Cet outil gratuit vise à accélérer la recherche sur la manière dont les chatbots IA influencent la confiance, l’apprentissage et les décisions.
Architecture système d’ECHO. Les administrateurs configurent les études via une interface web. Toutes les données sont stockées dans Firebase et exportables au format CSV pour une analyse ultérieure. Crédit : arXiv (2026). DOI : 10.48550/arxiv.2602.10295
L’intelligence artificielle bouleversant la manière dont nous recherchons, interprétons et utilisons l’information, des efforts sont déployés pour concevoir des systèmes d’IA équitables, efficaces et inclusifs. Un data scientist de l’Université de l’Oklahoma a créé un outil de recherche gratuit pour faciliter ce processus.
Baptisée ECHO ( Evaluation of Chat, Human Behavior, and Outcomes) , cette plateforme open source à faible code permet aux chercheurs de concevoir et de mener des expériences comportementales impliquant l’IA conversationnelle, la recherche Web et l’interaction homme-IA. L’étude est publiée sur le serveur de prépublication arXiv .
« Notre plateforme permet aux chercheurs de gagner du temps et de l’argent en matière de programmation front-end », explique Jiqun Liu, professeur associé spécialisé en science des données à l’École de bibliothéconomie et des sciences de l’information de l’Université d’Oklahoma (OU). Liu a créé ECHO au sein de son laboratoire d’interaction homme-machine et de recommandation (HCIR), en collaboration avec Nischal Dinesh, doctorant à l’OU, et Ran Yu, chercheur principal au GESIS – Institut Leibniz des sciences sociales, en Allemagne.
« Lorsqu’un chercheur souhaite mener une étude intégrant un chatbot d’IA, il peut installer notre plateforme et y ajouter facilement des composants », a déclaré Liu. « Pour la plupart des études en sciences sociales, ECHO sera facile à mettre en œuvre. »
L’intérêt pour l’analyse des interactions homme-IA est croissant, a déclaré Liu. Il y a peu, les moteurs de recherche par mots-clés étaient le principal moyen de trouver des informations en ligne. Aujourd’hui, les « moteurs de réponse » (answer engines) basés sur l’IA conversationnelle fournissent de plus en plus de données, transformant ainsi la manière dont les individus acquièrent et utilisent l’information.
Cependant, les chercheurs étudient encore comment ces changements influencent l’apprentissage, la confiance et la prise de décision. Des études intégrant l’interaction homme-IA peuvent contribuer à éclairer ces évolutions.
Pour utiliser ECHO, les chercheurs doivent d’abord installer le logiciel sur leur ordinateur. Le code est disponible gratuitement sur GitHub , et un tutoriel vidéo détaillé guide les utilisateurs tout au long du processus d’installation. L’installation prend environ 20 minutes.
Une fois installée, la plateforme permet aux chercheurs de configurer les protocoles expérimentaux via un tableau de bord d’administration, tandis que les participants remplissent des formulaires de consentement, des questionnaires et effectuent des recherches d’informations via une interface web. La plateforme enregistre les journaux d’activité et les réponses des participants, qui peuvent être exportés sous forme de jeux de données structurés pour analyse.
Liu a indiqué utiliser ECHO dans le cadre de plusieurs projets de recherche collaborative en cours. L’un d’eux étudie la quantité d’informations retenues par les utilisateurs lorsqu’ils font appel à un chatbot d’IA pour leurs recherches et leur apprentissage sur des sujets controversés. Ce projet est mené en partenariat avec GESIS.
Une autre étude, menée en collaboration avec des collègues d’OU Health Sciences, teste si les outils d’IA peuvent améliorer l’accès à l’information en ligne et les conseils interactifs relatifs à la violence conjugale.
En rendant la plateforme ECHO gratuite et accessible à tous, Liu espère que davantage de chercheurs intégreront des modèles d’interaction IA-humain dans leurs travaux.
« ECHO permet aux chercheurs de configurer des flux de travail expérimentaux complets grâce à une interface d’administration flexible, sans avoir recours au code », écrivent les chercheurs dans un article présentant le système. « ECHO réduit les obstacles techniques, favorise la cohérence méthodologique et permet une recherche interdisciplinaire et cumulative sur l’évaluation centrée sur l’humain des systèmes modernes d’accès à l’information. »
Les origines d’ECHO remontent à un projet de recherche antérieur qui examinait les biais et les limites cognitives des individus dans leurs interactions avec les moteurs de recherche Web non basés sur l’IA.
Dans son laboratoire, Liu étudie la recherche d’informations, l’interaction homme-IA et les sciences comportementales pour comprendre comment les gens interagissent avec les moteurs de recherche Web, les systèmes conversationnels et les grands modèles de langage (LLM) lors des processus de recherche d’informations et de prise de décision.
Comme tout logiciel, ECHO est constamment mis à jour. Afin de recueillir des suggestions d’amélioration, Liu encourage les chercheurs de l’Université d’Oklahoma et d’ailleurs à utiliser la plateforme pour concevoir leurs expériences et à partager leur expérience.
En définitive, Liu explique que son objectif avec ECHO est de favoriser une « saine confrontation » dans la conception et l’évaluation des systèmes d’IA. Des études antérieures suggèrent que, du fait de la trop grande complaisance des outils d’IA et des chatbots , les utilisateurs ont tendance à accorder plus de crédit aux informations inexactes, biaisées ou trompeuses. La première étape pour évaluer de manière critique le contenu produit par un chatbot consiste à mieux comprendre la manière dont les humains, dont la rationalité est limitée, interagissent avec l’IA.
« L’interaction homme-IA pose problème », a déclaré Liu. « En tant que spécialiste des sciences de l’information, je ne peux pas résoudre tous ces problèmes. Mais je peux développer des systèmes open source, comme ECHO, que d’autres peuvent utiliser pour approfondir leurs propres recherches sur ces interactions. »
https://ou.edu/news/articles/2026/may/free-software-for-researching-human-ai-interactions