Faciliter l'orientation proactive et réactive pour la prise de décision sur le Web : Une sonde de conception avec WebSeek
Facilitating Proactive and Reactive Guidance for Decision Making on the Web: A Design Probe with WebSeek
January 21, 2026
Auteurs: Yanwei Huang, Arpit Narechania
cs.AI
Résumé
Les agents d'IA web tels que ChatGPT Agent et GenSpark sont de plus en plus utilisés pour les tâches routinières sur le web, mais ils reposent encore sur des invites textuelles, manquent de détection proactive de l'intention utilisateur et n'offrent aucun support pour l'analyse interactive des données et la prise de décision. Nous présentons WebSeek, une extension navigateur à initiative mixte qui permet aux utilisateurs de découvrir et d'extraire des informations depuis des pages web pour ensuite construire, transformer et affiner de manière flexible des artefacts de données tangibles - tels que des tableaux, des listes et des visualisations - le tout au sein d'un canevas interactif. Dans cet environnement, les utilisateurs peuvent réaliser des analyses - incluant des transformations de données comme le jointure de tableaux ou la création de visualisations - tandis qu'une IA intégrée propose à la fois un guidage contextuel proactif et de l'automatisation, tout en répondant aux requêtes explicites des utilisateurs. Une étude d'exploration utilisateur (N=15) utilisant WebSeek comme sonde révèle les stratégies d'analyse diversifiées des participants, soulignant leur désir de transparence et de contrôle durant la collaboration humain-IA.
English
Web AI agents such as ChatGPT Agent and GenSpark are increasingly used for routine web-based tasks, yet they still rely on text-based input prompts, lack proactive detection of user intent, and offer no support for interactive data analysis and decision making. We present WebSeek, a mixed-initiative browser extension that enables users to discover and extract information from webpages to then flexibly build, transform, and refine tangible data artifacts-such as tables, lists, and visualizations-all within an interactive canvas. Within this environment, users can perform analysis-including data transformations such as joining tables or creating visualizations-while an in-built AI both proactively offers context-aware guidance and automation, and reactively responds to explicit user requests. An exploratory user study (N=15) with WebSeek as a probe reveals participants' diverse analysis strategies, underscoring their desire for transparency and control during human-AI collaboration.