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

L'interaction Homme-Robot est un domaine de recherche qui se développe de manière expo-nentielle durant ces dernières années, ceci nous procure de nouveaux défis au raisonnement géométrique du robot et au partage d'espace. Le robot pour accomplir une tâche, doit non seulement raisonner sur ses propres capacités, mais également prendre en considération la perception humaine, c'est à dire "Le robot doit se placer du point de vue de l'humain". Chez l'homme, la capacité de prise de perspective visuelle commence à se manifester à partir du 24ème mois. Cette capacité est utilisée pour déterminer si une autre personne peut voir un objet ou pas. La mise en place de ce genre de capacités sociales améliorera les capacités cognitives du robot et aidera le robot pour une meilleure interaction avec les hommes. Dans ce travail, nous présentons un mécanisme de raisonnement spatial de point de vue géométrique qui utilise des concepts psychologiques de la "prise de perspective" et "de la rotation mentale" dans deux cadres généraux: - La planification de mouvement pour l'interaction homme-robot: le robot utilise "la prise de perspective égocentrique" pour évaluer plusieurs configurations où le robot peut effectuer differentes tâches d'interaction. - Une interaction face à face entre l'homme et le robot : le robot emploie la prise de point de vue de l'humain comme un outil géométrique pour comprendre l'attention et l'intention humaine afin d'effectuer des tâches coopératives.

Des perturbations des interactions sociales sont décrites chez les patients atteints de la Maladie d'Alzheimer (MA), afin d'expliquer certaines difficultés psycho-comportementales caractéristiques de cette pathologie, comme l'absence de conscience des troubles mnésiques (métamémoire) ou des difficultés d'inférences d'états mentaux à autrui (Théorie de l'Esprit, TdE). En adoptant, dans un premier temps, une conception cognitive puis une approche sociologique de l'adaptation sociale et du rôle d'autrui dans la régulation des comportements, nous avons proposé à des patients atteints de MA et des contrôles appariés un protocole d'évaluation de différents aspects du fonctionnement frontal : la conscience de soi (métamémoire), la conscience de l'autre (TdE) et le fonctionnement exécutif cognitif. Dans une deuxième partie, des participants avec une MA, des patients avec des déficits cognitifs légers et des contrôles appariés ont été soumis à des tâches dynamiques évaluant l'interaction sociale avec l'examinateur et les capacités de prise de perspectives. La présente thèse permet de conclure à (1) un fractionnement des capacités de métamémoire et de TdE ; (2) une insuffisance des variables exécutives cognitives pour expliquer les performances des patients aux tâches de TdE et de métamémoire ; (3) l'importance de recourir à des interprétations alternatives empruntées aux domaines de la psychologie sociale et de la sociologie pour comprendre les difficultés d'interaction sociale des patients MA sous l'angle de la problématique de prise de perspective et de maintien d'un rôle social singulier.

Un système de dialogue permet de doter la Machine de la capacité d'interagir de façon naturelle et efficace avec l'Homme. Dans cette thèse nous nous intéressons au développement d'un système de dialogue reposant sur des approches statistiques, et en particulier du cadre formel des Processus Décisionnel de Markov Partiellement Observable, en anglais Partially Observable Markov Decision Process (POMDP), qui à ce jour fait office de référence dans la littérature en ce qui concerne la gestion statistique du dialogue. Ce modèle permet à la fois une prise en compte améliorée de l'incertitude inhérente au traitement des données en provenance de l'utilisateur (notamment la parole) et aussi l'optimisation automatique de la politique d'interaction à partir de données grâce à l'apprentissage par renforcement, en anglais Reinforcement Learning (RL). Cependant, une des problématiques liées aux approches statistiques est qu'elles nécessitent le recours à une grande quantité de données d'apprentissage pour atteindre des niveaux de performances acceptables. Or, la collecte de telles données est un processus long et coûteux qui nécessite généralement, pour le cas du dialogue, la réalisation de prototypes fonctionnels avec l'intervention d'experts et/ou le développement de solution alternative comme le recours à la simulation d'utilisateurs. En effet, très peu de travaux considèrent à ce jour la possibilité d'un apprentissage de la stratégie de la Machine de part sa mise en situation de zéro (sans apprentissage préalable) face à de vrais utilisateurs. Pourtant cette solution présente un grand intérêt, elle permet par exemple d'inscrire le processus d'apprentissage comme une partie intégrante du cycle de vie d'un système lui offrant la capacité de s'adapter à de nouvelles conditions de façon dynamique et continue. Dans cette thèse, nous nous attacherons donc à apporter des solutions visant à rendre possible ce démarrage à froid du système mais aussi, à améliorer sa capacité à s'adapter à de nouvelles conditions (extension de domaine, changement d'utilisateur,...). Pour ce faire, nous envisagerons dans un premier temps l'utilisation de l'expertise du domaine (règles expertes) pour guider l'apprentissage initial de la politique d'interaction du système. De même, nous étudierons l'impact de la prise en compte de jugements subjectifs émis par l'utilisateur au fil de l'interaction dans l'apprentissage, notamment dans un contexte de changement de profil d'utilisateur où la politique préalablement apprise doit alors pouvoir s'adapter à de nouvelles conditions. Les résultats obtenus sur une tâche de référence montrent la possibilité d'apprendre une politique (quasi-)optimale en quelques centaines d'interactions, mais aussi que les informations supplémentaires considérées dans nos propositions sont à même d'accélérer significativement l'apprentissage et d'améliorer la tolérance aux bruits dans la chaîne de traitement. Dans un second temps nous nous intéresserons à réduire les coûts de développement d'un module de compréhension de la parole utilisé dans l'étiquetage sémantique d'un tour de dialogue. Pour cela, nous exploiterons les récentes avancées dans les techniques de projection des mots dans des espaces vectoriels continus conservant les propriétés syntactiques et sémantiques, pour généraliser à partir des connaissances initiales limitées de la tâche pour comprendre l'utilisateur. Nous nous attacherons aussi à proposer des solutions afin d'enrichir dynamiquement cette connaissance et étudier le rapport de cette technique avec les méthodes statistiques état de l'art. Là encore nos résultats expérimentaux montrent qu'il est possible d'atteindre des performances état de l'art avec très peu de données et de raffiner ces modèles ensuite avec des retours utilisateurs dont le coût peut lui-même être optimisé. / A dialogue system should give the machine the ability to interactnaturally and efficiently with humans. In this thesis, we focus on theissue of the development of stochastic dialogue systems. Thus, we especiallyconsider the Partially Observable Markov Decision Process (POMDP)framework which yields state-of-the-art performance on goal-oriented dialoguemanagement tasks. This model enables the system to cope with thecommunication ambiguities due to noisy channel and also to optimize itsdialogue management strategy directly from data with Reinforcement Learning (RL)methods.Considering statistical approaches often requires the availability of alarge amount of training data to reach good performance. However, corpora of interest are seldom readily available and collectingsuch data is both time consuming and expensive. For instance, it mayrequire a working prototype to initiate preliminary experiments with thesupport of expert users or to consider other alternatives such as usersimulation techniques.Very few studies to date have considered learning a dialogue strategyfrom scratch by interacting with real users, yet this solution is ofgreat interest. Indeed, considering the learning process as part of thelife cycle of a system offers a principle framework to dynamically adaptthe system to new conditions in an online and seamless fashion.In this thesis, we endeavour to provide solutions to make possible thisdialogue system cold start (nearly from scratch) but also to improve its ability to adapt to new conditions in operation (domain extension, new user profile, etc.).First, we investigate the conditions under which initial expertknowledge (such as expert rules) can be used to accelerate the policyoptimization of a learning agent. Similarly, we study how polarized userappraisals gathered throughout the course of the interaction can beintegrated into a reinforcement learning-based dialogue manager. Morespecifically, we discuss how this information can be cast intosocially-inspired rewards to speed up the policy optimisation for bothefficient task completion and user adaptation in an online learning setting.The results obtained on a reference task demonstrate that a(quasi-)optimal policy can be learnt in just a few hundred dialogues,but also that the considered additional information is able tosignificantly accelerate the learning as well as improving the noise tolerance.Second, we focus on reducing the development cost of the spoken language understanding module. For this, we exploit recent word embedding models(projection of words in a continuous vector space representing syntacticand semantic properties) to generalize from a limited initial knowledgeabout the dialogue task to enable the machine to instantly understandthe user utterances. We also propose to dynamically enrich thisknowledge with both active learning techniques and state-of-the-artstatistical methods. Our experimental results show that state-of-the-artperformance can be obtained with a very limited amount of in-domain andin-context data. We also show that we are able to refine the proposedmodel by exploiting user returns about the system outputs as well as tooptimize our adaptive learning with an adversarial bandit algorithm tosuccessfully balance the trade-off between user effort and moduleperformance.Finally, we study how the physical embodiment of a dialogue system in a humanoid robot can help the interaction in a dedicated Human-Robotapplication where dialogue system learning and testing are carried outwith real users. Indeed, in this thesis we propose an extension of thepreviously considered decision-making techniques to be able to take intoaccount the robot's awareness of the users' belief (perspective taking)in a RL-based situated dialogue management optimisation procedure.

La prise de perspective (PP) renvoie à la capacité de comprendre le point de vue psychologique d’autrui. Elle constitue une notion complexe, impliquant différents processus, comme la capacité de prendre conscience de soi et d’autrui, d’inhiber son point de vue, de passer d’un point de vue à un autre ou d’endosser la perspective d’autrui. Ces étapes mobilisent la conscience de soi (CS), la distinction soi-autrui (DSA) et la flexibilité cognitive (FC).Notre recherche vise à évaluer comment des déficits dans chacune de ces sphères pourraient sous-tendre une altération des capacités de PP. Pour ce faire, trois protocoles originaux sont utilisés : ils s’attachent à clarifier les liens entre la PP et les autres composantes empathiques à l’aide de mesures physiologiques, à évaluer les déficits des composantes évoquées dans la dépression sous-clinique et à tester l’effet de deux programmes d’entraînements (CF, PP) sur la symptomatologie dépressive.Les résultats montrent une implication de la PP comme processus transversal des réponses empathiques et son lien avec les composantes automatiques de l’empathie. Ils soutiennent l’existence d’un pattern de déficits en CS, DSA, FC et PP semblables à ceux mis en évidence dans les niveaux cliniques de dépression. Enfin, l’efficacité d’un entraînement à la CF sur les capacités de PP ajoute un argument au lien causal unissant les deux concepts. Nos résultats contribuent à mieux comprendre la dynamique commandant à une chaîne de déficits inter-reliés pour mieux prévenir la maladie chez les personnes à risques. / Perspective-taking (PT) refers to the ability to understand the psychological point of view of others. It is a complex notion involving the ability to become aware of oneself and others, to inhibit one's point of view, to move from one point of view to another and to adopt the perspective of others. These various stages mobilize self-consciousness (CS), self-other distinction (SOD) and cognitive flexibility (CF).Our research aims to evaluate how deficits in each of these spheres could underlie an alteration of perspective-taking abilities. To do so, it uses three original protocols aimed at clarifying the links between PT and the other empathic components by using physiological measures, evaluating the deficits of the processes mentioned in subclinical depression and to test the effect of two training programs (CF, PT) on depressive symptomatology.The results show PT involvement as a transversal process of empathic responses and its connection to the automatic components of empathy. They also support the existence of a pattern of deficits in CS, SOD, FC and PT similar to those found in clinical depression levels. Finally, the effectiveness of PT training on PT capabilities adds an argument to the causal link between these two concepts. Our results contribute to a better understanding of the dynamics driving a chain of interrelated deficits to better prevent the emergence of depression among people at risk.

Les premiers robots sont apparus dans les usines, sous la forme d'automates programmables. Ces premières formes robotiques ont le plus souvent un nombre très limité de capteurs et se contentent de répéter une séquence de mouvements et d'actions. De nos jours, de plus en plus de robots ont à interagir ou coopérer avec l'homme, que se soit sur le lieu de travail avec les robots coéquipiers ou dans les foyers avec les robots d'assistance. Mettre un robot dans un environnement humain soulève de nombreuses problématiques. En effet, pour évoluer dans le même environnement que l'homme et comprendre cet environnement, le robot doit être doté de capacités cognitives appropriées. Au delà de la compréhension de l'environnement matériel, le robot doit être capable de raisonner sur partenaires humains afin de pouvoir collaborer avec eux ou les servir au mieux. Lorsque le robot interagit avec des humains, l'accomplissement de la tâche n'est pas un critère suffisant pour quantifier la qualité de l'interaction. En effet, l'homme étant un être social, il est important que le robot puisse avoir des mécanismes de raisonnement lui permettant d'estimer également l'état mental de l'homme pour améliorer sa compréhension et son efficacité, mais aussi pour exhiber des comportements sociaux afin de se faire accepter et d'assurer le confort de l'humain. Dans ce manuscrit, nous présentons tout d'abord une infrastructure logicielle générique (indépendante de la plateforme robotique et des capteurs utilisés) qui permet de construire et maintenir une représentation de l'état du monde à l'aide de l'agrégation des données d'entrée et d'hypothèses sur l'environnement. Cette infrastructure est également en charge de l'évaluation de la situation. En utilisant l'état du monde qu'il maintient à jour, le système est capable de mettre en oeuvre divers raisonnements spatio-temporels afin d'évaluer la situation de l'environnement et des agents (humains et robots) présents. Cela permet ainsi d'élaborer et de maintenir une représentation symbolique de l'état du monde et d'avoir une connaissance en permanence de la situation des agents. Dans un second temps, pour aller plus loin dans la compréhension de la situation des humains, nous expliquerons comment nous avons doté notre robot de la capacité connue en psychologie développementale et cognitive sous le nom de “théorie de l'esprit” concrétisée ici par des mécanismes permettant de raisonner en se mettant à la place de l'humain, c'est à dire d'être doté de “prise de perspective”. Par la suite nous expliquerons comment l'évaluation de la situation permet d'établir un dialogue situé avec l'homme, et en quoi la capacité de gérer explicitement des croyances divergentes permet d'améliorer la qualité de l'interaction et la compréhension de l'homme par le robot. Nous montrerons également comment la connaissance de la situation et la possibilité de raisonner en se mettant à la place de l'homme permet une reconnaissance d'intentions appropriée de celui-ci et comment nous avons pu grâce à cela doter notre robot de comportements proactifs pour venir en aide à l'homme . Pour finir, nous présenterons une étude présentant un système de maintien d'un modèle des connaissances de l'homme sur diverses tâches et qui permet une gestion adaptée de l'interaction lors de l'élaboration interactive et l'accomplissement d'un plan partagé. / The first robots appeared in factories, in the form of programmable controllers. These first robotic forms usually had a very limited number of sensors and simply repeated a small set of sequences of motions and actions. Nowadays, more and more robots have to interact or cooperate with humans, whether at the workplace with teammate robots or at home with assistance robots. Introducing a robot in a human environment raises many challenges. Indeed, to evolve in the same environment as humans, and to understand this environment, the robot must be equipped with appropriate cognitive abilities. Beyond understanding the physical environment, the robot must be able to reason about human partners in order to work with them or serve them best. When the robot interacts with humans, the fulfillment of the task is not a sufficient criterion to quantify the quality of the interaction. Indeed, as the human is a social being, it is important that the robot can have reasoning mechanisms allowing it to assess the mental state of the human to improve his understanding and efficiency, but also to exhibit social behaviors in order to be accepted and to ensure the comfort of the human. In this manuscript, we first present a generic framework (independent of the robotic platform and sensors used) to build and maintain a representation of the state of the world by using the aggregation of data entry and hypotheses on the environment. This infrastructure is also in charge of assessing the situation. Using the state of the world it maintains, the system is able to utilize various spatio-temporal reasoning to assess the situation of the environment and the situation of the present agents (humans and robots). This allows the creation and maintenance of a symbolic representation of the state of the world and to keep awareness of each agent status. Second, to go further in understanding the situation of the humans, we will explain how we designed our robot with the capacity known in developmental and cognitive psychology as "theory of mind", embodied here by mechanisms allowing the system to reason by putting itself in the human situation, that is to be equipped with "perspective-taking" ability. Later we will explain how the assessment of the situation enables a situated dialogue with the human, and how the ability to explicitly manage conflicting beliefs can improve the quality of interaction and understanding of the human by the robot. We will also show how knowledge of the situation and the perspective taking ability allows proper recognition of human intentions and how we enhanced the robot with proactive behaviors to help the human. Finally, we present a study where a system maintains a human model of knowledge on various tasks to improve the management of the interaction during the interactive development and fulfillment of a shared plan.

Dans cette thèse en psychologie morale, je m’intéresse au rôle de l’imagination dans la perception morale. Je soutiens que l’imagination y a une fonction épistémique dans la mesure où – en s’accompagnant ou non d’émotions – elle nous révèle des normes, des valeurs ou des vertus morales qui seraient autrement passées inaperçues. En simulant des croyances et des perceptions, l’imagination nous permet d’accéder à ces caractéristiques d’une situation moralement pertinentes, mais perceptuellement non saillantes. J’identifie trois modes de « perception morale imaginative » : 1) la prise de perspective qui consiste à endosser le point de vue d’autrui, 2) le cadrage imaginatif qui désigne le fait de voir un élément d’une situation comme autre qu’il n’est et, 3) la comparaison imaginative qui, grâce à la pensée contrefactuelle, éclaire le monde actuel à partir d’un monde possible imaginé. Chacun de ces modes contribue à enrichir notre connaissance morale, et partant, à améliorer notre délibération morale. J’appuie ma démonstration sur des travaux récents en philosophie de la psychologie, en psychologie cognitive et sociale, en neuropsychologie et, bien évidemment, en psychologie morale. / My thesis focuses on the role of imagination for moral perception. I argue that imagination – whether accompanied by emotion or not - has an epistemic role inasmuch as it can reveal moral norms, values, and virtues that might otherwise go un-noticed. On the simulationist account, belief-like imaginings and perception-like imaginings give us access to the morally relevant but perceptually non-salient features of a situation. I identify three types of “imaginative moral perception”: 1) the perspective taking that consists of putting yourself in someone else’s shoes; 2) the imaginative framing, which refers to seeing an element of a situation as something else; 3) the imaginative comparison, which sheds light on the actual world by using counterfactuals thinking that give us access to a possible world. Each of these types of moral perception contributes to enhancing our moral knowledge hence to improving our moral deliberation. My argument appeals to recent contributions from the fields of philosophy of psychology, cognitive and social psychology, neuropsychology and, of course, moral psychology.

No description available.

Dans cette thèse en psychologie morale, je m’intéresse au rôle de l’imagination dans la perception morale. Je soutiens que l’imagination y a une fonction épistémique dans la mesure où – en s’accompagnant ou non d’émotions – elle nous révèle des normes, des valeurs ou des vertus morales qui seraient autrement passées inaperçues. En simulant des croyances et des perceptions, l’imagination nous permet d’accéder à ces caractéristiques d’une situation moralement pertinentes, mais perceptuellement non saillantes. J’identifie trois modes de « perception morale imaginative » : 1) la prise de perspective qui consiste à endosser le point de vue d’autrui, 2) le cadrage imaginatif qui désigne le fait de voir un élément d’une situation comme autre qu’il n’est et, 3) la comparaison imaginative qui, grâce à la pensée contrefactuelle, éclaire le monde actuel à partir d’un monde possible imaginé. Chacun de ces modes contribue à enrichir notre connaissance morale, et partant, à améliorer notre délibération morale. J’appuie ma démonstration sur des travaux récents en philosophie de la psychologie, en psychologie cognitive et sociale, en neuropsychologie et, bien évidemment, en psychologie morale. / My thesis focuses on the role of imagination for moral perception. I argue that imagination – whether accompanied by emotion or not - has an epistemic role inasmuch as it can reveal moral norms, values, and virtues that might otherwise go un-noticed. On the simulationist account, belief-like imaginings and perception-like imaginings give us access to the morally relevant but perceptually non-salient features of a situation. I identify three types of “imaginative moral perception”: 1) the perspective taking that consists of putting yourself in someone else’s shoes; 2) the imaginative framing, which refers to seeing an element of a situation as something else; 3) the imaginative comparison, which sheds light on the actual world by using counterfactuals thinking that give us access to a possible world. Each of these types of moral perception contributes to enhancing our moral knowledge hence to improving our moral deliberation. My argument appeals to recent contributions from the fields of philosophy of psychology, cognitive and social psychology, neuropsychology and, of course, moral psychology.

Ce travail a pour but de décrire les relations réciproques entre prise de perspective et informations vestibulaires. Une étude chez des patients avec un déficit vestibulaire bilatéral ancien et des sujets contrôles a montré que l’ancrage du soi sur le corps et la simulation implicite de la perspective visuo-spatiale d’autrui étaient similaires chez les deux groupes. Ainsi, une perte vestibulaire ancienne n’entraînerait pas de conflits multisensoriels, connus pour évoquer un sentiment de perspective désincarnée chez des patients avec des déficits vestibulaires aigus. Une étude chez des volontaires sains a combiné des stimulations vestibulaires naturelles sur fauteuil rotatoire à des tâches de prise de perspective dans un environnement virtuel embarqué. Les temps de prise de perspective étaient modulés en fonction de la direction de la rotation. Cette influence n’était pas présente pour la rotation mentale d’objets 3D. La contribution vestibulaire canalaire modulerait donc spécifiquement les rotations mentales du point de vue. Enfin, les modulations cognitives du traitement des informations vestibulaires ont été analysées par l’enregistrement de potentiels évoqués myogéniques vestibulaires sur les muscles sternocléidomastoïdiens et trapèzes. L’amplitude des potentiels évoqués était significativement modulée par l’angle séparant le point de vue du participant et celui d’un avatar distant. Nos travaux théoriques et les résultats de cette série d’expériences démontrent la contribution des informations vestibulaires à la prise de perspective visuo-spatiale. / This thesis aims at describing the reciprocal relations between perspective taking and the vestibular system. A study in patients with bilateral vestibular deficits and controls showed that the anchoring of the self to the body and implicit visuo-spatial perspective taking were similar in both groups. Our negative findings offer insight into the multisensory mechanisms of embodiment: only acute peripheral vestibular disorders and neurological disorders in vestibular brain areas may evoke disembodied experiences. A second study, combined natural vestibular stimulation on a rotatory chair with virtual reality to test how vestibular signals are processed to simulate the view point of a distant avatar. While they were rotated, participants tossed a ball to a virtual character from the view point of a distant avatar. Our results showed that participants were faster when their physical body rotated in the same direction as the mental rotation needed to take the avatar's viewpoint. Altogether, these data indicate that vestibular signals have a direction-specific influence on visuo-spatial perspective taking, but not a general effect on mental imagery. Finally, cognitive modulations of vestibular information processing were analyzed by recording vestibular-evoked myogenic potentials on the sternocleidomastoid and trapeze muscles. The amplitude of evoked potentials was significantly modulated by the angle separating the participant’s viewpoint to that of a distant avatar. To conclude, our theoretical work, together with results from this series of experiments, demonstrate the contribution of vestibular information to visuo-spatial perspective taking.