TY  - Type of reference 
TI  - Optimisation cognitive de la prise de décision dans les systèmes fortement automatisés : tirer ou ne pas tirer lors d’un engagement aérien (simulation) 
AU  - Jean-Christophe Hurault
 
AU  - Grégory Froger
 
AU  - Marianne Jarry
 
AU  - Anne-Lise Marchand
 
AU  - Colin Blättler 
AB  - La montée en puissance de l’intelligence artificielle dans les systèmes de combat aérien accélère la collecte et l’agrégation d’informations, mais laisse à l’humain la responsabilité finale des décisions critiques, purement cognitives, telle que la décision de « tirer / ne pas tirer ». Ce type de décision engendre une charge cognitive élevée, car l’opérateur doit intégrer, en un temps très court, des informations hétérogènes. L’objectif de cette étude est d’optimiser les performances à cette prise de décision par un entraînement reposant sur des scénarios issus de retours d’expérience, mis en oeuvre dans un dispositif agile et facilement déployable. Soixante-dix membres d’équipage, affectés en escadron de chasse et issus de l’Armée de l’Air et de l’Espace française, ont participé : un groupe expert (N = 39) et un groupe intermédiaire (N = 31). Le protocole expérimental comprend, pour les intermédiaires, un pré-test, un entraînement de quarante-cinq minutes et un post-test, tandis que pour les experts, le protocole se limite à un pré-test. Les résultats sur les performances (taux d’exactitude et temps de réponse) des experts, comparés à celles des intermédiaires, indiquent que le dispositif d’entraînement mobilise effectivement des connaissances expertes dans ce type de prise de décision. Après l’entraînement, les intermédiaires améliorent significativement leurs performances. Le transfert de cette amélioration en milieu opérationnel devra être confirmé par de futures recherches. Néanmoins, ces résultats soutiennent le développement d’entraînements aisément déployables en escadron et pouvant s’intégrer de façon complémentaire aux dispositifs de formation existants. Malgré l’intensification de l’usage des systèmes basés sur l’IA, l’humain restera dans la boucle décisionnelle. Il convient donc de continuer les efforts de formation et d’entraînement pour maintenir l’efficacité des humains « aux commandes » et comprendre comment utiliser l’IA de manière adaptée pour accompagner les décisions humaines. C’est dans cette perspective que s’inscrit la présente étude afin que les développements technologiques ne laissent pas l’humain « derrière l’avion ». 
DO  - 10.21494/ISTE.OP.2025.1344 
JF  - Ingénierie cognitique 
KW  - Aviation de combat, Renforcement cognitif, Prise de décision, Psychologie Appliquée, Applied Psychology, Combat Aviation, Cognitive Reinforcement, Decision-Making,  
L1  - https://openscience.fr/IMG/pdf/iste_ingecog25v8n1_2.pdf 
LA  - fr 
PB  - ISTE OpenScience 
DA  - 2025/08/27 
SN  - 2517-6978 
TT  - Cognitive optimization of decision-making in highly automated systems: to shoot or not to shoot during an air strike (simulation) 
UR  - https://openscience.fr/Optimisation-cognitive-de-la-prise-de-decision-dans-les-systemes-fortement 
IS  - Numéro 1 
VL  - 8 
ER  -