Dans cette section, nous définissons la « technologie agentive » comme un ensemble d’assistants en arrière-plan fonctionnant en continu qui réduisent l’effort physique et l’effort informationnel, nous les distinguons des robots et de l’automatisation, et nous évaluons des produits concrets à travers ce prisme.

Dans cette section, nous définissons la notion de « technologie agentive », nous évaluons les systèmes auto* chargés de déléguer des tâches spécialisées ou désagréables, et nous présentons des stratégies coopératives multi-agents qui redéfinissent l'effort humain, le jeu et les infrastructures.

Dans cette section, nous retraçons l'évolution de la pensée agentive, du mythe à l'automatisation issue de l'intelligence artificielle, en comparant les atouts de l'humain et de la machine et en évaluant l'action fluide, guidée par le retour d'information, qui oriente la collaboration pratique entre l'homme et l'ordinateur.

Dans cette section, nous repensons l'interaction à l'aide d'une boucle « voir-réfléchir-agir » centrée sur l'agent, nous définissons des règles, des exceptions, des déclencheurs et des comportements, et nous planifions des stratégies de désengagement qui permettent de préserver la confiance des utilisateurs dans les systèmes autonomes.

Dans cette section, nous créons des processus de configuration d'agents qui définissent clairement les capacités et les contraintes, identifient les objectifs, les préférences et les autorisations des utilisateurs, puis évaluent de manière itérative les performances afin de mettre en place des assistants fiables et dignes de confiance.

Dans cette section, nous mettons en œuvre des mécanismes de mise en pause et de redémarrage ainsi que des pipelines de surveillance en temps réel, puis nous concevons des notifications et des options de contournement par l'utilisateur qui garantissent la transparence, la sécurité et le contrôle collaboratif des agents autonomes après leur déploiement.

Dans cette section, nous mettons en œuvre des modèles évolutifs de gestion des exceptions, nous affinons de manière itérative les déclencheurs afin de réduire les faux positifs, et nous examinons la relation de confiance entre l'utilisateur et le système lors du transfert de contrôle, du désengagement et de la reprise dans les applications d'IA.

Dans cette section, nous évaluons les mécanismes de transfert et de reprise du contrôle dans les systèmes agentifs, identifions les risques liés à la transition entre l'IA et l'humain, décrivons les interfaces permettant de reprendre le contrôle et mettons l'accent sur les modes de pratique qui permettent de maintenir la vigilance et l'expertise de l'opérateur.

Dans cette section, nous combinons des tests d'ergonomie d'interface utilisateur traditionnels avec des analyses heuristiques du comportement agentif, tout en évaluant la confiance des utilisateurs, les avantages perçus et la valeur mesurable, afin d'évaluer de manière rigoureuse les systèmes intelligents.

Dans cette section, nous retraçons le parcours de l'IA, depuis la présentation du concept jusqu'à la création d'agents plus intelligents et discrets, en vue de l'IA générale (AGI). Nous affinons les arguments de persuasion et analysons les principales stratégies de conception.

Dans cette section, nous comparons les perspectives d’avenir utopiques et dystopiques des agents, nous analysons en détail des dilemmes éthiques tels que celui opposant autonomie et responsabilité, et nous examinons comment les services d’IA à grande échelle vont transformer l’emploi, les compétences, l’équité et la dépendance sociétale.

Nous comparons les affichages tête haute utilisés au cinéma à de véritables systèmes agents, en distinguant les limites techniques des enjeux éthiques, et en aidant les concepteurs à intégrer une automatisation précise dans des flux de travail centrés sur l'humain et favorisant l'autonomie.