La recherche sur les Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH) et la psychologie convergent dans leur intérêt d’une meilleure compréhension du sujet et plus particulièrement dans sa modélisation, ouvrant des perspectives en éducation. La thèse, fondamentalement interdisciplinaire, vise à resserrer le lien entre la psychologie expérimentale et les EIAH dans le domaine des Problèmes Arithmétiques à Enoncés Verbaux (PAEV), tout en abordant la question plus générale d’intégration de modèles cognitifs dans les EIAH. Dans une première partie, un module de diagnostic comportemental est mis en place accompagnée d’une méthodologie de tests et d’autoévaluation pour pouvoir être employé en psychologie expérimentale. Mieux comprendre, et surtout modéliser les comportements est une étape nécessaire préalable à la mise en place du module de diagnostic épistémique. C’est l’objet de la deuxième partie, où un travail de modélisation cognitive a été effectué, qui montre par la construction de modèles exécutables que les productions des sujets peuvent être mises en lien avec des stratégies, conscientes ou non, de résolution de problèmes, telles que la réinterprétation de phrases et l’usage de mots-clefs. Dans la troisième partie, afin de répondre à la problématique du diagnostic individuel par la modélisation cognitive, une mesure adaptée à ces modèles a été mise place. Un logiciel a aussi été développé pour construire des versions simples de modèles cognitifs et les tester sur les données issues d’un EIAH. Ce logiciel et cette mesure ont ensuite été mis en application dans le cadre d’une nouvelle expérimentation sur les PAEV. / Research in psychology and in Intelligent Learning Environment (ILE) share the goal of a better understanding of the subject, more precisely in its modeling with strong educative perspectives. This Ph.D. Thesis, intrinsically interdisciplinary, aims to strengthen the link between experimental psychology and ILEs, especially in the domain of arithmetical word problem solving (WP) while addressing the more general issue of the integration of cognitive models in the ILEs. In the first part, a behavioral diagnostic module is presented, with a test-based methodology to assess its relevance in the context of experimental psychology studies. A better understanding of word problem solving behavior is a prerequisite of the development of any cognitive diagnostic module. This is the core of the second part, which presents the cognitive models put in place and compare their productions with human data. It has been shown that a large part of WP solving behavior can be explained via the light of keyword-based strategy and the alteration of the meaning of textual propositions. In the last part, in order to address the issue of individual cognitive diagnosis, a metric quantifying the fit of the diagnosis has been developed. A software has also been developed, allowing to build and test simple cognitive models over data coming from ILEs. This metric and this software have been used concretely within the context of an experimentation involving word problem solving.

Des mesures de l'activité du cerveau humain peuvent être obtenues par diverses techniques d'imagerie neuro-fonctionnelle. Dans le domaine des neurosciences, les études menées grâce à ces nouvelles techniques sont appelées études d'activation. Elles mettent en évidence l'organisation en réseau des aires cérébrales mises en jeux lors de la réalisation de tâches cognitives particulières. La complexité du traitement de l'information cérébrale et l'incomplétude de l'observation rendent difficile l'interprétation de ce fonctionnement et rendent nécessaire la construction d'un outil de modélisation et de simulation. La nécessité de comprendre l'organisation fonctionnelle du cerveau humain, nous impose en plus de recourir à des formalismes permettant d'en avoir une représentation explicite. Dans cette optique, nous proposons un formalisme original, basé sur des graphes d'influences causales et une représentation qualitative de l'information. Les graphes d'influences sont tout à fait appropriés à la représentation de la double organisation du cerveau, en réseaux anatomiques (structurels) et fonctionnels. L'originalité de notre approche est double. D'une part, nous proposons une architecture hiérarchique fondée sur la notion de composant et qui permet de réduire la complexité des modèles tout en augmentant leur réutilisabilité. D'autre part, nous utilisons un formalisme unique pour décrire les niveaux structurels et fonctionnels cérébraux. La modélisation explicite de l'information cérébrale nous a conduit à proposer une représentation qualitative mixte, sous la forme de couples (intervalle, symbole). Ceci permet à la fois de prendre en compte l'amplitude de cette information, bruitée par les techniques d'imagerie, et sa catégorie. Nous proposons le simulateur BIOCAEN, fondé sur le formalisme ci-dessus. La simulation consiste en la propagation des influences à chaque instant d'une horloge discrète. Ce mécanisme permet de prendre en compte les processus automatiques qui constituent la majeure partie du fonctionnement cérébral. La contribution de notre travail à l'exploration du fonctionnement du cerveau humain réside dans la mise à disposition des chercheurs en neurosciences, d'un formalisme permettant d'exprimer explicitement, à un haut niveau d'abstraction, les hypothèses sur la propagation de l'information cérébrale et d'un simulateur permettant de les mettre en œuvre. Les hypothèses sont décrites dans des modèles où l'architecture causale offre un support à l'expression des réseaux anatomiques d'aires cérébrales, chacune d'entre elles étant représentée par un sous-réseau fonctionnel de processeurs d'information. La validation des hypothèses est réalisée par la confrontation des résultats de la simulation du modèle par BIOCAEN aux données de l'imagerie neuro-fonctionnelle.

L'effet du vieillissement sur les fonctions cognitives de haut niveau demeure encore relativement incompris. Cette recherche vise à mieux comprendre les différences interindividuelles de performances entre les individus jeunes et âgés par l'étude des processus de contrôle attentionnel mis en jeu dans les tâches de commutation attentionnelle. Dans un premier temps, deux tâches d'alternance de type séries alternées ont été administrées à des adultes jeunes et âgés. Les résultats n'indiquent pas d'effet de l'âge sur les coûts d'alternance mesurés mais en revanche un coût d'alternance asymétrique (étude 1) et des coûts d'alternance locaux et globaux différents selon les individus (étude 1 et 2). Dans un second temps, un travail de modélisation du fonctionnement cognitif à l'aide de l'architecture cognitive ACT-R a été réalisé. Il permet de tester la plausibilité des hypothèses de diminution de la vitesse de traitement (VT) et de diminution de la capacité de la mémoire de travail (CMT), à pouvoir reproduire les différences de performances entre jeunes et âgés. Les résultats des tests d'hypothèse pour les deux études réalisées indiquent que ces hypothèses ne reproduisent pas assez les effets empiriquement observés ce qui suppose que les hypothèses de diminution de la VT ou de la CMT sont insuffisantes pour expliquer les différences de performances individuelles observées. Cette étude met en évidence l'intérêt de la modélisation cognitive computationnelle dans la compréhension des processus sous-jacent le fonctionnement cognitif humain.

Ce travail de thèse étudie la combinaison des processus visuels et sémantiques dans le traitement d'interfaces textuelles, comme des pages web. La méthodologie employée est la simulation de modèles cognitifs, une approche visant à concevoir un programme informatique s'inspirant de modèles cognitifs théoriques et reproduisant au mieux le comportement humain. Notre modèle simule les trajets oculomoteurs d'un utilisateur moyen lors d'une recherche d'information. Les processus mis en jeu dans ce type de tâche sont modélisés afin de reproduire les mouvements oculaires humains enregistrés lors de différentes expérimentations. Aux modèles des processus visuels et sémantiques est ajouté un modèle des processus mnésiques sous-jacents à la recherche d'information. Pour la partie visuelle, le modèle s'inspire des cartes de saillance qui prédisent les zones de l'écran susceptibles d'attirer l'attention, en fonction des informations à bas niveau (couleur, orientation et contraste), ainsi que des propriétés physiologiques de l'œil humain. Pour la partie sémantique, la technique de mesure de similarités sémantiques entre le but de l'utilisateur et les différentes parties de la page employée est LSA (Latent Semantic Analysis) (Landauer, 1998). Pour la partie mnésique, le mécanisme d'Inhibition of Return (Klein, 1999) et le Variable Memory Model (Horowitz, 2006) sont utilisés. Le travail de thèse intègre trois parties: conception d'un modèle théorique d'interaction, conception de l'outil de simulation, et mise en place d'expérimentations psychophysiques de relevés oculométriques permettant de valider et d'affiner le modèle proposé.

Cette thèse en informatique présente un travail de modélisation cognitive computationnelle, à partir de données de mouvements oculaires lors de tâches de recherche d'information dans des textes. Nous nous intéressons à cette situation quotidienne de recherche d'informations dans un journal ou une page web, dans laquelle il faut juger si un texte est sémantiquement relié ou non à un but, exprimé par quelques mots. Parce que le temps est souvent une contrainte, les textes ne sont souvent pas entièrement lus avant qu'intervienne la décision. Plus précisément, nous avons analysé les mouvements des yeux dans deux tâches de recherche d'information consistant à lire un paragraphe et à décider rapidement i) s'il est associé à un but donné et ii) s'il est plus associé à un but donné qu'un autre paragraphe traité auparavant. Un modèle est proposé pour chacune de ces situations. Nos simulations sont réalisées au niveau des fixations et des saccades oculaires. En particulier, nous prédisons le moment auquel les participants décident d'abandonner la lecture du paragraphe parce qu'ils ont suffisamment d'information pour prendre leur décision. Les modèles font ces prédictions par rapport aux mots qui sont susceptibles d'être traités avant que le paragraphe soit abandonné. Les jugements d'association sémantiques humains sont reproduits par le calcul des similarités sémantiques entre mots produits par l'analyse de la sémantique latente (LSA, Landauer et al., 2007). Nous avons suivi une approche statistique paramétrique dans la construction de nos modèles. Ils sont basés sur un classifieur bayésien. Nous proposons un seuil linéaire bi-dimensionnel pour rendre compte de la décision d'arrêter de lire un paragraphe, utilisant le Rang de la fixation et i) la similarité sémantique (Cos) entre le paragraphe et le but ainsi que ii) la différence de similarité sémantique (Gap) entre chaque paragraphe et le but. Pour chacun des modèles, les performances montrent que nous sommes capables de reproduire en moyenne le comportement des participants face aux tâches de recherche d'information étudiées durant cette thèse. Cette thèse comprend deux parties principales : 1) la conception et la passation d'expériences psychophysiques pour acquérir des données de mouvements oculaires et 2) le développement et le test de modèles cognitifs computationnels. / This computer science thesis presents a computational cognitive modeling work using eye movements of people faced to different information search tasks on textual material. We studied situations of everyday life when people are seeking information on a newspaper or a web page. People should judge whether a piece of text is semantically related or not to a goal expressed by a few words. Because quite often time is a constraint, texts may not be entirely processed before the decision occurs. More specifically, we analyzed eye movements during two information search tasks: reading a paragraph with the task of quickly deciding i) if it is related or not to a given goal and ii) whether it is better related to a given goal than another paragraph processed previously. One model is proposed for each of these situations. Our simulations are done at the level of eye fixations and saccades. In particular, we predicted the time at which participants would decide to stop reading a paragraph because they have enough information to make their decision. The models make predictions at the level of words that are likely to be fixated before a paragraph is abandoned. Human semantic judgments are mimicked by computing the semantic similarities between sets of words using Latent Semantic Analysis (LSA) (Landauer et al., 2007). We followed a statistical parametric approach in the construction of our models. The models are based on a Bayesian classifier. We proposed a two-variable linear threshold to account for the decision to stop reading a paragraph, based on the Rank of the fixation and i) the semantic similarity (Cos) between the paragraph and the goal and ii) the difference of semantic similarities (Gap) between each paragraph and the goal. For both models, the performance results showed that we are able to replicate in average people's behavior faced to the information search tasks studied along the thesis. The thesis includes two main parts: 1) designing and carrying out psychophysical experiments in order to acquire eye movement data and 2) developing and testing the computational cognitive models.

Cette thèse vise à améliorer la conception des systèmes multi-agents, par l'étude et la modélisation des capacités humaines de planification et d'interaction. Elle s'appuie sur une expérimentation psychologique durant laquelle des sujets humains avaient à résoudre un problème de planification en connaissances incomplètes.<br /><br />Les protocoles collectés au cours de cette expérimentation ont été analysés du point de vue de la planification et du point de vue des interactions. Ainsi, un modèle de la planification humaine et un modèle de l'interaction humaine ont pu être conçus.<br /><br />Ces deux modèles sont intégrés de façon homogène à une nouvelle architecture d'agent appelée BDIGGY. Parmi les modèles d'agents existants, le modèle BDI (Belief, Desire, Intention) offre un cadre intéressant pour la conception d'agents délibératifs capables de planifier et<br />d'interagir selon leurs états mentaux. Ainsi, l'architecture BDIGGY est née d'une fusion entre le système IGGY (un système pré-existant de planification humaine) et une architecture BDI étendue à la résolution coopérative de problèmes.<br /><br />Le modèle de l'interaction humaine introduit dans BDIGGY est sur deux niveaux :<br />1. il s'appuie sur la théorie des actes de langage pour modéliser les énoncés, à l'aide d'un ensemble de performatives (comme c'est le cas dans les ACL classiques) appliquées à des états mentaux ;<br />2. il utilise un modèle du discours, représenté par des automates temporisés, pour décrire la dynamique des conversations humaines, en remplacement des protocoles de communication jugés trop rigides.<br /><br />Les niveaux de l'énoncé et du discours sont liés par une sémantique des performatives. Cette sémantique décrit les pré-conditions et les post-conditions portant sur les états mentaux des agents, à la réception et à l'envoi de messages.<br /><br />Dans BDIGGY, l'interaction, la planification et les connaissances s'entrelacent grâce auxconcepts BDI.<br />L'architecture BDIGGY est validée en comparant au cours d'un test "à la Turing", les protocoles expérimentaux provenant de l'expérimentation psychologique et les protocoles générés par des agents BDIGGY, durant une simulation de la résolution du problème.

Cette thèse en informatique présente un travail de modélisation cognitive computationnelle, à partir de données de mouvements oculaires lors de tâches de recherche d'information dans des textes. Nous nous intéressons à cette situation quotidienne de recherche d'informations dans un journal ou une page web, dans laquelle il faut juger si un texte est sémantiquement relié ou non à un but, exprimé par quelques mots. Parce que le temps est souvent une contrainte, les textes ne sont souvent pas entièrement lus avant qu'intervienne la décision. Plus précisément, nous avons analysé les mouvements des yeux dans deux tâches de recherche d'information consistant à lire un paragraphe et à décider rapidement i) s'il est associé à un but donné et ii) s'il est plus associé à un but donné qu'un autre paragraphe traité auparavant. Un modèle est proposé pour chacune de ces situations. Nos simulations sont réalisées au niveau des fixations et des saccades oculaires. En particulier, nous prédisons le moment auquel les participants décident d'abandonner la lecture du paragraphe parce qu'ils ont suffisamment d'information pour prendre leur décision. Les modèles font ces prédictions par rapport aux mots qui sont susceptibles d'être traités avant que le paragraphe soit abandonné. Les jugements d'association sémantiques humains sont reproduits par le calcul des similarités sémantiques entre mots produits par l'analyse de la sémantique latente (LSA, Landauer et al., 2007). Nous avons suivi une approche statistique paramétrique dans la construction de nos modèles. Ils sont basés sur un classifieur bayésien. Nous proposons un seuil linéaire bi-dimensionnel pour rendre compte de la décision d'arrêter de lire un paragraphe, utilisant le Rang de la fixation et i) la similarité sémantique (Cos) entre le paragraphe et le but ainsi que ii) la différence de similarité sémantique (Gap) entre chaque paragraphe et le but. Pour chacun des modèles, les performances montrent que nous sommes capables de reproduire en moyenne le comportement des participants face aux tâches de recherche d'information étudiées durant cette thèse. Cette thèse comprend deux parties principales : 1) la conception et la passation d'expériences psychophysiques pour acquérir des données de mouvements oculaires et 2) le développement et le test de modèles cognitifs computationnels.

Résumé : Pour assister efficacement les personnes en perte d'autonomie dans le contexte des habitats intelligents, il est essentiel d'identifier les difficultés auxquelles ces personnes sont confrontées dans leur quotidien. L'objectif de ce travail est d'observer les processus exécutifs durant les activités de la vie quotidienne, ainsi que leur dysfonctionnement lors du vieillissement cognitif (normal ou lié à la maladie d'Alzheimer), puis d'élaborer un modèle théorique et informatique capable de simuler les comportements observés. Une phase d'observation et de qualification des processus de contrôle exécutif (capacités de régulation de l'action, de correction et d'adaptation lors de situations imprévues) a d'abord été réalisée, dornnant lieu à la spécification d'un modèle théorique fondé sur le modèle de contrôle attentionnel de l'action de Norman et Shallice. Le modèle théorique a ensuite été implémenté informatiquement et permet de simuler une activité quotidienne spécifique. // Abstract : In order to assist patients who are loosing their autonomy, smart homes and cognitive assistance systems have to be based on a good knowledge of people's disorders and on the difficulties they are likely to encounter in daily life. The specific objective of this PhD is to observe executive processes involved in the completion of daily activities and their impairment during ageing and dementia of the Alzheimer's type, and then to design both theoretical and computational models which are able to generate the observed behaviours. An observation and a qualification phase, allowing to observe executive control processes (action regulation, correction and adaptation when unexpected situations occur) have been first realized, leading to the specification of a theoretical model based on the Norman and Shallice model. This theoretical model has then been implemented to obtain a computational model, which allows the simulation of a specific activity of daily living.

Notre manière de percevoir les objets qui nous entourent détermine nos choix langagiers et gestuels pour les désigner. Les gestes que nous produisons structurent notre espace visuel, les mots que nous utilisons modifient à leur tour notre manière de percevoir. Perception visuelle, langage et geste entretiennent ainsi de multiples interactions. Il s'agit bien d'une seule problématique qui doit être appréhendée globalement, premièrement pour comprendre la complexité des phénomènes de référence, deuxièmement pour en déduire une modélisation informatique exploitable dans tout système de dialogue homme-machine qui se veut un tant soit peu compréhensif.<br />Nous montrons comment tout acte de référence se produit dans un sous-ensemble d'objets, ce sous-ensemble appelé domaine de référence étant implicite et pouvant découler de multiples indices. Parmi ces indices, certains proviennent du contexte visuel et de l'énoncé émis, d'autres proviennent de l'intention, de l'attention et de la mémoire de l'utilisateur. Nous proposons une formalisation des domaines de référence en tenant compte de ces critères et en nous axant sur la notion de saillance dont nous proposons une caractérisation formelle. Il nous apparaît en effet que l'implicite se retrouve en priorité à l'aide des indices saillants. Nous montrons comment un système de dialogue peut exploiter les hypothèses obtenues en s'aidant d'un critère de pertinence. Nous posons quelques pistes pour une calculabilité de ce critère. Notre contribution s'attache ainsi à identifier l'implicite dans la communication multimodale, en termes de structurations d'objets et de formalisation de critères cognitifs.

L'activité de conduite automobile prend place dans un environnement dynamique en constante évolution. Le conducteur doit progresser sur la route au moyen de son véhicule, tout en interagissant adéquatement avec l'environnement et les autres usagers. Pour réaliser cette tâche, le conducteur doit percevoir son environnement, interpréter les événements pour se représenter correctement la situation de conduite, anticiper ces changements, et prendre des décisions a n d'engager des actions sur le véhicule lui permettant d'atteindre les buts qu'il se fixe à court et long terme. A cet égard, la complexité et la diversité des processus perceptifs, cognitifs et sensori-moteurs requis pour la conduite automobile font de cette activité un objet d'étude particulièrement riche pour les sciences de la cognition. Pour étudier l'activité du conducteur automobile a n de la comprendre, l'expliquer et peut-être la prédire, les sciences cognitives se dirigent vers la modélisation de la cognition humaine. Cette démarche permet une représentation et une description plus ou moins ne du système cognitif du conducteur automobile. Cependant, un modèle de la cognition ne permet qu'une description théorique. Grâce à son implémentation informatique, il devient possible de simuler les théories utilisées et déployer numériquement celles mises en jeu dans la modélisation cognitive. Ce travail de thèse s'articule autour de la modélisation cognitive du conducteur automobile, de son implémentation informatique sur une plateforme de développement virtuel et de sa simulation au sein de cette plateforme. Le modèle théorique que nous avons implémenté est COSMODRIVE, en développement au laboratoire du LESCOT à l'IFSTTAR, et la plateforme de développement accueillant le modèle est SiVIC, développée au LIVIC. C'est dans ce contexte que nous nous sommes engagés dans le développement computationnel et informatique du modèle COSMODRIVE, a n de pouvoir simuler l'activité perceptive et cognitive du conducteur automobile. Pour cela, nous nous sommes limités à certains processus cognitifs primordiaux, comme les fonctions stratégiques (plani cation d'itinéraires et réalisation de plans stratégiques), ou les fonctions perceptives (exploration et intégration de l'information visuelle), les fonctions cognitives tactiques (construction de représentations mentales, intégration perceptivo-cognitive de l'information, structuration des connaissances de conduite, etc.), ou encore les fonctions d'exécution d'actions (régulation courte par zones enveloppes ou par points de poursuite). Par l'implémentation informatique du modèle COSMODRIVE sur SiVIC, il devient possible d'incarner numériquement des théories cognitives et de les opérationnaliser pour formuler des hypothèses de recherche sous la forme de prédictions de performances que l'on pourra évaluer empiriquement auprès de conducteurs humains. Ces hypothèses formulées, nous avons conduit des expérimentations sur un simulateur de conduite que nous avons construit. A n d'éprouver notre modèle théorique et informatique du conducteur automobile, nous avons comparé les performances des conducteurs humains avec les prédictions issues de la simulation. Les résultats obtenus ont permis de valider cette approche et de con firmer l'intérêt de la simulation cognitive pour appréhender les activités mentales du conducteur automobile.