Modéliser les négociations
Aujourd'hui, les ordinateurs assistent souvent les humains dans les affaires et pour d'autres négociations, ou conduisent eux-mêmes ces négociations, parfois face à d'autres ordinateurs. On a cependant accordé peu d'attention à la conception des éléments destinés aux ordinateurs négociant avec les humains. Le projet IEPHCN (Information exchange policies for human-computer negotiation), financé par l'UE, visait à développer des stratégies informatiques appropriées. L'intention était de modéliser les négociations homme-ordinateur, afin de créer des systèmes capables de mener avec succès des négociations. D'autres aspects de cette recherche concernaient la modélisation des aspects culturels, les tactiques de négociation, les indicateurs de loyauté, et le comportement d'engagement. Le projet a été actif durant quatre ans et s'est achevé en septembre 2014. Les objectifs ont été atteints grâce à la création d'une série de modèles utilisant le raisonnement de la théorie des jeux, des modèles de la théorie de la décision et l'apprentissage automatique. Les chercheurs ont établi des paramètres permettant d'étudier le comportement des humains, ce qui a débouché sur trois résultats principaux. Tout d'abord, l'équipe a défini de nouveaux paramètres pour étudier l'argumentation et la négociation. Ces paramètres comprenaient trois types de jeu concernant la révélation d'informations, des appels d'offres et un jeu de contrat dans lequel les joueurs devaient parvenir à un accord. Un deuxième résultat a été la construction de modèles de prise de décision et d'échange d'informations pour des scénarios de négociation stratégique ordinateur-humain. Enfin, toutes les conceptions d'agents ont été évaluées de façon transculturelle, en utilisant des centaines de sujets de types variés, en Chine, en Israël et aux États-Unis. Les chercheurs en ont conclu qu'en moyenne, l'agent informatique à base de règles était capable de négocier aussi bien que les humains, et ce pour tous les pays testés. L'agent n'a surpassé les humains qu'aux États-Unis, alors que les Libanais ont été meilleurs. Les modèles basés sur l'apprentissage ont surpassé les personnes des trois pays, tout en montrant leur adaptabilité. En ce qui concerne le jeu de contrat, l'ordinateur agissant comme client a fait mieux que les personnes jouant le même rôle, quelle que soit leur nationalité. Les Chinois ont fait mieux que les agents fournisseurs. Les résultats du jeu de corruption correspondaient à un index de la corruption perçue: extrêmement élevé en Chine, intermédiaire aux États-Unis et légèrement plus bas en Israël. Les résultats généraux du projet IEPHCN ont permis une nouvelle compréhension de la prise de décision stratégique homme-ordinateur. Le système résultant a parfois fait mieux que les humains, tout en facilitant leurs prises de décision.
Mots‑clés
Négociation, logiciel de négociation, théorie des jeux, échange d'informations, négociation homme-ordinateur