Impression d’artiste de la façon dont les gens planifient plusieurs étapes à l’avance. Crédit : œuvre de Jordan Lei.
Un modèle informatique développé par des chercheurs en sciences cognitives illustre comment l’expertise peut améliorer la profondeur de la planification.
Les grands maîtres d’échecs sont souvent perçus comme le summum de la réflexion prospective. Cependant, est-il possible pour d’autres personnes d’apprendre à penser plus loin avec une quantité raisonnable d’entraînement ?
Pour explorer cette question, un groupe de chercheurs en sciences cognitives a mis au point un modèle informatique qui révèle notre capacité à planifier des événements futurs. Cette recherche permet non seulement d’approfondir notre compréhension des éléments qui influencent la prise de décision, mais elle démontre également comment nous pouvons améliorer nos capacités de planification avec de l’entraînement.
La recherche, menée par des scientifiques du Center for Neural Science de l’université de New York et publiée dans la revue Nature, est centrée sur le rôle de la « profondeur de planification », c’est-à-dire le nombre d’étapes auxquelles un individu pense à l’avance, dans la prise de décision.
« Alors que l’intelligence artificielle a fait des progrès impressionnants dans la résolution de problèmes de planification complexes, on comprend beaucoup moins bien la nature et la profondeur de la planification chez l’homme », explique Wei Ji Ma, professeur de neurosciences et de psychologie à l’université de New York et auteur principal de l’article. « Notre travail s’ajoute à ce corpus de connaissances en montrant que même une quantité relativement modeste de pratique peut améliorer la profondeur de la planification ».
Il est établi depuis longtemps que l’une des caractéristiques de l’intelligence humaine est la capacité à planifier plusieurs étapes dans l’avenir. Cependant, il est moins évident de savoir si les décideurs compétents planifient plus d’étapes que les novices. En effet, les méthodes permettant de mesurer cette aptitude (par exemple, les expériences impliquant des jeux de société) présentent des lacunes notables, notamment parce qu’elles ne permettent pas d’estimer de manière fiable la profondeur de la planification.
Les auteurs de l’article de Nature ont demandé à des personnes de jouer à un jeu relativement simple – une version plus sophistiquée du morpion – qui exigeait néanmoins des joueurs qu’ils planifient en profondeur (c’est-à-dire plusieurs étapes à l’avance). Ensuite, pour comprendre précisément ce qui se passe dans l’esprit des joueurs lorsqu’ils réfléchissent à leur prochaine action dans ce jeu, les auteurs ont conçu un modèle informatique basé sur les principes de l’intelligence artificielle. Ce modèle leur permet de décrire et ensuite de prédire les actions que les gens entreprennent lorsqu’ils sont confrontés à de nouvelles situations dans le jeu.
Dans ce modèle informatique, les joueurs construisent un « arbre de décision » dans leur tête, de la même manière que l’on planifie plusieurs scénarios possibles pour un itinéraire de voyage complexe », explique Ma.
Leurs calculs ont montré que le comportement humain peut être capturé à l’aide d’un modèle cognitif informatique basé sur un algorithme de recherche heuristique, qui établit une séquence de mouvements prometteurs pour les deux joueurs.
Pour valider le modèle, les chercheurs ont mené une série d’expériences comportementales avec des participants humains. Plus précisément, ils ont suivi la façon dont les joueurs planifiaient leurs mouvements dans différents scénarios, tout en testant leur mémoire et leur capacité à tirer des enseignements de leurs expériences de jeu et à les reconstituer. En outre, l’équipe a réalisé une expérience de test de Turing dans laquelle des observateurs, qui avaient déjà joué au jeu, devaient déterminer si les séquences de mouvements dont ils étaient témoins étaient générées par le modèle ou par des joueurs humains. Ces observateurs n’ont pu faire la bonne distinction que dans la moitié des cas, ce qui suggère que le modèle prend des décisions similaires à celles que prendrait un humain. Plusieurs de ces expériences peuvent être jouées en ligne sur le site du laboratoire de Ma.
Dans l’ensemble, leurs résultats montrent qu’une meilleure planification est due à la capacité de reconnaître des modèles avec plus de précision et en moins de temps – des résultats qui soulignent les avantages de la pratique et de l’expérience.
« On sait que les capacités cognitives peuvent s’améliorer à l’âge adulte grâce à la pratique », observe Ma. « Ces résultats montrent que même une pratique relativement modeste peut améliorer la profondeur de la planification. Cela ouvre de nouvelles voies de recherche. Par exemple, nous pouvons utiliser ces méthodes pour étudier le développement des capacités de planification chez les enfants, ou tester si les capacités de planification peuvent être conservées à un âge avancé. Bien entendu, il est également essentiel de faire le lien entre la planification en laboratoire et la planification dans la vie réelle.
Référence : « Expertise increases planning depth in human gameplay » par Bas van Opheusden, Ionatan Kuperwajs, Gianni Galbiati, Zahy Bnaya, Yunqi Li et Wei Ji Ma, 31 mai 2023, Nature.
DOI: 10.1038/s41586-023-06124-2
L’étude a été financée par la National Science Foundation.
Les autres auteurs de l’article sont : Bas van Opheusden, doctorant à l’université de New York au moment de l’étude et aujourd’hui chercheur chez Generally Intelligent ; Ionatan Kuperwajs, doctorant à l’université de New York ; Gianni Galbiati, chercheur à l’université de New York au moment de l’étude et aujourd’hui directeur de la recherche et du développement chez Vidrovr ; Zahy Bnaya, chercheur postdoctoral au Center for Neural Science de l’université de New York, et Yunqi Li, chercheur à l’université de New York au moment de l’étude et aujourd’hui doctorant à l’université de Stanford.