Simulation d’Agents Autonomes dans des Environnements Virtuels Connectés

Simulating Autonomous Agent in Connected Virtual Environments

• Auteur / Autrice : Lysa Gramoli
• Direction : Valérie Gouranton, Jérémy Lacoche
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 28/09/2023
• Etablissement(s) : Rennes, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes ; 2022-....)
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Orange (2000-.....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes)
• Jury : Président / Présidente : Jean-Pierre Jessel
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Valérie Gouranton, Jérémy Lacoche, Jean-Pierre Jessel, Julie Dugdale, Nicolas Sabouret, Ronan Querrec
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Julie Dugdale, Nicolas Sabouret

Mots clés

Mots clés contrôlés

Agents intelligents (logiciels)

Simulation par ordinateur

Réalité virtuelle

Informatique

Comportement humain

Systèmes adaptatifs

Intelligence artificielle

Mots clés libres

Agents Autonomes

Génération de données synthétiques

Activités quotidiennes

Environnements Virtuels Connectés

Intelligence Artificielle

Ordonnanceur

Modèle BDI

Autonomous Agents

Synthetic data generation

Daily-activities

Connected Virtual Environments

Artificial Intelligence

Scheduling

BDI Model

Résumé

Comprendre le comportement humain est essentiel pour développer des systèmes adaptatifs tels que des environnements connectés. Des données réelles sont alors nécessaires, mais elles sont rares et coûteuses à produire. Une solution consisterait à générer des données synthétiques en simulant les environnements et leurs occupants. Cependant, nous devons nous assurer qu’elles sont suffisamment crédibles pour être utilisables. Cette crédibilité va notamment dépendre de celle des humains simulés et de leur capacité à interagir avec leurs environnements virtuels pouvant produire de telles données. Cette approche soulève alors la question suivante : Comment simuler des humains virtuels capables de produire des comportements crédibles tout en étant compatible avec la génération de données? Pour répondre à cela, 3 défis majeurs doivent être adressés : (1) Produire automatiquement des comportements humains crédibles, (2) Offrir un compromis entre contrôle et autonomie sur les comportements, et (3) Valider la crédibilité des données et des comportements. Pour relever ces défis, nous proposons un modèle d’agent autonome capable de fournir des comportements à la fois autonomes et contrôlables tout en permettant l’exécution d’activités dans des environnements 3D. Nous proposerons différentes méthodes validant la crédibilité des données et des comportements.

Understanding human behavior is essential to develop adaptive systems such as connected environments. To do this, real data are required but they are scarce and costly to produce. One solution would be to generate synthetic data by simulating the environments and their occupants. However, we need to ensure that these data are sufficiently credible. This credibility particularly depends on the simulated virtual humans’ credibility and their ability to interact with virtual environments producing such data. This approach raises the following question: How can we simulate virtual humans able to produce credible behaviors while being compatible with data generation? To address this, 3 major challenges must be addressed: (1) Automatically producing credible human behaviors, (2) Offering a compromise between control and autonomy over behaviors, and (3) Validating the credibility of data and behaviors. To address these challenges, we propose an autonomous agent model providing both autonomous and controllable behaviors, while enabling activity execution in 3D environments. Various validation methods are also proposed to assess the credibility of the behaviors and synthetic data.