Nouveaux paradigmes d'interaction pour agir avec et à travers l'IA générative // New Interaction Paradigms for Acting With and Through Generative AI

Les grandes transitions dans l'interaction humain-machine, des interfaces en ligne de commande à la manipulation directe, du bureau au tactile, n'ont pas seulement amélioré l'utilisabilité. Elles ont transformé les modèles mentaux que les gens se font du calcul informatique et des actions que les systèmes peuvent prendre en charge. L'IA générative invite à un recadrage tout aussi profond : en permettant l'interprétation implicite des intentions, du contexte et des objectifs, ainsi que les capacités multimodales émergentes, elle a le potentiel de redéfinir ce que signifie l'interaction avec les interfaces informatiques.

Malgré ce potentiel, les systèmes GenAI contemporains restent ancrés dans des paradigmes d'interaction centrés sur le prompting en langage naturel. Ce modèle n'est qu'un parmi de nombreux possibles, et définit seulement une forme de la manière dont les utilisateurs expriment leur intention, construisent le contexte, contrôlent le comportement de l'IA et évaluent les résultats. Les tentatives d'aller au-delà, comme les canevas infinis, l'IA portable et les systèmes agentiques, sont des alternatives valides, mais elles peuvent élargir les fossés d'exécution et d'évaluation, introduire des décalages avec les capacités cognitives humaines, ou ne pas s'intégrer comme formes de cognition étendue.

Ce projet doctoral aborde la question fondamentale de la manière dont les paradigmes d'interaction peuvent et doivent évoluer lorsque la GenAI peut inférer l'intention et agir comme substrat médiateur. Il traite la GenAI comme à la fois un matériau (introduisant des contraintes de conception et fonctionnelles) et un médium (à travers lequel les utilisateurs perçoivent, raisonnent et agissent), permettant une approche fondée pour la conception d'interaction de nouvelle génération.

Le projet s'articule autour de quatre questions de recherche : (1) Comment l'interaction doit-elle être structurée lorsque la GenAI infère l'intention et le contexte, tout en préservant la compréhension, le contrôle et la responsabilité ? (2) Que signifie agir à travers les systèmes GenAI comme substrat médiateur, et comment les architectures peuvent-elles soutenir ce changement ? (3) Comment les paradigmes redistribuent-ils l'agentivité, le contrôle et la responsabilité ? (4) Quels nouveaux facteurs de forme émergent lorsque la GenAI est à la fois matériau et médium ?

Le projet intègre trois perspectives complémentaires : l'investigation de paradigmes au-delà du prompting, incluant des paradigmes centrés sur les documents, spatiaux et multimodaux ; la conception d'architectures exposant les états intermédiaires et permettant un contrôle itératif ; et des études empiriques évaluant comment les paradigmes façonnent l'agentivité et l'alignement selon les tâches et populations.

Les résultats attendus comprennent de nouveaux modèles d'interaction, des architectures pour l'action médiée par l'IA, des preuves empiriques comparatives, et des publications dans les principales conférences en IHM et IA centrée sur l'humain (CHI, UIST, IUI, DIS, C&C).
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Major shifts in human–computer interaction — from command-line interfaces to direct manipulation, from desktop to touch — did not merely improve usability. They transformed people's mental models of computation and the kinds of actions systems could support. Generative AI invites a similarly profound reframing: by enabling the implicit interpretation of intent, context, and goals, as well as emerging multimodal capabilities for input and output, it has the potential to reshape what interaction with information and computer interfaces means.
Despite this potential, contemporary GenAI systems remain anchored in interaction paradigms centered on natural language prompting leading to semantically coherent, closed-form responses.

This model is just one of possible many, and defines only one form of how users express intent, how context is constructed and maintained, how AI behavior is controlled, and how outcomes are evaluated. Attempts to move beyond prompting, such as infinite canvases, wearable AI, and agentic systems, are valid alternatives, yet they can widen execution and evaluation gaps, introduce new mismatches with human cognitive capacities, or fail to integrate coherently as forms of extended cognition.

This doctoral project addresses the fundamental question of how interaction paradigms can and should evolve when GenAI can infer intent and act as a mediating substrate, rather than simply responding to explicit commands. It treats GenAI not only as a computational artifact but as both a material (introducing design and functional constraints) and a medium (through which users perceive, reason, and act), enabling a principled approach to next-generation interaction design.

The project is organized around four research questions: (1) How should interaction be structured when GenAI can infer intent and context, while preserving user understanding, control, and accountability? (2) What does it mean for users to act through GenAI systems as a mediating substrate, and how can system architectures support this shift? (3) How do different interaction paradigms redistribute agency, control, and responsibility between humans and GenAI systems? (4) What new interaction form factors and artifacts emerge when GenAI is both a material and a medium?

The project integrates three complementary perspectives. Investigation of interaction paradigms beyond prompting explores alternative interaction languages distributed across artifacts, modalities, and actions, including document-centric, spatial, and multimodal paradigms. Design and implementation of system architectures enables users to act through GenAI by exposing intermediate reasoning states, supporting context accumulation, and enabling iterative control of outcomes. Empirical studies through observational studies, interaction telemetry analysis, and comparative experiments evaluate how interaction paradigms shape agency, control, and alignment across tasks and user populations.

Expected outputs include new interaction models and conceptual frameworks for GenAI as material and medium, system architectures and design patterns for AI-mediated action, comparative empirical evidence across paradigms and populations, and publications in leading HCI and Human-Centered AI venues (CHI, UIST, IUI, DIS, C&C).
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Début de la thèse : 01/10/2026
WEB : https://www.isir.upmc.fr

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Sorbonne Université SIS (Sciences, Ingénierie, Santé)

130 Ecole Doctorale d'Informatique, Télécommunications et Electronique

Nous recherchons un(e) candidat(e) titulaire d'un master en informatique, interaction humain-machine, design d'interaction ou dans un domaine connexe, avec un fort intérêt pour la recherche interdisciplinaire. Les compétences souhaitées incluent une expérience en conception et développement de systèmes interactifs, une familiarité avec les méthodes de recherche qualitatives et/ou quantitatives en IHM, et un intérêt pour repenser la manière dont les personnes interagissent avec les systèmes d'IA. Une expérience avec les systèmes GenAI ou les modèles de langage est un atout. De bonnes capacités rédactionnelles en anglais sont requises.
We are looking for a candidate holding a Master's degree in computer science, human-computer interaction, interaction design, or a related field, with a strong interest in interdisciplinary research. Desired skills include experience in interactive systems design and development, familiarity with qualitative and/or quantitative HCI research methods, and an interest in rethinking how people interact with AI systems. Experience with GenAI systems or large language models is a plus. Strong written communication skills in English are required.