Un aperçu critique des théories dans la recherche sur le jugement et la prise de décision utilisant des conseils algorithmiques : Le potentiel de la théorie du continuum cognitif

Cet article aborde l'impact de la numérisation sur les processus de jugement et de prise de décision, en mettant l'accent sur l'utilisation de conseils algorithmiques. Nous soulignons la popularité croissante et l'efficacité de l'intelligence artificielle (IA) et de l'algorithmique dans divers domaines. Bien que l'algorithmique ait démontré des capacités prédictives supérieures, les décideurs manifestent souvent une aversion pour les algorithmes, préférant les conseils humains aux conseils algorithmiques. Cependant, il existe également un phénomène connu sous le nom d'appréciation des algorithmes, dans lequel les individus font confiance et apprécient les conseils algorithmiques dans certaines situations. Nous avons réalisé un aperçu complet des théories de l'utilisation des algorithmes, en examinant 145 études analysées dans quatre revues systématiques récentes. Nous soulignons la nécessité d'un cadre théorique qui prenne en compte des caractéristiques spécifiques à la tâche et des perspectives individuelles pour comprendre et améliorer l'utilisation des conseils algorithmiques. Après avoir résumé les théories développées dans la recherche sur l'utilisation des algorithmes dans le jugement et la prise de décision, nous nous concentrons sur les théories de l'interaction entre les différences individuelles du décideur et la tâche, qui ont été complètement négligées, comme le montre notre aperçu. Ainsi, nous suggérons la théorie du continuum cognitif (CCT) comme un cadre approprié pour comprendre l'utilisation des conseils algorithmiques. En utilisant la CCT, les concepteurs peuvent développer des systèmes d'IA adaptés aux propriétés de la tâche et aux processus cognitifs, augmentant ainsi l'utilisation et la compréhension des algorithmes par les personnes. Sur le continuum allant des processus analytiques aux processus intuitifs, nous prévoyons qu'il y aura une plus grande réceptivité à l'orientation algorithmique dans les tâches qui se rapprochent de la pensée analytique que dans les tâches qui impliquent principalement la pensée intuitive. Nous soulignons que les conseils algorithmiques doivent être considérés non pas comme un remplacement du jugement humain mais plutôt comme un outil pour augmenter et améliorer les processus de prise de décision.