L’implantation de la robotique collaborative et la gestion des ressources humaines dans le secteur manufacturier : soutenir le changement et l’adoption

Ce mémoire de maîtrise explore l’implantation de la robotique collaborative en entreprise sous l’angle des pratiques de gestion et des facteurs humains. La visée initiale de ce projet de recherche visait préalablement à circonscrire l’apport que peut prendre la gestion des ressources humaines (GRH) lors de ce type d’implantation technologique, qui implique une collaboration humain-machine plus accrue qu’auparavant. Initialement, l’objectif était donc d’identifier les pratiques de GRH à mettre en place lors de l’implantation de robots collaboratifs. Cela dit, comme ce projet de recherche présente une démarche exploratoire semi-inductive, l’objectif de recherche a évolué vers plusieurs objectifs. Cette ouverture sur de nouveaux objectifs est subséquente aux résultats obtenus lors de la revue systématique de la littérature et de la collecte de données afin de dresser un portrait plus juste, adapté à l’état des connaissances et au terrain. Les objectifs poursuivis sont les suivants : 1) identifier les pratiques de GRH et d’autres pratiques organisationnelles en matière de gestion du changement facilitant l’implantation et l’adoption des robots collaboratifs 2) identifier les facteurs associés à l’humain, au robot et à l’environnement qui influencent l’implantation des robots collaboratifs, l’adoption et la collaboration entre l’opérateur et le robot

Foundations of Human-Aware Planning -- A Tale of Three Models

abstract: A critical challenge in the design of AI systems that operate with humans in the loop is to be able to model the intentions and capabilities of the humans, as well as their beliefs and expectations of the AI system itself. This allows the AI system to be "human- aware" -- i.e. the human task model enables it to envisage desired roles of the human in joint action, while the human mental model allows it to anticipate how its own actions are perceived from the point of view of the human. In my research, I explore how these concepts of human-awareness manifest themselves in the scope of planning or sequential decision making with humans in the loop. To this end, I will show (1) how the AI agent can leverage the human task model to generate symbiotic behavior; and (2) how the introduction of the human mental model in the deliberative process of the AI agent allows it to generate explanations for a plan or resort to explicable plans when explanations are not desired. The latter is in addition to traditional notions of human-aware planning which typically use the human task model alone and thus enables a new suite of capabilities of a human-aware AI agent. Finally, I will explore how the AI agent can leverage emerging mixed-reality interfaces to realize effective channels of communication with the human in the loop.Dissertation/ThesisDoctoral Dissertation Computer Science 201