Autismus-Spektrum-Störung (ASD) ist eine neurologische Entwicklungsstörung, die durch eine Reihe von Entwicklungsstörungen gekennzeichnet ist, die zu einem Mangel an sozialen, kommunikativen und kooperativen Fähigkeiten führen. Sozio-kommunikative Beeinträchtigungen können durch von Verhaltenstherapeuten konzipierte und durchgeführte Trainingsprogramme für soziale Kompetenzen verbessert werden. Computergestützte Therapien zur Lösung sozio-kommunikativer Schwierigkeiten bei Kindern, Jugendlichen und Erwachsenen mit ASD haben ermutigende Ergebnisse gezeigt. Das Serious-Game-Format ist eine Form der Intervention. Seriöse Spiele sind pädagogisch wertvoll, aber oft attraktiver als offensichtliche pädagogische Hilfsmittel. Zirkus Empathico 2.0 ist ein Serious Game für mehrere Spieler mit verschiedenen Levels und Bühnen in einer Zirkusumgebung. Die Auswertung erfolgte über einen Zeitraum von acht Wochen. Sechzig Kinder mit ASD im Alter von fünf bis elf Jahren wurden vor und nach der Behandlung untersucht. Zu den primären Ergebnissen gehörten die Empathiebewertung durch die Eltern und objektiv gemessene Fähigkeiten zur Emotionserkennung. Die Bewertung der Effektivität und Verwendbarkeit des Spiels für das Training sozialer Kompetenzen zeigte, dass es eine plausible Lernumgebung schuf, indem es das Bewusstsein der Studienteilnehmer für Fähigkeiten und neurotypisches Verhalten steigerte und ihre vorhergesagte Angst in zukünftigen sozialen Situationen verringerte. Nach der Behandlung wurden signifikante Behandlungseffekte festgestellt. Sowohl bei Kurz- als auch bei Langzeitbeurteilungen. Zirkus Empathico 2.0 ist erfolgreich bei der langfristigen Verbesserung der sozio-emotionalen Fähigkeiten in realen Situationen. Zukünftige Forschung sollte sich auf die spezifischen Prozesse konzentrieren, die den Übertragungs- und Aufrechterhaltungsvorteilen von Empathie und Emotionserkennung zugrunde liegen. / Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder characterized by a spectrum of developmental abnormalities that result in a lack of social, communicative, and collaborative abilities. Socio-communicative impairments can be improved through behavioral therapist-designed and delivered social-skills training programs. Computer-based therapies to resolve socio-communicative difficulties in children, adolescents, and adults with ASD have demonstrated encouraging outcomes. The serious game format is one type of intervention. Serious games are educational but often appeal more than overt pedagogical tools. Zirkus Empathico 2.0 is a multi-player serious game set with various levels and stages in a circus environment. It was evaluated over eight weeks. Sixty children with ASD aged five to eleven years were evaluated before treatment and post-treatment. Primary outcomes included empathy rating by parents and objectively measured emotion recognition abilities. Secondary outcomes were assessed as emotional awareness, emotion management, well-being, and personal therapy goals. The assessment of the game's effectiveness and usability for social-skills training indicated that it established a plausible learning environment by boosting trial participants' awareness of abilities and neurotypical behavior and decreasing their predicted fear in future social situations. Following treatment, significant treatment effects were detected. In both short- and long-term assessments, moderate impacts were observed on emotional awareness, emotion management, and autistic social symptomatology. Parents reported that therapy goals were met, and that treatment was transferred well. Zirkus Empathico 2.0 is successful at improving long-term socio-emotional abilities in real-world situations. Future research should focus on the specific processes behind empathy and emotion recognition's transmission and maintenance benefits.

Parmi tous les jeux de société joués par les humains au cours de l’histoire, le jeu de go était considéré comme l’un des plus difficiles à maîtriser par un programme informatique [Van Den Herik et al., 2002]; Jusqu’à ce que ce ne soit plus le cas [Silveret al., 2016]. Cette percée révolutionnaire [Müller, 2002, Van Den Herik et al., 2002] fût le fruit d’une combinaison sophistiquée de Recherche arborescente Monte-Carlo et de techniques d’apprentissage automatique pour évaluer les positions du jeu, mettant en lumière le grand potentiel de l’apprentissage automatique pour résoudre des jeux. L’apprentissage antagoniste, un cas particulier de l’optimisation multiobjective, est un outil de plus en plus utile dans l’apprentissage automatique. Par exemple, les jeux à deux joueurs et à somme nulle sont importants dans le domain des réseaux génératifs antagonistes [Goodfellow et al., 2014] ainsi que pour maîtriser des jeux comme le Go ou le Poker en s’entraînant contre lui-même [Silver et al., 2017, Brown andSandholm, 2017]. Un résultat classique de la théorie des jeux indique que les jeux convexes-concaves ont toujours un équilibre [Neumann, 1928]. Étonnamment, les praticiens en apprentissage automatique entrainent avec succès une seule paire de réseaux de neurones dont l’objectif est un problème de minimax non-convexe et non-concave alors que pour une telle fonction de gain, l’existence d’un équilibre de Nash n’est pas garantie en général. Ce travail est une tentative d'établir une solide base théorique pour l’apprentissage dans les jeux. La première contribution explore le théorème minimax pour une classe particulière de jeux non-convexes et non-concaves qui englobe les réseaux génératifs antagonistes. Cette classe correspond à un ensemble de jeux à deux joueurs et a somme nulle joués avec des réseaux de neurones. Les deuxième et troisième contributions étudient l’optimisation des problèmes minimax, et plus généralement, les inégalités variationnelles dans le cadre de l’apprentissage automatique. Bien que la méthode standard de descente de gradient ne parvienne pas à converger vers l’équilibre de Nash de jeux convexes-concaves simples, il existe des moyens d’utiliser des gradients pour obtenir des méthodes qui convergent. Nous étudierons plusieurs techniques telles que l’extrapolation, la moyenne et la quantité de mouvement à paramètre négatif. La quatrième contribution fournit une étude empirique du comportement pratique des réseaux génératifs antagonistes. Dans les deuxième et troisième contributions, nous diagnostiquons que la méthode du gradient échoue lorsque le champ de vecteur du jeu est fortement rotatif. Cependant, une telle situation peut décrire un pire des cas qui ne se produit pas dans la pratique. Nous fournissons de nouveaux outils de visualisation afin d’évaluer si nous pouvons détecter des rotations dans comportement pratique des réseaux génératifs antagonistes. / Among all the historical board games played by humans, the game of go was considered one of the most difficult to master by a computer program [Van Den Heriket al., 2002]; Until it was not [Silver et al., 2016]. This odds-breaking break-through [Müller, 2002, Van Den Herik et al., 2002] came from a sophisticated combination of Monte Carlo tree search and machine learning techniques to evaluate positions, shedding light upon the high potential of machine learning to solve games. Adversarial training, a special case of multiobjective optimization, is an increasingly useful tool in machine learning. For example, two-player zero-sum games are important for generative modeling (GANs) [Goodfellow et al., 2014] and mastering games like Go or Poker via self-play [Silver et al., 2017, Brown and Sandholm,2017]. A classic result in Game Theory states that convex-concave games always have an equilibrium [Neumann, 1928]. Surprisingly, machine learning practitioners successfully train a single pair of neural networks whose objective is a nonconvex-nonconcave minimax problem while for such a payoff function, the existence of a Nash equilibrium is not guaranteed in general. This work is an attempt to put learning in games on a firm theoretical foundation. The first contribution explores minimax theorems for a particular class of nonconvex-nonconcave games that encompasses generative adversarial networks. The proposed result is an approximate minimax theorem for two-player zero-sum games played with neural networks, including WGAN, StarCrat II, and Blotto game. Our findings rely on the fact that despite being nonconcave-nonconvex with respect to the neural networks parameters, the payoff of these games are concave-convex with respect to the actual functions (or distributions) parametrized by these neural networks. The second and third contributions study the optimization of minimax problems, and more generally, variational inequalities in the context of machine learning. While the standard gradient descent-ascent method fails to converge to the Nash equilibrium of simple convex-concave games, there exist ways to use gradients to obtain methods that converge. We investigate several techniques such as extrapolation, averaging and negative momentum. We explore these techniques experimentally by proposing a state-of-the-art (at the time of publication) optimizer for GANs called ExtraAdam. We also prove new convergence results for Extrapolation from the past, originally proposed by Popov [1980], as well as for gradient method with negative momentum. The fourth contribution provides an empirical study of the practical landscape of GANs. In the second and third contributions, we diagnose that the gradient method breaks when the game’s vector field is highly rotational. However, such a situation may describe a worst-case that does not occur in practice. We provide new visualization tools in order to exhibit rotations in practical GAN landscapes. In this contribution, we show empirically that the training of GANs exhibits significant rotations around Local Stable Stationary Points (LSSP), and we provide empirical evidence that GAN training converges to a stable stationary point, which is a saddle point for the generator loss, not a minimum, while still achieving excellent performance.