La mémoire sémantique sous-tend plusieurs processus cognitifs et des travaux récents suggèrent qu’elle soit impliquée dans la reconnaissance des émotions. Toutefois, le rôle de la mémoire sémantique dans la reconnaissance de la valence émotionnelle et des émotions de base évoquées par différents stimuli demeure controversé. Par conséquent, l’objectif de cette thèse consiste à clarifier le rôle de la mémoire sémantique dans la reconnaissance des émotions. Pour ce faire, la reconnaissance des émotions est examinée auprès de personnes atteintes de la variante sémantique de l’aphasie primaire progressive (vsAPP), une maladie neurodégénérative caractérisée par une détérioration progressive et isolée de la mémoire sémantique. Dans une première étude, la vsAPP est utilisée comme modèle d’altération de la mémoire sémantique. La performance de personnes atteintes de la vsAPP (n = 10) est comparée à celle de participants sans troubles cognitifs (n = 33) dans trois tâches évaluant la reconnaissance 1) des émotions de base évoquées par des visages expressifs, 2) des extraits prosodiques, et 3) de la valence émotionnelle véhiculée par des photographies de scènes visuelles. Les résultats révèlent que les personnes atteintes de la vsAPP ont des difficultés dans la reconnaissance des émotions de base, à l’exception de la joie et de la surprise évoquées par les visages expressifs, et de la valence émotionnelle. Ces résultats suggèrent que la mémoire sémantique joue un rôle central dans la reconnaissance des émotions de base et de la valence émotionnelle, mais que ce rôle diffère selon le stimulus employé et l’émotion véhiculée. Dans une deuxième étude, les liens formels sont étudiés entre la reconnaissance de la valence émotionnelle et des émotions de base, d’une part, et la mémoire sémantique, d’autre part. Les performances des mêmes participants sont comparées dans deux tâches évaluant la reconnaissance de la valence émotionnelle évoquée par des mots et des émotions de base véhiculées par la musique. De plus, la performance des personnes atteintes de la vsAPP est mise en lien avec la reconnaissance des mots et des extraits musicaux, de même qu’avec la capacité à associer les mots et les extraits musicaux à des concepts. Les résultats révèlent que la reconnaissance de la valence émotionnelle évoquée par des mots et des émotions de base véhiculées par des extraits musicaux dépend de la reconnaissance des mots et des extraits musicaux, mais non de la capacité à associer les mots et les extraits à des concepts. Ces résultats suggèrent que l’activation des représentations sémantiques relatives aux mots et aux extraits musicaux ne joue pas un rôle central dans la reconnaissance des émotions. Dans l’ensemble, les résultats de cette thèse suggèrent que la mémoire sémantique occupe un rôle central dans la reconnaissance de la valence émotionnelle et des émotions de base, mais que l’activation des représentations sémantiques relatives aux stimuli émotionnels n’est pas un prérequis à la reconnaissance des émotions. Ces conclusions contribuent à raffiner les théories actuelles sur le traitement des émotions, des mots et de la musique, ainsi que les modèles de la mémoire sémantique. / Semantic memory underlies several cognitive processes and recent research suggests that it is involved in emotion recognition. Nevertheless, the role of semantic memory in the recognition of emotional valence and basic emotions conveyed by different stimuli remains controversial. Therefore, this thesis aims at investigating the role of semantic memory in emotion recognition. To do so, emotion recognition is examined in people presenting with the semantic variant of primary progressive aphasia (svPPA), a neurodegenerative disorder characterized by a gradual and selective loss of semantic memory. In a first study, svPPA is used as a model of semantic memory impairment. Performances are compared between individuals with svPPA (n = 10) and healthy controls (n = 33) on three tasks assessing the recognition of 1) basic emotions conveyed by facial expressions, 2) prosody scripts, and 3) emotional valence conveyed by photographic scenes. Results reveal that individuals with svPPA show deficits in the recognition of basic emotions, except for happiness and surprise conveyed by facial expressions, and emotional valence. These results suggest that semantic memory has a central role in the recognition of emotional valence and basic emotions, but that its contribution varies according to stimulus and emotion category. In a second study, the formal association between the recognition of emotional valence and basic emotions, on the one hand, and semantic knowledge, on the other hand, is examined. Performances of the same participants are compared in two tasks assessing the recognition of emotional valence conveyed by written words and basic emotions conveyed by musical excerpts. Moreover, performance of individuals with svPPA is associated with the recognition of words and musical excerpts, as well as with the ability to associate words and musical excerpts with concepts. Findings indicate that the recognition of emotional valence conveyed by words and basic emotions conveyed by musical excerpts depends on the recognition of words and music, but not on the ability to associate words and musical excerpts with concepts. These results reveal that the activation of semantic representations related to words and musical excerpts is not required for emotion recognition. Altogether, results from this thesis suggest that semantic memory plays a central role in the recognition of emotional valence and basic emotions, but that the activation of semantic representations related to emotional stimuli is not required for emotion recognition. These conclusions contribute to refining existing models of emotion recognition, word and music processing, as well as models of semantic memory.

Introduction : La psychopathie est un trouble de la personnalité affectant 1 à 2% de la population générale (Neuman & Hare, 2008) et 15 à 20 % de la population dans le milieu carcéral (Wynn et al., 2012). Les troubles observés dans cette pathologie se caractérisent par un déficit du traitement émotionnel. Deux hypothèses sur l’origine de ce déficit peuvent être considérées: - le déficit émotionnel serait induit par des anomalies structurelles et fonctionnelles ciblant des structures cérébrales précises - les anomalies observées serait principalement issues d’un déficit des processus attentionnels conduisant à une perturbation cognitive générale lors du traitement d’un stimulus émotionnel. Ce déficit du traitement émotionnel étant prégnant dans l’interaction sociale, l’utilisation de la technique d’électroencéphalographie (ÉEG) pour l’étude des visages émotionnels dans l’espace péripersonnel en perspective du trouble psychopathique, est une piste de recherche pouvant permettre d’apporter certains éléments de réponse. Objectif : L’objectif général de cette thèse visait donc par l’intermédiaire des mesures ÉEG, à étudier les processus émotionnels en direction de stimuli en mouvement dans l’espace péripersonnel, ainsi que leurs modulations suivant les dimensions psychopathiques de la personnalité. L’objectif de la première étude était d’évaluer par un modèle méta-analytique la pertinence de la mesure du potentiel évoqué LPP (pour composante tardive positive) comme marqueur des processus émotionnels déficitaires en psychopathie. Dans la seconde étude, l’objectif était d’étudier au travers d’une mesure ÉEG la modulation des processus émotionnels par une dimension du contexte de présentation. Cette dimension était liée au mouvement dans l’espace péripersonnel; le mouvement dans l’espace péripersonnel étant connu pour être une dimension d’attraction des processus attentionnels (Schmuckler et al., 2007; Franconeri & Simons, 2003). Nous avons donc présenté des stimuli de visages émotionnels dans différentes modalités de mouvement au sein de l’espace péripersonnel. Nous avons ensuite comparé la modulation des signaux ÉEG suivant les émotions et les différentes modalités de présentation. Enfin, nous avons inclus dans nos analyses une mesure des traits psychopathiques suivant l’inventaire de la personnalité psychopathique (PPI-R). Dans la troisième étude, l’objectif était de tester l’influence du mouvement au sein de l’espace péripersonnel, lors du traitement émotionnel à partir d’une mesure de puissance spectrale Alpha. La latéralisation de la puissance spectrale Alpha est connue pour présenter un reflet de l’activation du système motivationnel relatif à l’évaluation de l’émotion suivant sa valence. Méthodologie : La méthode des trois études consistait à utiliser l‘ ÉEG. Plus spécifiquement, la première étude a utilisé deux modèles méta-analytiques. Un premier modèle décrivait les modulations de la composante tardive positive (LPP) pour chaque valence émotionnelle chez les individus avec psychopathie comparativement aux individus contrôles. Le second modèle de régression avait pour but d’identifier la valence émotionnelle présentant la plus grande contribution dans les modulations de la LPP chez les individus avec psychopathie. Dans la seconde étude nous avons utilisé un système d’ÉEG et présenté des visages suivant les modalités de mouvement approche (looming), fuite (receding) et statique. Nos analyses ont principalement visé les ERP et ERO. Nous avons aussi demandé aux sujets de compléter la PPI-R ainsi qu’une échelle analogique visuelle des dimensions émotionnelles des stimuli. Dans la troisième étude nous avons effectué des analyses ÉEG de latéralisation de fréquence Alpha que nous avons ensuite comparé entre les modalités d’émotion et de mouvement. Résultats : La première étude rapporte une modulation de la composante LPP chez les individus avec psychopathie. En outre, il semblerait que cette modulation soit liée au traitement des stimuli à valence négative. Les résultats de la seconde étude rapportent une implication des dimensions de l’espace péripersonnel dans la modulation des composantes ERP et ERO liées aux stimuli émotionnels. Une modulation de la composante LPP en fonction de la modalité de présentation est également observée suivant le niveau des traits psychopathiques infra-cliniques. Enfin, dans la dernière étude, on observe une modulation de la puissance Alpha au niveau des régions frontales suivant les dimensions liées à l’espace péripersonnel et aux émotions des visages. Conclusion : Les résultats supportent la pertinence de l’utilisation de l’ÉEG dans l’étude du trouble des processus émotionnels en lien avec la psychopathie. En outre, au travers des paradigmes utilisés nous avons pu souligner l’importance de considérer des dimensions évaluatives comme le mouvement dans l’espace péripersonnel, pour une meilleure écologique de l’étude des processus émotionnel. / Introduction: Psychopathy is a frequent and disabling mental disorder. The prevalence of the disorder is 1 to 2% of the general population (Neuman et Hare, 2008). Within incarcerated population the prevalence can reach 15 to 20 % (Coid et al., 2009; Sullivan & Kosson, 2009). Psychopathy is characterized by a set of affective, relational, and behavioural symptoms (Hare et al., 1996). A key feature of psychopathy across all the international classifications (DSM, OCD-10) is disturbance in emotional processing. Two different hypothesis can be regarded as the potential origin for neurocognitive deficits in psychopathy. In the first hypothesis, functional and structural abnormalities shall be regarded as origin of emotional processing deficit. The second hypothesis proposes that neurocognitive abnormities are primarily attributable to deficit to attentional process. Emotional deficit being a particularly significant during social interaction. Thus, using technique of electroencephalography in individual with psychopathy during presentation of emotional faces in péripersonnel, is a promising path of research for the study of emotional deficit in psychopathy. Objective: In the current thesis, the main objective was to study with EEG recording the emotional process toward emotional faces with collision or withdrawal course in peripersonal space and the modulation of this process in relation with psychopathy traits. The objective of the first study was to evaluate in psychopathic and healthy population, the LPP (late positive component) results in existing studies. In order to test LPP across population we computed meta-analytic model on LPP amplitude generated by negative, positive and neutral stimuli. In the second study, we used ecological morphing emotional stimuli comprising additional dimension of movement. The objective was to test the modulation of emotional process by cognitive dimension like attentional process. Movement in péripersonnel space is natural attractor of attentional process (Schmuckler et al., 2007). We therefore created stimuli comprising morphing emotion (anger, happiness, sadness, neutral) and dimension relative to peripersonnal space (looming, receding and static). We recorded EEG signal at electrodes cluster know to have been measured signal related to emotional processing. Then, we compared the modulation of EEG signal across modalities of emotion and movement. Finally, we included in our analysis a measure of infra-clinical traits of psychopathy in order to explore the influence of psychopathy on EEG modulation. In the third study, the objective was to evaluate the effect of movement on Alpha power lateralization. Alpha lateralization has been known to be related to motivational system and emotional processing. Methodologies: In the first study, we explored LPP amplitude between individuals with psychopathy and controls subjects, across emotional valence with meta-analytic random effect model. The second model was based on meta-analytic regression method. The objective was to determinate the respective influence of each valence in the general modulation of LPP amplitude between individuals with psychopathy and control subjects. In the second study, we created emotional morphing stimuli from picture of facial affect. We then presented these stimuli according to movement in peripersonal space modalities. Our electrophysiological analyzes focused on ERP and ERO. The participants were also requested to complete visual analog scale for emotional dimension of stimuli and the psychopathic personality inventory (PPI-R) for psychopathic traits. In the third study, we computed measure of Alpha power density lateralization after fast Fourier transformation applied to EEG signal. We then compare the power density at frontal cluster, between emotional and movement modalities. Results: The results of the first study confirmed that individuals with psychopathy showed general reduced amplitude of LPP component across all emotional valence. Moreover, this reduction LPP amplitude seems to be mainly due to stimuli with negative valence. The results of the second study reported modulation of emotional ERP and ERO by movement modalities. Furthermore, specific modulation of LPP relative to psychopathic traits was reported. At last, in the third study, measure of Alpha power density at frontal cluster related to motivational process, reported modulation by movement and emotion modalities. Conclusion: Results in the current thesis confirmed in the first place the utility of the EEG technic for study emotional processing in psychopathy. Through the use of EEG and emotional faces stimuli, we could also highlight the relevance of evaluative dimensions as movement in peripersonal space, for ecological study of emotional processing.

La neuromodulation non-invasive appliquée au niveau des cortex dorsolatéraux préfrontaux (CDLPF) est utilisée dans le traitement des troubles dépressifs majeurs. Or, ces troubles sont caractérisés par un traitement des informations émotionnelles anormal. Donc, il se pourrait que l'impact bénéfique sur l'humeur de la neuromodulation soit généré par une amélioration du traitement des émotions. Le but de ce projet de maîtrise était de déterminer l'impact de la neuromodulation appliquée au niveau des CDLPF sur le traitement des émotions chez les individus en santé. Pour ce faire, nous avons mené une revue de la littérature des études de neuromodulation ayant pour but de modifier le traitement des émotions ou l'humeur chez le sujet sain. Les résultats de cette revue suggèrent que la neuromodulation modifie peu ou pas l'humeur, mais qu'elle influence le traitement des émotions. Bien que ces études contribuent aux connaissances quant aux substrats neuronaux du traitement des émotions, elles renseignent peu sur les mécanismes neurophysiologiques impliqués. Nous avons donc mené une seconde étude afin de vérifier l'hypothèse si l'un de ces mécanismes était relié aux oscillations électrophysiologiques enregistrées dans la bande alpha (8 -12 Hz), laquelle a été associée au traitement des émotions. Nous avons choisi d'étudier comme traitement des émotions le biais attentionnel (BA) envers les émotions chez le sujet sain et d'utiliser comme technique de neuromodulation la stimulation transcrânienne par courant alternatif (StCA) afin d’amplifier la puissance du signal alpha. Les résultats proposent que la StCA ne module pas l’amplitude de la bande alpha enregistrée au niveau de F3 et F4 (régions préfrontales), ni le BA envers les émotions. Toutefois, ces résultats négatifs sont à interpréter avec prudence étant donné que cette étude est préliminaire. En conclusion, il est possible de modifier le traitement des émotions par la neuromodulation appliquée au niveau des CDLPF, mais les mécanismes de cette modification demeurent essentiellement inconnus. / Noninvasive neuromodulation targeting the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) is used to treat major depressive disorder. Major depressive disorder is characterized by emotional processing deficits. However, mechanics of action remain unclear. A potential mechanism underlying this clinical benefit might involve modulation of emotional processing, which in turn would alleviate depressive mood. The goal of this master thesis was to contribute to this field by studying the impact of neuromodulation applied over the DLPFC on emotional processing in healthy individuals by conducting a review of the literature and a proof-of-principle study in healthy adults. The literature review suggests that neuromodulation does not significantly modify mood but influences emotional processing in healthy participants. Because it indicates the importance of the DLPFC in emotional processing, we thus conducted a second study to examine whether one mechanism of action involves modulation of frontal oscillations of the alpha band (8 – 12 Hz), which is known to be implicated in emotional processing. We chose to study attentional bias (AB) to emotion with transcranial alternating current stimulation (tACS) in order to increase alpha power. Results suggest that tACS did not significantly influence alpha power at F3 and F4 (prefrontal regions) or emotional AB. These results are, however, to be interpreted with caution as this was a preliminary study. In conclusion, it is possible to modify emotional processing with the neuromodulation of the DLPFC, but the mechanisms of these modifications still mostly unknown.

La communication des émotions s'effectue naturellement par le biais de différentes modalités, comme par exemple les expressions faciales et le toucher. L'informatique affective cherche à intégrer la composante émotionnelle dans les interactions homme-machine. Cependant, le toucher, qui est un puissant vecteur d'émotions, reste peu exploité. L'objectif de cette thèse est d'étudier les paramètres qui influencent l'expression et la perception des émotions dans la modalité kinesthésique dans un contexte d'interaction homme-machine. Dans un premier temps, cette thèse considère l'expression kinesthésique liée à la perception physique de forces et de mouvements d'un ensemble d'émotions actées sémantiquement proches. Sur la base des résultats de cette première étude, un couplage des expressions kinesthésiques typiques de différentes émotions avec des expressions faciales exprimées par un avatar est proposé afin d'étudier l'influence de la modalité kinesthésique dans la perception d'une expression multimodale d’émotion. Enfin, cette thèse va au-delà de ces émotions actées en abordant dans une dernière étude le cas de l'expression et de la perception d'un état affectif de stress spontané. Ces différentes expérimentations ont considéré différents dispositifs matériels pour la communication kinesthésique : des dispositifs de type Geomagic Touch ainsi qu'un dispositif de rendu de pression développé spécifiquement dans le cadre de cette thèse. Les résultats de ces travaux ont de multiples applications pratiques. Premièrement, une meilleure intégration de la modalité kinesthésique en contexte virtuel, qu'il s'agisse de communication humain-humain à distance ou d'immersion dans les jeux vidéo. Cette thèse ouvre également la voie à la détection automatique d'états affectifs exprimés spontanément par la modalité kinesthésique. / The communication of emotions use several modalities of expression, as facial expressions or touch. The affective computing field aims to integrate an emotional component in human-computer interactions. Even though touch is an effective vector of emotions, is remains little explored. This thesis aims to investigate the kinesthetic features of the expression and perception of emotions in a human-computer interaction setting. Firstly, this thesis considers the kinesthetic expression and perception of semantically close and acted emotions. Secondly, this thesis proposes a facial-kinesthetic combination of expressions of several close emotions. This aims to investigate the influence of the kinesthetic modality on the multimodal perception of emotions. Finally, this thesis goes beyond acted emotions by focusing on the expression and perception of a spontaneous state of stress. Those different experiments used various devices for kinesthetic interaction, as Geomagic Touch devices and a pressure rendering device developed for this thesis. Results have multiple applications. Firstly, a better integration of the kinesthetic modality in virtual settings, from human-human remote communications to immersion in video games. This thesis also paves the way for an automatic recognition of affective states expressed by the kinesthetic modality.

Dans cette thèse, nous soutenons l'hypothèse que les caractéristiques émotionnelles d'un énoncé sont contenues au sein de la représentation mentale de celui-ci, l'émergence émotionnelle s'opérant au cours de la lecture partir de la base de texte et des informations en mémoire sémantique. Les émotions dans le langage sont étudiées du point de vue des processus automatiques et stratégiques. Les caractéristiques dimensionnelles et catégorielles des émotions sont considérées. Pour ce qui est de la base de texte, les propriétés émotionnelles de termes publiées en français, anglais, espagnol, italien, allemand et finnois se sont révélées être très similaires, confortant l'intérêt de considérer la représentation mentale comme objet d'étude plutôt que le lexème. Aussi, dans EMOVAL, l'utilisation de ces normes pour caractériser des énoncés s'est révélée fructueuse. Pour ce qui est des connaissances, deux modèles connexionnistes de la représentation sémantique sont étudiés : l'analyse de la sémantique latente - LSA (Landauer & Dumais, 1997) comme modèle statistique, et le modèle Topic (Griffiths, Steyvers & Tennebaum, 2007) comme modèle probabiliste. Premièrement, l'existence de variables latentes émotionnellement différenciées a été mise en évidence grâce au modèle Topic. Deuxièmement, les relations sémantiques entre émotions, calculées à l'aide de LSA, se sont révélées significativement corrélées avec les jugements de similitudes entre termes émotionnels. Troisièmement, dans EMOSEM, les caractéristiques émotionnelles d'un corpus de textes ont pu être identifiées, tant du point de vue de leur appartenance à une émotion, que de l'intensité de l'expression de cette émotion.

Notre travail s'inscrit dans le domaine de l'affective computing et plus précisément la modélisation, détection et annotation des émotions. L'objectif est d'étudier, d'identifier et de modéliser les émotions afin d'assurer l’échange entre applications multimodales. Notre contribution s'axe donc sur trois points. En premier lieu, nous présentons une nouvelle vision de la modélisation des états émotionnels basée sur un modèle générique pour la représentation et l'échange des émotions entre applications multimodales. Il s'agit d'un modèle de représentation hiérarchique composé de trois couches distinctes : la couche psychologique, la couche de calcul formel et la couche langage. Ce modèle permet la représentation d'une infinité d'émotions et la modélisation aussi bien des émotions de base comme la colère, la tristesse et la peur que les émotions complexes comme les émotions simulées et masquées. Le second point de notre contribution est axé sur une approche monomodale de reconnaissance des émotions fondée sur l'analyse des signaux physiologiques. L'algorithme de reconnaissance des émotions s'appuie à la fois sur l'application des techniques de traitement du signal, sur une classification par plus proche voisins et également sur notre modèle multidimensionnel de représentation des émotions. Notre troisième contribution porte sur une approche multimodale de reconnaissance des émotions. Cette approche de traitement des données conduit à une génération d'information de meilleure qualité et plus fiable que celle obtenue à partir d'une seule modalité. Les résultats expérimentaux montrent une amélioration significative des taux de reconnaissance des huit émotions par rapport aux résultats obtenus avec l'approche monomodale. Enfin nous avons intégré notre travail dans une application de détection de la dépression des personnes âgées dans un habitat intelligent. Nous avons utilisé les signaux physiologiques recueillis à partir de différents capteurs installés dans l'habitat pour estimer l'état affectif de la personne concernée. / This study focuses on affective computing in both fields of modeling and detecting emotions. Our contributions concern three points. First, we present a generic solution of emotional data exchange between heterogeneous multi-modal applications. This proposal is based on a new algebraic representation of emotions and is composed of three distinct layers : the psychological layer, the formal computational layer and the language layer. The first layer represents the psychological theory adopted in our approach which is the Plutchik's theory. The second layer is based on a formal multidimensional model. It matches the psychological approach of the previous layer. The final layer uses XML to generate the final emotional data to be transferred through the network. In this study we demonstrate the effectiveness of our model to represent an in infinity of emotions and to model not only the basic emotions (e.g., anger, sadness, fear) but also complex emotions like simulated and masked emotions. Moreover, our proposal provides powerful mathematical tools for the analysis and the processing of these emotions and it enables the exchange of the emotional states regardless of the modalities and sensors used in the detection step. The second contribution consists on a new monomodal method of recognizing emotional states from physiological signals. The proposed method uses signal processing techniques to analyze physiological signals. It consists of two main steps : the training step and the detection step. In the First step, our algorithm extracts the features of emotion from the data to generate an emotion training data base. Then in the second step, we apply the k-nearest-neighbor classifier to assign the predefined classes to instances in the test set. The final result is defined as an eight components vector representing the felt emotion in multidimensional space. The third contribution is focused on multimodal approach for the emotion recognition that integrates information coming from different cues and modalities. It is based on our proposed formal multidimensional model. Experimental results show how the proposed approach increases the recognition rates in comparison with the unimodal approach. Finally, we integrated our study on an automatic tool for prevention and early detection of depression using physiological sensors. It consists of two main steps : the capture of physiological features and analysis of emotional information. The first step permits to detect emotions felt throughout the day. The second step consists on analyzing these emotional information to prevent depression.

Notre travail s'inscrit dans le domaine de modélisation des états émotionnels. L'objectif est d'étudier et de modéliser les émotions afin d'assurer l'échanges entre applications multimodales. Il s'agit de pouvoir réutiliser et échanger des connaissances émotionnelles entre applications indépendamment de la modalité utilisée. Notre contribution s'axe donc sur deux points. En premier lieu, nous présentons une solution générique d'échange de données émotionnelle hétérogène entre des applications multimodales. Notre approche est basée sur une nouvelle représentation algébrique des émotions et elle est composée de trois couches distinctes: la couche psychologique, la couche de calcul formel et la couche langue. Dans notre travail, nous démontrons l'efficacité de notre modèle pour représenter une infinité d'émotions et de modéliser non seulement les émotions de base (par exemple, la colère, la tristesse, la peur), mais aussi les émotions complexes comme les émotions simulées et masqués. Le second point de notre contribution est axé sur la validation de notre modèle. Nous procédons pour cela à la reconnaissance des émotions a partir des signaux physiologiques. Nous avons utilisé les mêmes données collectées et utilisées dans la thèse de Healey (2000). L'algorithme de reconnaissance des émotion s'appuie sur l'application des technique de traitement de signal et sur une classification par plus proche voisins et en utilisant notre modèle multidimensionnel pour la représentation des émotions.

Les robots de service devront répondre aux besoins d'humains au quotidien. Nos milieux de vie diffèrent par leur configuration, les conditions environnementales, les objets qui s'y trouvent, les personnes présentes et les événements pouvant y survenir. Un grand défi de la robotique autonome est de permettre aux robots de s'adapter à n'importe quelle situation tout en étant efficace et sécuritaire dans l'exécution de tâches. À cette fin, une mémoire épisodique a le rôle d'emmagasiner et de classer les expériences d'un agent intelligent en lien avec les éléments du contexte spatio-temporel d'apprentissage. Ainsi, une mémoire épisodique s'avère un élément essentiel pour permettre au robot de mémoriser ses expériences dans le but de les réutiliser lors de situations similaires. Toutefois, pour qu'une mémoire épisodique puisse être utilisée par un robot autonome, elle doit pouvoir exploiter l'information provenant de capteurs asynchrones et bruités. De plus, elle doit pouvoir être influencée différemment selon l'importance des expériences vécues. Le but de ce projet de recherche est de concevoir et d'intégrer à un robot mobile une mémoire épisodique construite à partir d'un apprentissage non supervisé et qui favorise la mémorisation des expériences les plus pertinentes afin d'améliorer l'efficacité du robot dans l'exécution de sa tâche. À la base, l'approche repose sur des réseaux de neurones utilisant la Théorie de résonance adaptative (ART, pour Adaptive Resonance Theory). Deux réseaux ART sont placés en cascade afin de catégoriser, respectivement, les contextes spatiaux, appelés événements, et les séquences d'événements, appelées épisodes. Le modèle résultant, EM-ART (Episodic Memory-ART), utilise un module d'émotions artificielles afin d'influencer la dynamique d'apprentissage et d'utilisation des réseaux ART en favorisant la mémorisation et le rappel des expériences associées à de fortes intensités émotionnelles. Le rappel d'épisodes permet de prédire et d'anticiper les événements futurs, contribuant à améliorer l'adaptabilité du robot pour effectuer sa tâche. EM-ART est validé sur le robot IRL-1/TR dans un scénario de livraison d'objets. Les expérimentations réalisées en milieu réel permettent d'isoler les caractéristiques du modèle telles que la prédiction d'événements, la création d'épisodes et l'influence des émotions. Des simulations construites à partir de données réelles permettent aussi d'observer l'évolution de la structure du modèle sur une plus grande période de temps et dans des séquences différentes. Les résultats démontrent que le modèle EM-ART permet une récupération d'épisodes plus hâtive lorsque ceux-ci sont associés à une intensité émotionnelle élevée, permettant à IRL-1/TR d'utiliser la destination de sa dernière livraison pour accomplir la livraison en cours. Selon la séquence des expériences soumis au modèle, un plus grand nombre d'épisodes est créé si les premières expériences ne sont pas associées à des émotions élevées, puisqu'ils sont négligées en mémoire au détriment de la création de nouveaux épisodes plus distinctifs. Il en résulte une capacité faisant évoluer l'intelligence du robot à celle d'une entité capable d'apprendre de ses expériences évaluées selon sa propre perspective.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.