Thèse soutenue

Modélisation de comportements non-verbaux et d'attitudes sociales dans la simulation de groupes conversationnels

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Auteur / Autrice : Brian Ravenet
Direction : Catherine PelachaudMagalie Ochs
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Signal et images
Date : Soutenance le 07/12/2015
Etablissement(s) : Paris, ENST
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....)
Jury : Président / Présidente : Tamy Boubekeur
Examinateurs / Examinatrices : Adriana Tapus, Alexandre Pauchet, Marc Christie
Rapporteurs / Rapporteuses : Alessandro, PhD Vinciarelli, Indira Thouvenin

Mots clés

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Résumé

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Les Agents Conversationnels Animés sont des personnages virtuels dont la fonction principale est d'interagir avec l'utilisateur. Ils sont utilisés dans différents domaines tels que l'assistance personnelle, l'entrainement social ou les jeux vidéo et afin d'améliorer leur potentiel, il est possible de leur donner la capacité d'exprimer des comportements similaires à ceux des humains. Les utilisateurs, conscient d'interagir avec une machine, sont tout de même capable d'analyser et d'identifier des comportements sociaux à travers les signaux émis par les agents. La recherche en ACA s'est longtemps intéressée aux mécanismes de reproduction et de reconnaissance des émotions au sein de ces personnages virtuels et maintenant l'intérêt se porte sur la capacité d'exprimer différentes attitudes sociales. Ces attitudes reflètent un style comportemental et s'expriment à travers différentes modalités du corps comme les expressions faciales, les regards ou les gestes par exemple. Nous avons proposé un modèle permettant à un agent de produire différents comportements non-verbaux traduisant l'expression d'attitudes sociales dans une conversation. L'ensemble des comportements générés par notre modèle permettent à un groupe d'agents animés par celui-ci de simuler une conversation, sans tenir compte du contenu verbal. Deux évaluations du modèle ont été conduites, l'une sur Internet et l'autre dans un environnement de réalité virtuelle, afin de vérifier que les attitudes étaient bien reconnues.