Effects of information quantity and quality on collective decisions in human groups

Dans cette these, nous nous sommes interesses a l'impact de la quantite et de la qualite de l'information echangee entre individus d'un groupe sur leurs performances collectives dans deux types de tâches bien specifiques. Dans une premiere serie d'experiences, les sujets devaient estimer des quantites sequentiellement, et pouvaient reviser leurs estimations apres avoir recu comme information sociale l'estimation moyenne d'autres sujets. Nous controlions cette information sociale a l'aide de participants virtuels (dont nous controlions le nombre) donnant une information (dont nous controlions la valeur), a l'insu des sujets. Nous avons montre que lorsque les sujets ont peu de connaissance prealable sur une quantite a estimer, (les logarithmes de) leurs estimations suivent une distribution de Laplace. La mediane etant un bon estimateur du centre d'une distribution de Laplace, nous avons defini la performance collective comme la proximite de la mediane (du logarithme) des estimations a la vraie valeur. Nous avons trouve qu'apres influence sociale, et lorsque les agents virtuels fournissent une information correcte, la performance collective augmente avec la quantite d'information fournie (fraction d'agents virtuels). Nous avons aussi analyse la sensibilite a l'influence sociale des sujets, et trouve que celle-ci augmente avec la distance entre l'estimation personnelle et l'information sociale. Ces analyses ont permis de definir 5 traits de comportement : garder son opinion, adopter celle des autres, faire un compromis, amplifier l'information sociale ou au contraire la contredire. Nos resultats montrent que les sujets qui adoptent l'opinion des autres sont ceux qui ameliorent le mieux leur performance, car ils sont capables de beneficier de l'information apportee par les agents virtuels. Nous avons ensuite utilise ces analyses pour construire et calibrer un modele d'estimation collective, qui reproduit quantitativement les resultats experimentaux et predit qu'une quantite limitee d'information incorrecte peut contrebalancer un biais cognitif des sujets consistant a sous-estimer les quantites, et ainsi ameliorer la performance collective. D'autres experiences ont permis de valider cette prediction. Dans une seconde serie d'experiences, des groupes de 22 pietons devaient se separer en clusters de la meme "couleur", sans indice visuel (les couleurs etaient inconnues), apres une courte periode de marche aleatoire. Pour les aider a accomplir leur tâche, nous avons utilise un systeme de filtrage de l'information disponible (analogue a un dispositif sensoriel tel que la retine), prenant en entree l'ensemble des positions et couleurs des individus, et retournant un signal sonore aux sujets (emit par des tags attaches a leurs epaules) lorsque la majorite de leurs k plus proches voisins etait de l'autre couleur que la leur. La regle consistait a s'arreter de marcher lorsque le signal stoppait. Nous avons etudie l'impact de diverses valeurs de k sur le temps et la qualite de la segregation, definie comme le nombre de clusters a l'instant final, par analogie avec les phenomenes de separation de phase (une segregation "parfaite" correspondant a la formation de deux clusters bien distincts). Nous avons trouve que le temps de segregation est optimise pour k = 7 ~ 9, et que la qualite de la segregation augmente avec k jusqu'a k = 7 ~ 9 egalement, valeur au-dela de laquelle elle sature. Notre dispositif nous a egalement permis d'enregistrer les positions des pietons durant les experiences, ce qui nous a permis de caracteriser et modeliser les interactions des pietons avec le bord de l'arene et entre eux durant la marche aleatoire. A l'aide d'une procedure de minimisation d'erreur, nous avons reconstruit les formes fonctionnelles precises des interactions et construit un modele fin de mouvement collectif de pietons.