Le projet Human-O se concentre sur l'adaptation des algorithmes d'optimisation aux besoins des systèmes cyber-physiques et sociaux, notamment, les flux d'information et la présence humaine. L'objectif est de concevoir de nouveaux algorithmes qui apprennent à la fois comment les problèmes d'optimisation évoluent au cours du temps, à cause de variations des conditions, et quels sont les objectifs et les contraintes spécifiques aux utilisateurs à intégrer au problème lui-même.
Les étapes de recherche du projet portent sur l'apprentissage du système dynamique sous-jacent aux conditions d'optimalité, sur l'intégration de la présence humaine en concevant et en apprenant les coûts et les contraintes spécifiques à l'utilisateur, et sur la possibilité de laisser aux utilisateurs un choix parmi les décisions potentielles, ce qui donne aux humains une participation active dans le processus d'optimisation.
L'objectif ultime est de façonner le domaine émergent des systèmes cyber-physiques et sociaux, où les humains font partie intégrante d'un environnement complexe et en constante évolution, mais qui nécessite néanmoins des algorithmes d'optimisation pour être en mesure de donner de solides garanties de sécurité, de fiabilité et de performance. Cela changera la façon dont les humains perçoivent la technologie et interagissent avec elle.
