Cette thèse se concentre sur les interactions émotionnelles en robotique autonome. Le robot doit pouvoir agir et réagir dans un environnement naturel et faire face à des perturbations imprédictibles. Il est donc nécessaire que le robot puisse acquérir une autonomie comportementale à savoir la capacité d'apprentissage et d'adaptation en ligne. En particulier, nous nous proposons d'étudier quels mécanismes introduire pour que le robot ait la capacité de se constituer une perception des objets de son environnement qui puisse être partagée par celle d'un partenaire humain. Le problème sera de faire apprendre à notre robot à préférer certains objets et à éviter d'autres objets. La solution peut être trouvée en psychologie dans ce que l'on appelle "référencement social" ("social referencing") qui consiste à attribuer une valeur à un objet grâce à l'interaction avec un partenaire humain. Dans ce contexte, notre problème est de trouver comment un robot peut apprendre de manière autonome à reconnaître les expressions faciales d'un partenaire humain pour ensuite les utiliser pour donner une valence aux objets et permettre leur discrimination. Nous nous intéresserons à comprendre comment des interactions émotionnelles avec un partenaire peuvent amorcer des comportements de complexité croissante tel que le référencement social. Notre idée est que le référencement social aussi bien que la reconnaissance d'expressions faciales peut émerger d'une architecture sensori-motrice. Sans connaissance de ce que l'autre est, le robot devrait réussir à apprendre des tâches "sociales" de plus en plus complexes. Nous soutenons l'idée que le référencement social peut être amorcé par une simple cascade d'architectures sensori-motrices qui à la base ne sont pas dédiées aux interactions sociales. Cette thèse traite de plusieurs sujets qui ont comme dénominateur commun l'interaction sociale. Nous proposons tout d'abord une architecture capable d'apprendre à reconnaître de manière autonome des expressions faciales primaires grâce à un jeu d'imitation entre une tête expressive et un expérimentateur. Les interactions avec le dispositif robotique commençeraient par l'apprentissage de 5 expressions faciales prototypiques. Nous proposons ensuite une architecture capable de reproduire des mimiques faciales ainsi que leurs différents niveaux d'intensité. La tête expressive pourra reproduire des expressions secondaires par exemple une joie mêlée de colère. Nous verrons également que la discrimination de visages peut émerger de cette interaction émotionnelle à l'aide d'une rythmicité implicite qui se crée entre l'homme et le robot. Enfin, nous proposerons un modèle sensori-moteur ayant la capacité de réaliser un référencement social. Trois situations ont pu être testées: 1) un bras robotique capable d'attraper et de fuir des objets selon les interactions émotionnelles venant du partenaire humain. 2) un robot mobile capable de rejoindre ou d'éviter certaines zones de son environnement. 3) une tête expressive capable d'orienter son regard dans la même direction que l'humain tout ! en attribuant des valeurs émotionnelles aux objets via l'interaction expressive de l'expérimentateur. Nous montrons ainsi qu'une séquence développementale peut émerger d'une interaction émotionnelle de très bas niveau et que le référencement social peut s'expliquer d'abord à un niveau sensori-moteur sans nécessiter de faire appel à un modèle de théorie de l'esprit.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00660120 |
| Date | 05 May 2011 |
| Creators | Boucenna, Sofiane |
| Publisher | Université de Cergy Pontoise |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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