Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude d'un modèle dédié à l'exploration et à la structuration d'espaces d'apprentissage sensorimoteur pour des systèmes artificiels. Nous appuyons notre démarche sur les notions de corps et de développement propre, auxquelles se greffe un troisième processus dit motivationnel. Cette forme de curiosité artificielle se base sur le progrès en compétence et repose ainsi sur les contraintes physiques naturelles directement issues de l'encorporation de l'agent. L'objectif de la motivation est de réguler un développement à long terme, dédié à l'apprentissage de nouvelles compétences non prévues par le concepteur. Nous inscrivons nos travaux dans la continuité de l'approche du babillage sensorimoteur dans l'espace des buts, qui consiste à déterminer un ensemble de techniques permettant à un agent de générer, selon une métrique d'intérêt, une configuration sensorielle qu'il va essayer d'atteindre par des actions motrices. Nos contributions viennent améliorer et complexifier un modèle motivationnel existant, en proposant des alternatives au processus de structuration de l'espace d'exploration. Certaines de ces propositions théoriques ont été validées expérimentalement grâce à la plateforme FIMO, que nous avons développée dans cette optique, et qui est disponible en ligne. / In this thesis, we study a motivational model for artificial systems, which aims at exploring and structuring sensorimotor learning spaces. Our approach relies on some essential notions, including the body, the development, and the motivation. This particular kind of artificial curiosity is based on the competence or learning progress, and thus depends on the physical natural constraints originating from the agent's embodiment. We follow the Goal-Babbling Exploration approach which consists in determining a set of techniques allowing an agent to self-generate goals, i.e. sensory configurations, and try to reach them using motor actions. Our contributions improve the SAGG-RIAC motivational model, by proposing alternative ways of structuring the exploration of the goal space. Some of our contributions have been experimentally validated within the FIMO framework we developed to this purpose.

Depuis quelques années, le domaine de la santé numérique est en pleine expansion tant sur les volets de la prévention, des soins ou de l’éducation à la santé. L’asthme, première maladie chronique chez l’enfant, a des conséquences médicales graves (hospitalisations, décès). Actuellement, un des enjeux est de fournir de l’éducation thérapeutique personnalisée dans le but d’améliorer les compétences des enfants en terme d’autogestion de la maladie, et par effet rebond d’améliorer l’évolution de la maladie. Dans ce contexte, l’objectif général de la thèse était de développer et de valider un outil numérique d’éducation à la santé ciblant de jeunes enfants avec asthme chronique, et ce en collaboration étroite avec le pôle de recherche et développement de la société ItWell. De là, trois volets d’études expérimentales ont été menés. - Volet « Conception » : dans une première étude (étude 1), les méthodes centrées utilisateur de Conception Participative ont été formalisées pour l’élaboration de serious games ciblant l’éducation thérapeutique d’enfants atteints de maladies chroniques. De là, KidBreath a été conçu pour proposer un programme d’éducation thérapeutique ludique centré sur l’asthme avec pour public cible des jeunes enfants. Celui-ci a fait l’objet d’évaluations auprès d’une population « contrôle » étayant son efficacité pédagogique (connaissance sur l’asthme) et son efficience pédagogique (type de motivation suscitée, expérience utilisateur, parcours d’apprentissage dans les modules de KidBreath). - Volet « Validation » : dans une seconde étude (étude 2a), KidBreath a été déployé pendant deux mois auprès d’enfants asthmatiques en condition réelle d’usage et dans un environnement non contrôlé, et ce avec des évaluations à court (1 mois) et à moyen (2 mois) termes. Les principaux résultats ont confirmé l’efficacité et l’efficience pédagogique auprès du public cible, avec un maintien à 2 mois. Néanmoins, l’amélioration des connaissances liées à l’asthme par KidBreath n’a pas permis de modifier les perceptions des enfants sur l’autogestion de la maladie. - Volet « Optimisation » : dans une troisième étude (étude 2b), l’automatisation d’un parcours d’apprentissage personnalisé a été implémentée et évaluée dans les mêmes conditions que l’étude précédente. L’efficience pédagogique de KidBreath a été à nouveau confirmée mais l’amélioration des connaissances liées à l’asthme par KidBreath n’a pas atteint la significativité. De manière intéressante, le niveau atteint de connaissance avec ou sans l’algorithme de personnalisation était similaire alors que le nombre de contenu et le temps consacré dans la condition « avec algorithme de personnalisation » étaient bien inférieurs à ceux observés dans la condition « sans algorithme ». La méthodologie de l’impact des algorithmes a également été utilisée pour les mathématiques (projet Kidlearn), où les résultats ont montré son efficacité pour personnaliser et adapter les contenus pédagogiques selon la progression de l’élève. Ces travaux ont permis d’extraire un modèle général de conception centrée utilisateur dédié aux serious games à visée thérapeutique détaillant la conception des contenus et formats pédagogiques, et les critères de jugement pour l’évaluation. Les études empiriques (études 1, 2) révèlent l’importance des relations entre efficacité pédagogique (connaissance de la maladie) et efficience pédagogique (motivation intrinsèque générée, expérience utilisateur, respect des parcours individualisés d’apprentissage) sans pour autant impacter à court terme les perceptions de la maladie chez l'enfant. L’ensemble des résultats est discuté à la lumière des différents facteurs (durée d’intervention, âge des participants, sévérité de l’asthme, etc) pouvant influencer la transformation connaissance-métaconnaissance. A cela, des perspectives de recherche sont proposées en regard des opportunités offertes par les Systèmes Tutoriels Intelligents (STI) pour la personnalisation des apprentissages. / In recent years, digital health is an expanding domain in both prevention, care as well as health education. Asthma is the first chronic disease in children and has severe medical outcomes (hospitalization, death). One of the key issues is the personalization of therapeutic education to improve disease self-management skills and as far outcome to improve the disease evolution. In this context, the general purpose of the thesis aimed to develop and to assess a serious game for health education of children with asthma in collaboration with the ItWell Company. To this end, experimental studies have been divided into three parts. - “Conception” part: in a first study (study 1), the user-centered methods of Participatory Design have been formalized to develop a design framework for therapeutic education-related serious games targeting children with chronic disease. From this, KidBreath has been designed to propose an edutainment therapeutic educational program for children suffering from asthma. The device has been successfully assessed amongst control children (without asthma) in terms of its pedagogical efficacy (asthma knowledge) and pedagogical efficiency (type of motivation elicited, user experience, and learning path in different contents). - “Validation” part: in a second study (study 2a), KidBreath has been used by children with asthma over a two-month period in a real-life setting. The main results supported pedagogical efficacy and efficiency of KidBreath for target audience at short-term (1 month) and their maintaining at middle-term (2 month). However, the increase of asthma knowledge after using KidBreath failed to modify children perceptions about disease self-management. - “Optimization” part: in a third study (study 2b), the implementation of a system that automates the personalization of learning path was assessed in similar condition than the previous one. The KidBreath pedagogical efficiency was also demonstrated without a significant increase of asthma knowledge. Despite this, the learning level achieved with the personalization algorithm was similar than that obtained without the algorithm. Moreover, the number of contents and the time spent in the personalized condition were diminished compared to the non-personalized condition. The whole of works allowed to extract a general framework of user-centered design for therapeutic serious games which details both instructional content and media formats, as well as judgment criteria for the assessment. Empirical studies (study 1 & 2) revealed the strength of relationships between pedagogical efficacy (disease knowledge) and pedagogical efficiency (intrinsic motivation elicited, user experience, child’s learning path) without short-term impact on the children illness perception. Overall results were discussed in light of different factors, which can bias the transfer from disease knowledge to meta-knowledge (intervention period, age of children, asthma severity etc.). Finally, research perspectives are proposed according to opportunities provided by the Intelligent Tutorial System (ITS) for personalization of learning paths. In particular, a new project named Kidlearn is presented. It is methodologically inspired from the KidBreath project and aimed the algorithm assessment for learning mathematics at primary school level.

Cette thèse porte sur la conception de contrôleurs pour robots explorateurs autonomes basée sur une approche en ligne (online) intégrée, ne nécessitant pas de vérité terrain ni d'intervention de l'expert humain au cours du processus d'entrainement.Le travail présenté se focalise sur le domaine de la robotique autonome et plus particulièrement la conception de controleurs robotiques pour les essaims de robots.Ce contexte présente deux difficultés spécifiques. Premièrement, les approches basées sur l'usage de simulateur sont d'efficacité limitée : d'une part, la précision du simulateur est limitée compte tenu de la variabilité des robots élémentaires; d'autre part, la complexité de la simulation est super-linéaire en fonction du nombre de robots de l'essaim. Deuxièmement, les approches guidées par le but se heurtent au fait que la fonction objectif n'est pas définie au niveau du robot individuel, mais au niveau de l'essaim.Une première étape vers la conception de contrôleur explorateur autonome est proposée dans cette thèse. L'approche proposée, appelée exploration robotique fondée sur l'évolution et l'information (Ev-ITER) se fonde sur l'hybridation de la robotique évolutionnaire et de l'apprentissage par renforcement utilisant l'entropie. Cette approche procède en deux phases: (i) dans une première phase l'évolution artificielle est utilisée pour générer des contrôleurs primaires (crawlers), dont les trajectoires sont d'entropie élevée dans l'espace sensori-moteur; (ii) dans une seconde phase, l'archive des trajectoires acquises par les controleurs primaires est exploitée pour définir les controleurs secondaires, inspirés de la motivation intrinsèque robuste et permettant l'exploration rigoureuse de l'environnement.Les contributions de cette thèse sont les suivantes. Premièrement, comme désiré Ev-ITER peut être lancé en ligne, et sans nécessiter de vérité terrain ou d'assistance. Deuxièmement, Ev-ITER surpasse les approches autonomes en robotique évolutionnaire en terme d'exploration de l'arène. Troisièmement, le contrôleur Ev-ITER est doté d'une certaine généralité, dans la mesure où il est capable d'explorer efficacement d'autres arènes que celle considérée pendant la première phase de l'évolution. Il est à souligner que la généralité du contrôleur appris vis-à-vis de l'environnement d'entrainement a rarement été considérée en apprentissage par renforcement ou en robotique évolutionnaire. / This thesis is concerned with building autonomous exploratory robotic controllers in an online, on-board approach, with no requirement for ground truth or human intervention in the experimental setting.This study is primarily motivated by autonomous robotics, specifically autonomous robot swarms. In this context, one faces two difficulties. Firstly, standard simulator-based approaches are hardly effective due to computational efficiency and accuracy reasons. On the one hand, the simulator accuracy is hindered by the variability of the hardware; on the other hand, this approach faces a super-linear computational complexity w.r.t. the number of robots in the swarm. Secondly, the standard goal-driven approach used for controller design does not apply as there is no explicit objective function at the individual level, since the objective is defined at the swarm level.A first step toward autonomous exploratory controllers is proposed in the thesis. The Evolution & Information Theory-based Exploratory Robotics (Ev-ITER) approach is based on the hybridization of two approaches stemming from Evolutionary Robotics and from Reinforcement Learning, with the goal of getting the best of both worlds: (i) primary controllers, or crawling controllers, are evolved in order to generate sensori-motor trajectories with high entropy; (ii) the data repository built from the crawling controllers is exploited, providing prior knowledge to secondary controllers, inspired from the intrinsic robust motivation setting and achieving the thorough exploration of the environment.The contributions of the thesis are threefold. Firstly, Ev-ITER fulfills the desired requirement: it runs online, on-board and without requiring any ground truth or support. Secondly, Ev-ITER outperforms both the evolutionary and the information theory-based approaches standalone, in terms of actual exploration of the arena. Thirdly and most importantly, the Ev-ITER controller features some generality property, being able to efficiently explore other arenas than the one considered during the first evolutionary phase. It must be emphasized that the generality of the learned controller with respect to the considered environment has rarely been considered, neither in the reinforcement learning, nor in evolutionary robotics.

L’objectif principal de cette thèse était de mettre en évidence l’évolution et l’orientation de la motivation intrinsèque et extrinsèque des élèves roumains tout au long du second cycle d’enseignement secondaire général. Depuis plusieurs années la théorie de l’autodétermination (Deci et Ryan, 1985b, 2000) a été utilisée afin de mieux comprendre le comportement des élèves en milieux scolaire. Ryan et Deci distinguent la motivation intrinsèque et la motivation extrinsèque qui diffèrent selon le type de récompense rattachée à l’activité. La théorie de l’autodétermination repose sur trois besoins psychologiques fondamentaux : l’autonomie, la compétence et la relation à autrui. Les déterminants psychologiques familiaux (parents), institutionnels (professeurs) et écologiques (système scolaire compétitif et évaluatif) sont aussi susceptibles d’influencer l’orientation motivationnelle de l’élève. Une première étude s’est attachée à analyser l’orientation et l’évolution de la motivation intrinsèque et extrinsèque. Les résultats présentent les élèves comme plus motivés extrinsèquement plutôt qu’intrinsèquement. De plus les deux formes de motivation diminuent tout au long de leur cursus scolaire. Une seconde étude s’est employée à mesurer le degré d’influence des trois besoins psychologiques sur la motivation intrinsèque des élèves. Les résultats ont montré que le besoin d’affiliation était le plus fortement corrélé positivement à la motivation intrinsèque. Les deux dernières études ont visé à mettre en évidence la relation entre le sentiment d’autonomie des élèves exercé par les parents et les professeurs et leur motivation intrinsèque. Les résultats confirment l’influence positive de ces deux déterminants sur la motivation intrinsèque des élèves. Enfin ces résultats seront discutés notamment sur le rôle des déterminants psychologiques dans cette recherche et dans le cadre des travaux sur la normativité de la motivation intrinsèque. / The main objective of this thesis was to highlight the evolution and direction of the intrinsic and extrinsic motivation of Romanian pupils throughout the second cycle of general secondary education. For several years the self-determination theory (Deci and Ryan, 1985b, 2000) was used to better understand the behavior of students in the school. Ryan and Deci distinguish intrinsic motivation and extrinsic motivation that vary by type of reward attached to the activity. Self-determination theory is based on three basic psychological needs: autonomy, competence and relatedness. The psychological determinants family (parents), institutional (college), and environmental (school system competitive and evaluative) are also likely to influence motivational orientation of students. A first study has sought to analyze the direction and evolution of the intrinsic and extrinsic motivation. The results show the students as more extrinsically motivated rather than intrinsically. In addition, both forms of motivation decrease throughout their school career. A second study aimed to measure the influence of the three basic psychological needs on the intrinsic motivation of students. The results showed that the need for affiliation was most strongly correlated positively to intrinsic motivation. Two recent studies have sought to highlight the relationship between perceived autonomy of students by parents and teachers and their intrinsic motivation. The results confirm the positive influence of these two determinants on the intrinsic motivation of students. Finally, these results will be discussed including the role of psychological determinants in this research and the work on the normativity of intrinsic motivation.

Il y a actuellement des efforts pour faire opérer des robots dans des environnements complexes, non bornés, évoluant en permanence, au milieu ou même en coopération avec des humains. Leurs tâches peuvent être de types variés, hiérarchiques, et peuvent subir des changements radicaux ou même être créées après le déploiement du robot. Ainsi, ces robots doivent être capable d'apprendre en continu de nouvelles compétences, dans un espace non-borné, stochastique et à haute dimensionnalité. Ce type d'environnement ne peut pas être exploré en totalité, le robot va devoir organiser son exploration et décider ce qui est le plus important à apprendre ainsi que la méthode d'apprentissage. Ceci devient encore plus difficile lorsque le robot est face à des tâches à complexités variables, demandant soit une action simple ou une séquence d'actions pour être réalisées. Nous avons développé une infrastructure algorithmique d'apprentissage stratégique intrinsèquement motivé, appelée Socially Guided Intrinsic Motivation for Sequences of Actions through Hierarchical Tasks (SGIM-SAHT), apprenant la relation entre ses actions et leurs conséquences sur l'environnement. Elle organise son apprentissage, en décidant activement sur quelle tâche se concentrer, et quelle stratégie employer entre autonomes et interactives. Afin d'apprendre des tâches hiérarchiques, une architecture algorithmique appelée procédures fut développée pour découvrir et exploiter la hiérarchie des tâches, afin de combiner des compétences en fonction des tâches. L'utilisation de séquences d'actions a permis à cette architecture d'apprentissage d'adapter la complexité de ses actions à celle de la tâche étudiée. / Efforts are made to make robots operate more and more in complex unbounded ever-changing environments, alongside or even in cooperation with humans. Their tasks can be of various kinds, can be hierarchically organized, and can also change dramatically or be created, after the robot deployment. Therefore, those robots must be able to continuously learn new skills, in an unbounded, stochastic and high-dimensional space. Such environment is impossible to be completely explored during the robot's lifetime, therefore it must be able to organize its exploration and decide what is more important to learn and how to learn it, using metrics such as intrinsic motivation guiding it towards the most interesting tasks and strategies. This becomes an even bigger challenge, when the robot is faced with tasks of various complexity, some requiring a simple action to be achieved, other needing a sequence of actions to be performed. We developed a strategic intrinsically motivated learning architecture, called Socially Guided Intrinsic Motivation for Sequences of Actions through Hierarchical Tasks (SGIM-SAHT), able to learn the mapping between its actions and their outcomes on the environment. This architecture, is capable to organize its learning process, by deciding which outcome to focus on, and which strategy to use among autonomous and interactive ones. For learning hierarchical set of tasks, the architecture was provided with a framework, called procedure framework, to discover and exploit the task hierarchy and combine skills together in a task-oriented way. The use of sequences of actions enabled such a learner to adapt the complexity of its actions to that of the task at hand.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet IDEAL (Implementing DevelopmentAl Learning) financé par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR). La capacité à percevoir, mémoriser et interpréter l'environnement qui nous entoure est une capacité vitale que l'on retrouve chez de nombreux êtres vivants. Cette capacité leur permet de générer des comportements adaptés à leur contexte, ou d'échapper à un prédateur sorti de leur champ de vision. L'objectif de cette thèse consiste à doter un agent artificiel de cette capacité. Nous proposons un modèle théorique permettant à un agent artificiel de générer des connaissances exploitables des éléments constituant son environnement et une structure reflétant l'espace. Ce modèle est basé sur la théorie de la contingence sensorimotrice, et implémente une forme de motivation intrinsèque. En effet, ce modèle débute avec un ensemble de structure indivisibles, appelées interactions, caractérisant les échanges entre l'agent et son environnement. L'apprentissage des connaissances est développemental et émerge de l'interaction entre l'agent et son environnement, sans qu'aucune intervention extérieure (récompense), ne soit nécessaire. Notre modèle propose des mécanismes permettant d'organiser et d'exploiter ces connaissances émergentes dans le but de générer des comportements. Nous proposons des implémentations de ce modèle pour démontrer l'émergence d'une connaissance à partir de l'interaction entre l'agent et son environnement, et les comportements qui émergent de cette connaissance / This thesis is a part of the IDEAL project (Implementing DEvelopmentAl Learning) funded by the Agence Nationale de la Recherche (ANR). The ability of perceiving, memorizing and interpreting the surrounding environment is a vital ability found in numerous living beings. This ability allows them to generate context adapted behaviors, or escaping from a predator that escape from their sensory system. The objective of this thesis consists in implementing such a capacity in artificial agents. We propose a theoretical model that allows artificial agent to generate a usable knowledge of elements that compose its environment and a structure able to characterize the structure of surrounding space. This model is based on the sensorimotor contingency theory, and implements a form of intrinsic motivation. Indeed, this model begin with a set of indivisible structures, called interactions, that characterize the interaction possibilities between the agent and its environment. The learning is developmental and emerges from the interaction that occurs between the agent and the environment, without the need of any external intervention (like reward). Our model propose a set of mechanisms that allow to organize and exploit emerging knowledge in order to generate behaviors. We propose implementations of our model to demonstrate the emerging knowledge based on agent-environment interaction, and behaviors that can emerge from this knowledge

Le rayonnement des experts scientifiques et techniques porte en lui deux dimensions ; une organisationnelle, favorisant l’émergence et le développement de compétences clés et une individuelle contribuant à la motivation intrinsèque de l’expert. Pendant entrepreneurial du rayonnement des enseignants-chercheurs, le rayonnement des experts est « un élément personnel et organisationnel d’appréciation de la réputation de l’expert, évoluant avec le développement de sa carrière, permettant de décrire ses activités en relation directe avec son domaine d’expertise, à l’intérieur ou à l’extérieur de l’entreprise et de prendre en compte son impact personnel dans sa communauté de pratique de référence ». Sa prise en compte dans les pratiques de gestion des experts permet d’apporter un nouvel éclairage sur des pratiques en quête de renouveau. Sans résoudre l’ensemble des problèmes de la gestion des experts, la recherche prend en compte le rayonnement des experts comme levier d’amélioration de leurs pratiques de gestion. L’objectif est d’analyser le rayonnement des experts dans sa double dimensionnalité. L’étude de cas multiple menée sur quatre grandes entreprises industrielles propose une réflexion sur la contribution du rayonnement des experts à la performance de l’entreprise. Ce lien est conditionné par l’intégration du rayonnement à tous les niveaux hiérarchiques de l’entreprise – au niveau de la stratégie générale, du management stratégique des ressources humaines et de l'opérationnel. Le rayonnement comme levier d’amélioration des pratiques de gestion des experts s’inscrit sur le long terme, permettant à l’entreprise d’identifier et d’anticiper ses besoins en compétences d’experts / Experts’ “outreach” is a two-dimension element. First dimension is organizational dimension, which contributes to core competencies development. Second one is individual dimension, which leads to experts’ intrinsic motivation.Experts’ outreach is the parallel of scientific reputation used for researchers. It can be defined as “a personal and organizational element to appreciate experts’ reputation, which changes with expert’s career development. Outreach can take place inside or outside the organization and also allows to measure expert’s impact on his / her scientific community”. The integration of outreach in experts’ management practices can contribute to improve practices, which need some renewal. The ambition is not to resolve all the already identified problems, but to bear a new perspective on the experts’ management practices. The research aims to study both dimensions of experts’ outreach, linked with the firm performance. A multiple case study is realized to analyze four big industrial firms. The link between outreach and firm performance depends on outreach integration within all the strategic levels of the organization, it means general strategy, strategic human resources management and operational management. To conclude, experts’ outreach contributes to improve experts’ management practices, on a long-term perspective. It allows firms to identify and anticipate their needs of experts’ competences

La conception de systèmes de perception autonomes, tels que des robots capables d’accomplir un ensemble de tâches de manière sûre et sans assistance humaine, est l’un des grands défis de notre siècle. Pour ce faire, la robotique développementale propose de concevoir des robots qui, comme des enfants, auraient la faculté d’apprendre directement par interaction avec leur environnement. Nous avons dans cette thèse exploré de telles possibilités en se limitant à l’apprentissage de la localisation des objets d’intérêt (ou objets saillants) dans l’environnement du robot.Pour ce faire, nous présentons dans ces travaux un mécanisme capable d’apprendre la saillance visuelle directement sur un robot, puis d’utiliser le modèle appris de la sorte pour localiser des objets saillants dans son environnement. Cette méthode a l’avantage de permettre la création de modèles spécialisés pour l’environnement du robot et les tâches qu’il doit accomplir, tout en restant flexible à d’éventuelles nouveautés ou modifications de l’environnement.De plus, afin de permettre un apprentissage efficace et de qualité, nous avons développé des stratégies d’explorations basées sur les motivations intrinsèques, très utilisées en robotique développementale. Nous avons notamment adapté l’algorithme IAC à l’apprentissage de la saillance visuelle, et en avons conçu une extension, RL-IAC, pour permettre une exploration efficace sur un robot mobile. Afin de vérifier et d’analyser les performances de nos algorithmes, nous avons réalisé des évaluations sur plusieurs plateformes robotiques dont une plateforme fovéale et un robot mobile, ainsi que sur des bases de données publiques. / Conceiving autonomous perceptual systems, such as robots able to accomplish a set of tasks in a safe way, without any human assistance, is one of the biggest challenge of the century. To this end, the developmental robotics suggests to conceive robots able to learn by interacting directly with their environment, just like children would. This thesis is exploring such possibility while restricting the problem to the one of localizing objects of interest (or salient objects) within the robot’s environment.For that, we present in this work a mechanism able to learn visual saliency directly on a robot, then to use the learned model so as to localize salient objects within their environment. The advantage of this method is the creation of models dedicated to the robot’s environment and tasks it should be asked to accomplish, while remaining flexible to any change or novelty in the environment.Furthermore, we have developed exploration strategies based on intrinsic motivations, widely used in developmental robotics, to enable efficient learning of good quality. In particular, we adapted the IAC algorithm to visual saliency leanring, and proposed an extension, RL-IAC to allow an efficient exploration on mobile robots.In order to verify and analyze the performance of our algorithms, we have carried out various experiments on several robotics platforms, including a foveated system and a mobile robot, as well as publicly available datasets.

Cette thèse explore le rôle de l'âge de carrière dans la détermination de la créativité au course de temps. Dans le premier article, je défie l'opinion communément répandue selon laquelle l'âge de carrière a un effet curviligne sur la créativité, suggérant plutôt que l'âge de la carrière n'a pas d'effet clair sur la créativité. Je soutiens que cela se produit parce que l'âge de carrière affecte la complexité cognitive, la flexibilité cognitive et la motivation intrinsèque des individus, qui ont des effets opposés sur la créativité. Je propose que ces effets opposés engendrent des différents besoins cognitifs et motivationnels à différents moments de la carrière, et ces besoins doivent être pris en charge afin de maximiser la créativité. Par conséquent, l'âge de carrière agit comme un modérateur important de la relation entre la créativité et certains de ses antécédents. Dans le second article, je teste empiriquement cette idée en regardant l'effet différentiel des deux dimensions de la connaissance, la profondeur et la variété, sur la créativité au cours de la carrière. Je trouve que l'effet de la profondeur de la connaissance devient de plus en plus négatif comme l'âge de la carrière progresse, tandis que l'effet de la variété devient de plus en plus positive. Enfin, dans le troisième article je teste ces idées au niveau de l'équipe, en regardant l'effet des ressources sur la créativité de l'équipe. Je trouve que ressources ont un effet plus fort lorsque l'âge de carrière et la collaboration répétée de l'équipe sont élevés. Les implications théoriques et pratiques sont discutées. / This dissertation explores the role of career age in shaping creativity over time. In the first paper, I challenge the commonly-held view that career age has a curvilinear effect on creativity, suggesting instead that career age does not have any clear effect on creativity. I argue that this happens because career age affects individuals’ cognitive complexity, flexibility and intrinsic motivation, which have opposite effects on creativity. I propose that these opposite effects engender different cognitive and motivational needs at different stages of the career, and these needs have to be attended to in order to maximize creativity. Consequently, career age acts as an important moderator of the relationship between creativity and some of its antecedents. In the second paper, I empirically test this idea by looking at the differential effect of two knowledge dimension, depth and breadth, on creativity over the career. I find that the effect of knowledge depth becomes more and more negative as career age progresses, while the effect of knowledge breadth becomes more and more positive. Finally, in the third paper I test these ideas at the team level of analysis, by looking at the effect of resources on team creativity. I find that the resources have a stronger effect when career age and repeated collaboration are high.

Peu de recherches se sont appuyées sur la théorie de l'autodétermination (Ryan & Deci, 2000) afin de comprendre le processus de la recherche d'emploi. Cette théorie propose que les individus motivés de façon autodéterminée (p. ex., faire des choses par choix, par plaisir) rapportent davantage de satisfaction dans plusieurs sphères de leur vie. À l'inverse, ceux qui sont motivés de façon contrôlée (p. ex., faire des choses par punition/récompense ou par pression externe; Deci & Ryan, 2002) sont moins satisfaits. Dans cette étude, nous proposons un modèle motivationnel de la recherche d'emploi où la motivation autodéterminée contribuera à une recherche d'emploi de meilleure qualité à travers l'utilisation de stratégies de coping adaptées (coping axé sur le problème) et où la motivation contrôlée prédira une faible qualité de la recherche d'emploi à travers l'utilisation de stratégies de coping maladaptées (coping axé sur les émotions). L'échantillon de cette étude est composé de 803 étudiants finissants. Le modèle proposé fut testé à l'aide d'analyses de modélisation par équations structurelles. Les résultats soutiennent le modèle motivationnel : la motivation autodéterminée en recherche d'emploi prédit une recherche d'emploi de meilleure qualité grâce à l'utilisation des stratégies de coping adaptés. La motivation contrôlée prédit une faible qualité de la recherche d'emploi, à travers l'utilisation de stratégies de coping maladaptées. Les résultats seront discutés à la lumière de la littérature sur la recherche d'emploi et sur la motivation. Des pistes d'interventions seront également proposées.