L'équipe homme-autonomie
L’utilisation de systèmes sans équipage – sur terre, en mer et dans les airs – s’accélère dans tous les aspects de la défense et de la sécurité. Le point commun de tous les systèmes sans équipage est un opérateur humain qui surveille les flux de données et contrôle les systèmes de la mission afin d’accomplir des tâches complexes. De plus en plus, les systèmes fondés sur l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique et d’autres systèmes autonomes sont associés à des opérateurs humains afin de réduire la charge de travail cognitive de ces derniers.
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Une solution innovante qui s'appuie sur l'IA et la reconnaissance vocale
Mesurer la performance humaine à côté des systèmes automatisés
Les concepts d’équipes humano-autonomes (HAT) soutiennent les opérateurs humains dans l’exécution de leurs tâches, en automatisant la détection des schémas et en suggérant des activités et des décisions basées sur des données provenant de l’environnement. Cela peut s’appliquer à la formation, lorsque les données proviennent d’un environnement d’entraînement synthétique, ou aux opérations en temps réel, lorsque des données réelles sont collectées à partir des systèmes de mission.
Les concepts HAT ont un potentiel significatif pour faire progresser l’état de l’art en intégrant des systèmes autonomes à des opérateurs humains afin d’améliorer les performances globales pour des tâches complexes. Calian a fourni une solution innovante pour un soutien efficace et fiable de l’équipe d’autonomie humaine (HAT) dans un environnement d’opérations aériennes complexe pour la surveillance continentale du NORAD. Il a mesuré la performance humaine par rapport à des systèmes automatisés utilisant l’intelligence artificielle (IA) et la reconnaissance vocale. Cette technologie peut être utilisée pour toute une série d’applications de commandement et de contrôle (C2) aérospatiales, notamment pour les opérations de surveillance du NORAD et de connaissance de la situation dans l’espace.
Le défi
La première partie du défi consistait à tester la viabilité de l’utilisation de la HAT pour un C2 rapide et efficace dans des environnements complexes et dynamiques, avec un volume important de données multi-sources alimentant un quartier général. Le défi concernait la défense continentale dans un quartier général du Commandement de la défense aérospatiale de l’Amérique du Nord (NORAD). Le NORAD est chargé de maintenir la connaissance de la situation de l’ensemble du trafic aérospatial et des approches maritimes de l’Amérique du Nord. Cela implique l’intégration d’une série de données provenant de sources militaires, civiles et commerciales afin d’établir et de maintenir la connaissance de la situation.
La deuxième partie du défi consistait à mesurer la confiance des opérateurs humains envers leur assistant autonome doté d’une IA dans un environnement synthétique. Il est essentiel d’établir une relation de confiance entre l’homme et l’assistant doté d’une IA pour exploiter tout le potentiel de la HAT. Cela est particulièrement important dans les environnements complexes et dynamiques où les outils dotés d’IA peuvent identifier des modèles et des solutions que même des opérateurs humains expérimentés ne peuvent pas identifier immédiatement.
Le projet d'innovation
Deux opérateurs ayant travaillé au NORAD ont participé à l’évaluation. Deux aérodromes de l’Armée de l’air royale canadienne (ARC) avec plusieurs pistes ont été créés dans un environnement simulé afin de tester la technologie et de mesurer les performances humaines. Les opérateurs ont utilisé la technologie HAT et ont été invités à prendre des décisions opportunes sur la base d’informations provenant d’affichages radar, de communications radio, d’affichages visuels et de discours générés par la machine. La prise de décision a été enregistrée ainsi que des données sur l’état mental et émotionnel des opérateurs utilisant la casquette noire.
Les résultats
La solution technologique a fourni un retour d’information approprié aux opérateurs humains dans un environnement réaliste et simulé. L’équipe a mesuré les réponses cognitives et émotionnelles d’opérateurs expérimentés sur plusieurs terrains d’aviation, notamment en surveillant les avions entrants à l’aide de capteurs, en identifiant visuellement les cibles et en communiquant verbalement avec des entités simulées. Calian remercie son partenaire BMU pour sa contribution et son soutien inlassable tout au long de ce projet.
Le plus grand défi a été de gagner la confiance des opérateurs, et plus précisément de développer et d’établir la confiance de l’opérateur humain dans le composant automatisé.
- Les réactions émotionnelles des participants ont montré une certaine frustration à l’idée de s’engager avec des homologues automatisés homme-machine. Il reste à déterminer si cette expérience est un indicateur de l’expérience attendue.
- Avec les nouvelles technologies, les opérateurs humains sont souvent confrontés à des défis, car les nouvelles technologies nécessitent parfois des processus et des procédures différents pour une efficacité maximale. Cela peut obliger les opérateurs expérimentés à modifier leur approche, ce qui nécessite de s’éloigner des connaissances existantes.
- Les opérateurs humains ont des centaines, voire des milliers d’heures d’expérience, ce qui leur confère une grande confiance dans les processus existants. Les technologies basées sur l’IA doivent entrer en contact avec les opérateurs d’une manière qui favorise la confiance dans le fait que la technologie améliorera les performances, réduira le temps et la charge cognitive des tâches, ou les deux à la fois.
L’interprétation de certaines données cognitives s’est également avérée plus difficile que prévu en raison de la taille relativement réduite de l’échantillon. L’objectif a été atteint car nous avons démontré de manière concluante qu’il est possible de collecter des données cognitives et émotionnelles.
- Les réactions émotionnelles ont varié à différents moments du scénario, tout comme les signaux visuels et comportementaux de l’opérateur.
- Les mesures émotionnelles résultant du stimulus initial et du stimulus plus stressant étaient généralement conformes aux attentes.
Quelle est la prochaine étape ?
Les résultats de ce projet d’innovation sont prometteurs.
Les opérateurs humains ont atteint les objectifs fixés, tandis que des données sur leurs états cognitifs et émotionnels ont été mesurées.
Les résultats montrent que la confiance est essentielle à toute équipe homme-autonomie.
Ce domaine doit faire l’objet de recherches plus approfondies.
Toute solution technologique sera moins performante si les opérateurs qui l’utilisent n’ont pas confiance dans les informations qu’ils en tirent.
Une meilleure compréhension des obstacles à la confiance et de ce qui la favorise est essentielle pour améliorer l’aspect humain de l’équipe homme-autonomie.
Le succès de ce projet offre la possibilité d’élargir le champ de cette recherche afin de mieux comprendre comment la HAT peut être intégrée dans des environnements opérationnels.
La première activité de suivi potentielle pour les futurs travaux HAT consiste à intégrer le banc d’essai à d’autres technologies en service. L’utilisation d’une approche agnostique implique l’identification de technologies en service supplémentaires adaptées au banc d’essai afin d’élargir notre compréhension de la manière dont la HAT peut réduire la charge de travail et améliorer l’efficacité opérationnelle.
La deuxième activité de suivi consiste à augmenter le nombre d’opérateurs impliqués et à élargir les types d’applications. Afin de fournir un échantillon plus représentatif pour l’analyse HAT, il serait utile d’augmenter le nombre d’opérateurs à 12. Un ensemble de données plus représentatif et plus complet pourrait fournir des informations supplémentaires. L’approche utilisée pour ce projet pourrait être étendue à d’autres fonctions. L’ATC a été utilisé pour ce projet, et la même approche pourrait être utilisée pour évaluer le potentiel des systèmes assistés par ordinateur pour les membres d’équipage des systèmes d’alerte et de contrôle aériens et les contrôleurs aérospatiaux.
Troisièmement, le domaine spatial est un domaine à forte croissance et de grande importance où la recherche pourrait bénéficier à l’efficacité opérationnelle. L’utilisation de l’espace par l’homme s’accélère chaque année, notamment pour des applications de défense et de sécurité nationale. Les satellites sont lancés dans l’espace à un rythme record, et de nouveaux records sont établis chaque année. Les orbites sont de plus en plus encombrées, et il sera de plus en plus difficile de maintenir une bonne connaissance de la situation et d’exercer un contrôle efficace sur les biens spatiaux.
Pour mieux gérer la complexité de la surveillance de l’espace et des opérations spatiales, les solutions HAT pourraient réduire les charges cognitives des opérateurs et améliorer les performances globales.
Enfin, il conviendrait de mener davantage de recherches en utilisant des données en temps réel. Les données fournies dans le cadre de la formation sont synthétiques et basées sur l’expérience et les scénarios du monde réel. Pour valider l’application potentielle des solutions HAT à des fins opérationnelles, les recherches futures pourraient s’appuyer sur des données réelles afin de valider l’applicabilité de la HAT aux missions opérationnelles.
