Ce rapport synthétise les conclusions d'un atelier réunissant des experts en psychologie cognitive, en apprentissage des langues et en traitement automatique du langage naturel (TANL) basé sur l'IA. Cet atelier, soutenu par la National Science Foundation, visait à combler une lacune critique dans notre compréhension de la relation entre les modèles linguistiques de l'IA et les processus cognitifs humains. Les participants ont discuté, sous différents angles, de la manière dont les humains génèrent et comprennent le texte, et de la manière dont l'IA peut enrichir notre compréhension de ces processus et améliorer les capacités humaines. Les principales conclusions portent sur le potentiel des modèles linguistiques à grande échelle (MLL) pour mieux comprendre le traitement du langage humain, l'adéquation croissante entre le comportement des LLM et le traitement du langage humain lorsqu'ils sont affinés avec le feedback humain, ainsi que les opportunités et les défis de la collaboration homme-IA sur les tâches langagières. Ce rapport synthétise ces conclusions afin de fournir des orientations pour la recherche, le développement et la mise en œuvre futurs de LLM en psychologie cognitive, en linguistique et en éducation, en mettant l'accent sur les considérations éthiques et l'utilisation responsable des technologies de l'IA, et en visant à améliorer la compréhension et la génération de textes grâce à une collaboration efficace homme-IA.
