Moins un robot agit comme un humain, plus on l’accepte
De l’enceinte connectée au robot domestique, les nouvelles machines sociales passent progressivement le pas de notre porte et séduisent de plus en plus d’individus et d’entreprises. Nous apprenons à vivre avec, mais ils ne sont pas toujours intégrés parmi nous. Selon une équipe de scientifiques du laboratoire des Science cognitives et sciences affectives (CNRS/Université de Lille) et la Fédération de recherche sciences et cultures du visuel (CNRS/Université de Lille/Centrale Lille Institut), la clé de notre acceptation des robots pourrait résider dans notre perception de la dominance. Ces travaux, publiés dans PLOS ONE le 17 novembre, révèlent que nous nous comparons avec les robots lorsqu’ils reproduisent des fonctions similaires aux nôtres, comme marcher, parler ou sauter. Si cette comparaison montre que notre performance est supérieure, elle incite à l’établissement d’une hiérarchie qui peut ensuite se traduire par un comportement de dominance. Cette perception de supériorité peut nuire à l’acceptation sociale des robots. Alors, ils deviennent des concurrents et une hiérarchie s’établit en fonction de nos capacités. Ils peuvent ainsi se retrouver dans une situation de subordination qui entraverait leur acceptation sociale. Cependant, lorsque des robots sont dotés de fonctions impossibles à réaliser pour des humains, comme voler ou flotter, la perspective évolue. Sans éléments de comparaison, l’établissement d’une hiérarchie de dominance ne se produit pas. Cette absence de comparaison favorise leur acceptation. Ce n’est pas parce qu’ils accomplissent des tâches plus « importantes », mais parce que nous ne pouvons pas les évaluer selon les mêmes critères. Afin de cohabiter paisiblement avec les robots, ces travaux suggèrent de les concevoir avec des attributs, des apparences et des fonctions détachées des nôtres, cela éviterait une mauvaise acceptation et des jeux de dominance.
Improving the acceptability of social robots: make them look different from humans. Tatjana A. Nazir, Benjamin Lebrun et Bing Li. PLOS ONE, le 17 novembre 2023.