le porche. Appelez-moi si vous avez besoin de moi. B : OK. Ne vous inquiétez pas.
Traduit avec  DeepL https://www.deepl.com/fr/translator

Billets précédents

Billet 1Définitions de l’apprentissage situé

Billet 2Pourquoi s’intéresser à la théorie de l’apprentissage situé?

Billet 3:  Démarche et retour aux sources

Billet 4: Mai 1968 et l’apprentissage situé

Billet 5:  Apprentissage situé et conversation

Billet 6: Lucy Suchman, mon téléphone portable et moi

Billet 7: Conversations avec moi-même (n° 1)

Billet 8: L’apprentissage situé mis en pratique, cela ferait quoi?

Billet 9: Contribution de la psychologie soviétique à la théorie de l’apprentissage situé

Billet 10Les apports de la philosophie à la théorie de l’apprentissage situé

Billet 11Focus sur l’école Dewey

Billet 12Apports de la psychologie de la perception – la notion d’affordance

Billet 13: Apprentissage situé et intelligence artificielle, deep learning, réalité virtuelle, réalité augmentée, etc…

Billet 14: Conversations avec moi-même (N°2)

Billet 15: Quand John Dewey rencontre Jean Lave

Billet 16: Cognition in Practice (1/n)

Billet 17: Cognition in Practice (2/n)

Billet 18: Cognition in Practice (3/n)

Billet 19: Cognition in Practice (4/n)

Billet 20 Cognition in Practice (5/n)

Billet 21: « Conversations avec moi même N°3 »

Billet 22: Cognition in Practice (6/n)

Billet 23: Cognition in Practice (7/n)

Billet 24: Cognition in Practice (8/n)

Billet 25: Cognition in Practice (9/n)

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Billet 35: « Conversations avec moi-même N°5 »

Billet 36: Cognition in Practice (18/n)

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Billet 38: Cognition in Practice (20/n)

Billet 39: Cognition in Practice (21/n)

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Billet 41: Cognition in Practice (23/n)

Billet 42: « Conversations avec moi-même N°6 »

Billet 43: Cognition in Practice (24/n)

Billet 44: Cognition in Practice (25/n)

Billet 45: Cognition in Practice (26/n)

Billet 46: « Conversations avec moi-même N° 7

Billet 47: Cognition in Practice (27/n)

Billet 48: Cognition in Practice (28/n)

Billet 49: Cognition in Practice (29/n)

Billet 50: Cognition in Practice (30/n)

Billet 51: « Conversations avec moi-même N°8 »

Billet 52: Cognition in Practice (31/n)

Billet 53: Cognition in Practice (32/32)

Billet 54: Situated Learning – Legitimate Peripheral Participation

Billet 55: Situated learning in Communities of Practice

Billet 56: Citations sur l’apprentissage situé

Billet 57: Pourquoi ce livre de Lucy A. Suchman?

Billet 58: Human–Machine Reconfigurations Lucy A. Suchman (2/n)

Billet 59: Human-Machine Reconfigurations Lucy A. Suchman (3/n)

Billet 60: Human-Machine Reconfigurations Lucy A. Suchman (4/n)

Billet 61: Human-Machine Reconfiguration Lucy A. Suchman (5/n)

Billet 62: Human-Machine Reconfigurations Lucy A. Suchman (6/n)

Billet 63: Conversations avec moi-même N°9/n

Billet 64: Human-Machine Reconfigurations Lucy A. Suchman (7/n)

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