La formation industrielle est un domaine applicatif émergent pour la réalité virtuelle. GVT (Generic Virtual Training) est une plateforme de création d'environnements virtuels permettant une formation individuelle à des procédures industrielles de type maintenance. Cependant, les demandes industrielles évoluent et un nouveau besoin concerne la formation à des procédures collaboratives. Dans cette thèse nous proposons des modèles pour étendre les possibilités de GVT à la formation à des procédures collaboratives où des utilisateurs réels collaborent avec des humains virtuels. Nous présentons un modèle de l'activité des acteurs permettant de remplacer dynamiquement un apprenant par un humain virtuel. Ce modèle permet à un acteur de réaliser des actions en tenant compte de ses caractéristiques, du scénario, de l'environnement ainsi que de l'activité de ses partenaires. Nous proposons également une extension du langage de scénario LORA afin de décrire un scénario collaboratif. Un tel scénario décrit l'assignation des personnes aux actions et intègre des actions collaboratives. Le scénario a également été simplifié en rendant implicites des actions basiques comme la prise et la pose d'outils. Enfin, nous présentons le mécanisme de sélection d'action que nous avons mis en place et dont l'objectif est double : permettre à un humain virtuel de sélectionner une action à réaliser et donner des conseils à l'apprenant sur l'action à choisir. Il se compose de deux parties~: un module global de répartition des actions, chargé de déterminer le meilleur candidat pour chaque action du scénario, et des modules décisionnels dont dispose chaque acteur. Un acteur va ainsi se servir de son profil collaboratif (ensemble de règles de comportement) et de la suggestion du module de répartition pour choisir la prochaine action qu'il souhaiterait réaliser.Ces différents modèles ont été intégrés à GVT au sein d'un prototype. Dans cette thèse nous présentons un scénario applicatif réalisé dans GVT qui consiste à monter collaborativement un meuble livré en kit.

De nos jours, les humains virtuels ont besoin d'une grande autonomie pour pouvoir vivre leur propre vie dans des mondes virtuels persistants comme les personnages non joueurs dans les jeux vidéo. Lors de la conception d'humains virtuels autonomes, la problématique de la sélection de l'action doit être prise en compte car elle est responsable de leur prise de décision à chaque instant. En effet, les architectures de sélection de l'action pour les humains virtuels autonomes doivent être réactives, dirigées par des buts, et intégrer des motivations et des émotions pour obtenir un haut niveau d'autonomie et d'individualité. Cette thèse peut être divisée en trois parties. Dans la première partie, nous définissons chaque mot de notre titre pour en préciser leur sens et poser la problématique de ce travail. Nous décrivons ensuite les domaines dont nous nous sommes inspirés pour élaborer notre modèle car le sujet de ce travail est très multidisciplinaire. En effet, la prise de décision est essentielle pour toute entité autonome et est étudiée en éthologie, robotique, infographie, informatique, et dans les sciences cognitives. Cependant nous avons choisi certaines techniques spécifiques pour implémenter notre modèle parmi toutes celles possibles : les systèmes de classeurs hiérarchiques et les hiérarchies à libre flux. La seconde partie de cette thèse décrit en détail notre modèle de sélection de l'action pour des humains virtuels. Nous avons utilisé des systèmes de classeurs hiérarchiques, fonctionnant en parallèle, pour générer des plans de comportements cohérents. Ils sont associés avec les fonctionnalités des hiérarchies à libre flux pour la propagation de l'activité car elles donnent une grande flexibilité et réactivité aux systèmes hiérarchiques. Plusieurs fonctionnalités ont été ajoutées pour améliorer et faciliter le choix de l'action la plus appropriée, à chaque instant, par rapport aux influences internes et externes. Finalement, dans la troisième partie de la thèse, un environnement virtuel complexe est créé avec beaucoup de motivations conflictuelles pour tester notre architecture et ses fonctionnalités. Les résultats démontrent que le modèle est suffisamment efficace, robuste, et flexible pour concevoir des humains virtuels motivés et autonomes dans des mondes virtuels persistants. De plus, nous venons de commencer les investigations au niveau des émotions dans notre modèle et nous projetons de continuer dans le futur pour avoir des comportements plus subjectifs et plus adaptés aux différentes situations ainsi que pour gérer les interactions sociales avec d'autres humains virtuels ou des utilisateurs. Appliquée aux jeux vidéo, notre architecture de sélection de l'action pour des humains virtuels autonomes dans des mondes persistants rendrait les personnages non-joueurs plus intéressants et plus réalistes car ils pourraient vivre leur propre vie lorsqu'ils ne sont pas en interaction avec les joueurs.

Depuis plusieurs années, la simulation de mouvements d'humains virtuels est devenue un enjeu important pour de nombreux domaines. Comprendre le fonctionnement du mouvement humain et le simuler intéresse des disciplines variées, telles que l'animation par ordinateur, la robotique, la biomécanique, etc. Dans le cas de l'animation d'humains virtuels, le but est d'utiliser ces connaissances pour créer des humanoïdes aussi réalistes que possible. De nombreux travaux ont été déjà été réalisés, permettant désormais de gérer de nombreuses tâches avec des mouvements fidèles à ce qu'un humain aurait réalisé. L'une des contraintes importante du réalisme du mouvement humain est le respect des lois de la dynamique. Tout humain est soumis à ces lois inviolables, faisant partie des lois de la physique. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude et la modélisation simplifiée de la dynamique du mouvement humain afin d'atteindre des performances compatibles avec des applications interactives. Le travail proposé se décompose donc en trois parties : analyser le comportement de l'être humain face à certaines contraintes dynamiques, évaluer la capacité d'un utilisateur à percevoir les subtilités gestuelles induites par ces contraintes et proposer une nouvelle méthode d'animation d'humains virtuels tirant le meilleur profit de ces connaissances. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes donc tout d'abord penchés sur l'étude de la mesure d'équilibre dynamique du mouvement humain. Différents critères de mesure de l'équilibre et du déséquilibre du mouvement humain existent depuis des années en biomécanique et robotique. Dans le but d'évaluer l'efficacité de ces critères, nous avons réalisé une étude portant sur différent types de mouvements pour catégoriser le domaine d'utilisation optimal de chaque critère. Cependant, si la dynamique joue un rôle crucial dans le réalisme du mouvement, peu de travaux traitent de la perception des propriétés dynamiques. Dans le but de définir un seuil de perception, nous avons étudié la capacité des utilisateurs à détecter la masse d'un objet porté par un humain réel (vidéo) ou virtuel (animation). Il sort de l'étude réalisée qu'une faible différence de charge portée par un humain n'est pas perçue. Cependant, nous ne notons pas différence de précision si la séquence provient d'une vidéo ou d'une animation en images de synthèse. Ainsi, malgré le fait que des informations soient perdues lors du processus de capture de mouvements et de synthèse, les éléments liés à la dynamique du mouvement sont préservées et perçus par l'utilisateur. Au vu de l'imprécision avec laquelle un utilisateur perçoit les adaptations gestuelles dues à des contraintes dynamiques, nous avons proposé un modèle simplifié d'adaptation du mouvement en réponse à de nouvelles contraintes dynamiques. Lorsqu'un humain virtuel est soumis à des perturbations non présentes dans le mouvement d'origine, la méthode traite séparément l'adaptation posturale et temporelle du mouvement, entraînant une légère imprécision au profit d'une amélioration considérable du temps de calcul. Le mouvement obtenu est davantage adapté aux contraintes dynamiques que ne l'était celui d'origine, à moindre coût de calcul.

Les mondes virtuels sont aujourd'hui utilisés dans de nombreux domaines applicatifs. Ces mondes virtuels sont généralement peuplés à l'aide d'agents autonomes qui rendent ces environnements plus vivants. L'autonomie de ces agents va reposer en grande partie sur leur capacité à naviguer au sein de l'environnement virtuel. Cette capacité de navigation est cruciale puisqu'elle va permettre à un agent d'aller à la découverte de son environnement, et d'augmenter ses possibilités d'action au sein du monde. La navigation des agents virtuels est donc un centre d'intérêt commun à de nombreux domaines utilisant des environnements virtuels. Dans le cadre d'applications interactives, telles que le jeu vidéo, l'accent est mis sur les performances de calcul de la méthode. À l'inverse, dans le cadre de méthodes de production, telles que le cinéma d'animation, le résultat final sera en général produit hors-ligne mais des méthodes de prévisualisation rapides sont utilisées afin d'obtenir à l'avance une idée du résultat final. Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé une nouvelle solution de planification en environnements dynamiques. Ceux-ci possèdent une configuration qui va évoluer au cours du temps de manière non-connue a priori. Afin de répondre à cette problématique de planification de chemin, nous avons tout d'abord introduit une nouvelle représentation des objets définissant explicitement les interactions existantes entre un objet et un agent virtuel, au regard des capacités de celui-ci. Nous avons ainsi proposé une solution innovante en considérant ces objets dynamiques, à la fois comme des obstacles, mais également comme des éléments navigables qu'un agent pourra utiliser au cours de sa navigation. Nous avons également défini une structure de représentation et de suivi dynamique de la topologie. Cette structure permet de déterminer, sans connaissance a priori, les propriétés temporelles des accessibilités et des obstructions présentes dans l'environnement. Cela permet de construire une vision d'ensemble de la topologie temporelle de l'environnement. Nous proposons enfin un algorithme de planification de chemin, utilisant l'ensemble des informations temporelles issues de l'environnement, afin de proposer une solution de navigation à l'agent au sein de cet environnement virtuel. Notre méthode, à l'issue de cette thèse, permet ainsi à un agent navigant d'identifier de manière autonome un chemin au sein d'un environnement dynamique composé d'éléments navigables déconnectés à la fois dans le temps et dans l'espace. De plus, afin de répondre aux contraintes temporelles de nombreux domaines, nous proposons une solution performante et compatible avec des applications interactives.

La cognition sociale, i.e. notre capacité à attribuer des états mentaux à autrui et à identifier ses émotions, est souvent perturbée dans certaines pathologies telles que le traumatisme crânien (TC). Cette capacité est traditionnellement évaluée à l’aide de tâches sous format « papier-crayon » n’impliquant pas le participant dans une situation d’interaction sociale. Pourtant, la cognition sociale est fondamentale dans nos interactions sociales car elle nous permet de comprendre le discours et le comportement d’autrui. Ainsi, dans ce travail de thèse, nous avons évalué les capacités d’attribution d’états mentaux et de reconnaissance émotionnelle de personnes ayant subi un TC à l’aide de tâches les impliquant activement dans une situation de communication (tâche de communication référentielle et tâche EViCog), ce qui n’a jamais été fait dans cette pathologie. La tâche EViCog (Evaluation de la cognition sociale en interaction virtuelle), créée pour cette étude, permet d’avoir des conversations audio-visuelles avec des humains virtuels, qui expriment des émotions et produisent du discours nécessitant d’inférer leurs états mentaux. Les résultats ont montré que les difficultés des personnes TC étaient encore plus importantes pour la tâche en situation d’interaction (tâche EViCog) par rapport à des tâches traditionnelles au format « papier-crayon ». Par ailleurs, en situation d’interaction, les performances de cognition sociale semblent dépendre en partie des capacités mnésiques (mémoire autobiographique et du contexte), ainsi que des fonctions exécutives, alors que pour les tâches traditionnelles, les performances ne seraient expliquées que par certaines capacités exécutives. / Social cognition, i.e. the ability to attribute mental states to others and to identify emotions, is often impaired in various pathologies, such as traumatic brain injury (TBI). This ability is traditionally assessed with “paper-and-pencil” tasks that do not involve the participant in a social interaction situation. However, social cognition is central in our daily social interactions, as it helps us understand others’ speech and behavior. Thus, in this study, we assessed mental state attribution and emotion recognition abilities of TBI participants, using tasks that involve the participant in a communication situation (referential communication task and EViCog task). The EViCog task (social cognition evaluation in virtual interaction), designed for this research, provides audio-visual conversations with virtual humans, which express emotions and produce speech requiring mental state inference. The results showed that the difficulties of the TBI participants were even more important for the task in interaction situation (EViCog task) compared to traditional tasks in paper-and-pencil format. Moreover, in interaction situation, social cognition performance seemed to rely on mnemonic abilities (autobiographical memory and context memory), and on executive functions, while for traditional tasks, performances were only explained by some executive abilities.