Thèse soutenue

Replicants : humains virtuels cognitifs, émotionnels et sociaux : de l'empathie cognitive à l'empathie affective

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Auteur / Autrice : Margaux Lhommet
Direction : Jean-Paul BarthèsDomitile Lourdeaux
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Technologies de l'information et des systèmes
Date : Soutenance en 2012
Etablissement(s) : Compiègne

Résumé

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Les humains virtuels sont de plus en plus présents dans les environnements virtuels. Les travaux en informatique affective visent à doter ces personnages autonomes de capacités émotionnelles. Nous souhaitons modéliser des humains virtuels dont le comportement est cohérent, adaptable et explicable. Nous définissons la cohérence d’un humain virtuel comme l’adéquation entre sa situation, son état mental et son comportement. L’humain virtuel doit pouvoir s’adapter à de nouvelles connaissances et les intégrer dans son raisonnement. Enfin, pour que l’apprenant comprenne l’impact de ses actions, le comportement de l’humain virtuel doit être explicable. Nous utilisons des modèles issus de la psychologie qui explicitent les dimensions humaines et leur dynamique. Notre humain virtuel dispose ainsi d’une personnalité, d’émotions et sont liés par des relations sociales. Afin de garantir l’adaptabilité de l’humain virtuel, nous définissons un ensemble de processus indépendants du domaine permettant de gérer la dynamique de ces dimensions humaines et leur impact sur le comportement au sein d’une architecture cognitive. Un langage de description des entités, des actions et des activités permet de représenter les connaissances spécifiques du domaine d’application. Ce formalisme est suffisamment simple pour être renseigné par des individus sans connaissances en programmation et suffisamment expressif et robuste pour être interprété directement par les humains virtuels. La prise en compte des interactions affectives entre les humains virtuels pose un problème de passage à l’échelle. Nous proposons un modèle d’empathie affective qui prend en compte les dimensions humaines et permet de résoudre ce problème. Pour produire de tels humains virtuels, nous proposons REPLICANTS, un moteur d’intelligence artificielle décisionnelle basé sur des modèles de connaissances. Des cas d’usage montrent comment l’humain virtuel combine ses processus cognitifs de haut niveau à des connaissances du domaine afin de se comporter de manière cohérente et explicable.