L'une des finalités de la Biologie Moléculaire est l'étude de l'architecture spatiale des molécules. Les expérimentations in silico permettant la modélisation 3D utilisent le plus souvent des approches automatiques. Or, ces approches présentent certains inconvénients: temps de traitement important, modélisation souvent partielle, modèle 3D généralement figé, etc.L'apport des connaissances des experts, de manière interactive, pendant le processus de modélisation automatique peut pallier certains défauts des méthodes calculatoires usuelles. Il s'agit de placer le biologiste au centre des essais virtuels plutôt qu'en observateur de résultats de simulations. C'est ce que nous appelons l'approche hybride, qui associe les avantages des expérimentations in silico (capacité de calcul) à ceux des Interactions Homme-Machine et de la Réalité Virtuelle: commande naturelle, immersion dans l'environnement virtuel (EV), multimodalité, etc. Le résultat de cette approche est la création d'analyses in virtuo, qui comportent trois phases fondamentales: la modélisation 3D, la visualisation et l'interaction 3D (I3D). Cependant, des domaines complexes tels que la Biologie sont régis par un ensemble de contraintes qui peuvent être locales (liées aux objets 3D ou aux tâches d'I3D) et globales (liées à l'espace des objets 3D ou au système d'I3D). Par conséquent, l'intervention des experts ne peut pas être réalisée efficacement par des techniques d'I3D classiques, indépendantes de la complexité et des contraintes du domaine. Plus généralement, nous sommes confrontés au problème innovant de l’I3D sous contraintes qui intègre les règles de comportement imposées par l'EV. Pour y répondre, nous formalisons un modèle d'assistance qui associe les contraintes, les tâches d'interaction et des outils d'assistance que sont les guides virtuels. Nous avons appliqué ces deux concepts, d'approche hybride et d'assistance à l'I3D sous contraintes, au problème de la modélisation 3D du chromosome. Les contraintes identifiées sont ici architecturales (données physico-chimiques) et fonctionnelles (modèles biologiques). Ces contraintes issues des lois de la Biologie imposent l'ordonnancement spatial du chromosome. Le système d'interaction Hommme-Molécule in virtuo proposé peut être considéré plus crédible puisqu'il respecte les contraintes environnementales, tant au niveau de la structure 3D qu'au niveau de l'I3D. / One of the aims of Molecular Biology (MB) is the study of the molecules' 3D structure. In silico experiments (ie. computing simulations) for 3D modeling usually use automatic approaches. However, these approaches have limits: important computing time, local modeling, 3D model generally fixed, etc. The contribution of expert knowledge, interactively during the automatic modeling process, can overcome some limits of the usual computational methods. It involves placing the biologist in the center of virtual experiments, rather than an observer of automatic simulation results. This is what we call hybrid approach, that combines the advantages of in silico experiments and those of Human-Computer Interaction (HCI) and Virtual Reality (VR): natural interaction, immersion in the virtual environment (VE), multimodality, etc. The result of this approach is the creation of in virtuo experiments which has three components: the 3D modeling, the visualization and the 3D interaction (3DI). However, complex domains such as MB are governed by several constraints that may be local (linked to 3D objects or 3DI techniques) or global (linked to virtual environment or to the 3DI system). Therefore, experts intervention can not be efficiently realized by conventional 3DI techniques, without taking into account the domain complexity (ie. constraints). More generally, we are confronted to the problem of constrained 3DI which includes behavior rules imposed by the VE.The solution we propose is an assistance model that associates constraints, interaction task and assistance tools. The assistance tools are Virtual Fixtures. We applied these two concepts, hybrid approach and assistance model, to the chromosome 3D modeling. The identified constraints are architectural (ie. physico-chemical data) and functional (ie. biological models). These biological constraints dictate the chromosome spatial organization. The in virtuo Human-Molecule interaction system can be considered more credible because it respects the environment constraints, both in the 3D structure and at the level of 3DI.

Pendant très longtemps, l'automatisation a été assujettie à l'usage de robots industriels traditionnels placés dans des cages et programmés pour répéter des tâches plus ou moins complexes au maximum de leur vitesse et de leur précision. Cette automatisation, dite rigide, possède deux inconvénients majeurs : elle est chronophage dû aux contraintes contextuelles applicatives et proscrit la présence humaine. Il existe désormais une nouvelle génération de robots avec des systèmes moins encombrants, peu coûteux et plus flexibles. De par leur structure et leurs modes de fonctionnement ils sont intrinsèquement sûrs ce qui leurs permettent de travailler main dans la main avec les humains. Dans ces nouveaux espaces de travail collaboratifs, l'homme peut être inclus dans la boucle comme un agent décisionnel actif. En tant qu'instructeur ou collaborateur il peut influencer le processus décisionnel du robot : on parle de robots collaboratifs (ou cobots). Dans ce nouveau contexte, nous faisons usage de guides virtuels. Ils permettent aux cobots de soulager les efforts physiques et la charge cognitive des opérateurs. Cependant, la définition d'un guide virtuel nécessite souvent une expertise et une modélisation précise de la tâche. Cela restreint leur utilité aux scénarios à contraintes fixes. Pour palier ce problème et améliorer la flexibilité de la programmation du guide virtuel, cette thèse présente une nouvelle approche par démonstration : nous faisons usage de l'apprentissage kinesthésique de façon itérative et construisons le guide virtuel avec une spline 6D. Grâce à cette approche, l'opérateur peut modifier itérativement les guides tout en gardant leur assistance. Cela permet de rendre le processus plus intuitif et naturel ainsi que de réduire la pénibilité. La modification locale d'un guide virtuel en trajectoire est possible par interaction physique avec le robot. L'utilisateur peut déplacer un point clé cartésien ou modifier une portion entière du guide avec une nouvelle démonstration partielle. Nous avons également étendu notre approche aux guides virtuels 6D, où les splines en déplacement sont définies via une interpolation Akima (pour la translation) et une 'interpolation quadratique des quaternions (pour l'orientation). L'opérateur peut initialement définir un guide virtuel en trajectoire, puis utiliser l'assistance en translation pour ne se concentrer que sur la démonstration de l'orientation. Nous avons appliqué notre approche dans deux scénarios industriels utilisant un cobot. Nous avons ainsi démontré l'intérêt de notre méthode qui améliore le confort de l'opérateur lors de la comanipulation. / For a very long time, automation was driven by the use of traditional industrial robots placed in cages, programmed to repeat more or less complex tasks at their highest speed and with maximum accuracy. This robot-oriented solution is heavily dependent on hard automation which requires pre-specified fixtures and time consuming programming, hindering robots from becoming flexible and versatile tools. These robots have evolved towards a new generation of small, inexpensive, inherently safe and flexible systems that work hand in hand with humans. In these new collaborative workspaces the human can be included in the loop as an active agent. As a teacher and as a co-worker he can influence the decision-making process of the robot. In this context, virtual guides are an important tool used to assist the human worker by reducing physical effort and cognitive overload during tasks accomplishment. However, the construction of virtual guides often requires expert knowledge and modeling of the task. These limitations restrict the usefulness of virtual guides to scenarios with unchanging constraints. To overcome these challenges and enhance the flexibility of virtual guides programming, this thesis presents a novel approach that allows the worker to create virtual guides by demonstration through an iterative method based on kinesthetic teaching and displacement splines. Thanks to this approach, the worker is able to iteratively modify the guides while being assisted by them, making the process more intuitive and natural while reducing its painfulness. Our approach allows local refinement of virtual guiding trajectories through physical interaction with the robots. We can modify a specific cartesian keypoint of the guide or re- demonstrate a portion. We also extended our approach to 6D virtual guides, where displacement splines are defined via Akima interpolation (for translation) and quadratic interpolation of quaternions (for orientation). The worker can initially define a virtual guiding trajectory and then use the assistance in translation to only concentrate on defining the orientation along the path. We demonstrated that these innovations provide a novel and intuitive solution to increase the human's comfort during human-robot comanipulation in two industrial scenarios with a collaborative robot (cobot).

L'une des finalités de la Biologie Moléculaire (BM) est l'étude de l'architecture spatiale (ie. structure 3D) des molécules. Les expérimentations in silico (ie. simulations numériques) permettant la modélisation 3D utilisent le plus souvent des approches automatiques. Or, ces approches présentent certains inconvénients: temps de traitement important, modélisation souvent partielle, modèle 3D généralement figé, etc. L'apport des connaissances des experts, de manière interactive, pendant le processus de modélisation automatique peut pallier certains défauts des méthodes calculatoires usuelles. Il s'agit de placer le biologiste au centre des essais virtuels plutôt qu'en observateur de résultats de simulations. C'est ce que nous appelons l'approche hybride, qui associe les avantages des expérimentations in silico (capacité de calcul) à ceux des Interactions Homme-Machine (IHM) et de la Réalité Virtuelle (RV) : commande naturelle, immersion dans l'environnement virtuel (EV), multimodalité, etc. Le résultat de cette approche est la création d'analyses in virtuo, qui comportent trois phases fondamentales: la modélisation 3D, la visualisation et l'interaction 3D (I3D). Cependant, des domaines complexes tels que la BM sont régis par un ensemble de contraintes qui peuvent être locales (liées aux objets 3D ou aux tâches d'I3D) et globales (liées à l'espace des objets 3D ou au système d'I3D). Par conséquent, l'intervention des experts ne peut pas être réalisée efficacement par des techniques d'I3D classiques, indépendantes de la complexité et des contraintes du domaine. Plus généralement, nous sommes confrontés au problème innovant de l'I3D sous contraintes qui intègre les règles de comportement imposées par l'EV. Pour y répondre, nous formalisons un modèle d'assistance qui associe les contraintes, les tâches d'interaction et des outils d'assistance que sont les guides virtuels. Nous avons appliqué ces deux concepts, d'approche hybride et d'assistance à l'I3D sous contraintes, au problème de la modélisation 3D du chromosome. Les contraintes identifiées sont ici architecturales (ie. données physico-chimiques) et fonctionnelles (ie. modèles biologiques). Ces contraintes issues des lois de la Biologie imposent l'ordonnancement spatial du chromosome. Le système d'interaction Hommme-Molécule in virtuo proposé peut être considéré plus crédible puisqu'il respecte les contraintes environnementales, tant au niveau de la structure 3D qu'au niveau de l'I3D.

Les progrès récents dans le domaine de l'infographie et la capacité des ordinateurs personnels de rendre les scènes 3D réalistes ont permis de développer des environnements virtuels dans lesquels plusieurs utilisateurs peuvent co-exister et travailler ensemble pour atteindre un objectif commun. Ces environnements sont appelés Environnements Virtuels Collaboratifs (EVCs). Les applications potentielles des EVCs sont dans les domaines militaire, medical, l'assemblage, la conception assistee par ordinateur, la teleoperation, l'éducation, les jeux et les réseaux sociaux. Un des problemes liés aux EVCs est la faible connaissance des utilisateurs concernant l'état, les actions et les intentions de leur(s) collaborateur(s). Ceci reduit non seulement la performance collective, mais conduit également à des résultats non satisfaisants. En outre, les tâches collaboratives ou coopératives réalisées sans aide ou assistance, sont plus difficiles et plus sujettes aux erreurs. Dans ce travail de thèse, nous étudions l'influence de guides multi-modaux sur la performance des utilisateurs lors de tâches collaboratives en environnement virtuel (EV). Nous proposons un certain nombre de guides basés sur les modalites visuelle, auditive et haptique. Dans ce contexte, nous étudions leur qualité de guidage et examinons leur influence sur l'awareness, la co-presence et la coordination des utilisateurs pendant la réalisation des tâches. A cette effet, nous avons développé une architecture logicielle qui permet la collaboration de deux (peut être étendue à plusieurs utiliateurs) utilisateurs (distribués ou co-localisés). En utilisant cette architecture, nous avons développé des applications qui non seulement permettent un travail collaboratif, mais fournissent aussi des assistances multi-modales aux utilisateurs. Le travail de collaboration soutenu par ces applications comprend des tâches de type "Peg-in-hole", de télé-manipulation coopérative via deux robots, de télé-guidage pour l'écriture ou le dessin. Afin d'évaluer la pertinence et l'influence des guides proposés, une série d'expériences a ete effectuée au LISA (Laboratoire d'Ingénierie et Systemes Automatisés) à l'Université d'Angers et au Laboratoire IBISC (Informatique, Biologie Integrative et Systemes Complexes) à l'Université d'Evry. Dans ces expériences, les utilisateurs ont été invités à effectuer des tâches variées, dans des conditions différentes (avec et sans guides). L'analyse a été effectuée sur la base du temps de réalisation des tâches, des erreurs et de l'apprentissage des utilisateurs. Pour les évaluations subjectives des questionnaires ont été utilisés. Ce travail contribue de manière signicative au développement de systèmes collaboratifs pour la téléoperation, la simulation d'assemblage, l'apprentissage de gestes techniques, la rééducation, la conception assistée par ordinateur et le divertissement.