Cet article aborde le problème de la coordination homme-IA « zero-shot ». Contrairement aux études précédentes qui se concentraient sur l'amélioration de la capacité coopérative des ego-agents dans des environnements spécifiques, cet article vise à résoudre le problème de la généralisation à des environnements inconnus en prenant en compte les changements environnementaux imprévisibles et les différences de capacités de collaboration entre les environnements. Nous étendons l'approche multi-agents de conception d'environnement non supervisé (UED) à la coopération homme-IA « zero-shot », en proposant une nouvelle fonction d'utilité et une technique d'échantillonnage des collaborateurs. Les résultats d'évaluation utilisant des agents proxy humains et de vrais humains dans un environnement d'IA surchauffée démontrent que la méthode proposée surpasse les modèles existants et atteint des performances élevées en matière de coopération homme-IA, même dans des environnements inconnus.
