COR-E : un modèle pour la simulation d agents affectifs fondé sur la théorie COR

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1 COR-E : un modèle pour la simulation d agents affectifs fondé sur la théorie COR SABRINA CAMPANO DIRECTION: NICOLAS SABOURET ENCADREMENT : NICOLAS SABOURET, VINCENT CORRUBLE, ETIENNE DE SEVIN SOUTENANCE DE THÈSE - 06 JUIN 2013 Université Pierre et Marie Curie Laboratoire d Informatique de Paris 6

2 Contexte : le projet Terra Dynamica Objectifs principaux peupler une ville virtuelle avec des personnages (agents) exhibant des comportements crédibles agents, plusieurs niveaux de granularité (individu, groupe, foule) Systèmes Multi-Agents Objectif lié à cette thèse : Simuler des comportements affectifs crédibles Informatique Affective INTRODUCTION 2

3 Introduction Domaines de l Informatique Affective (Picard,1997) perception et reconnaissance des émotions expression des émotions (expressions faciales, posture, voix) modélisation des phénomènes affectifs (influence sur les décisions et le comportement) Domaine de cette thèse INTRODUCTION 3

4 Deux approches en psychologie des émotions exemple de William James, 1890 Première approche (intuitive) : vision de l ours émotion de peur fuite sensations Seconde approche : vision de l ours fuite sensations émotion de peur émotion : interprétation de nos comportements et de nos sensations INTRODUCTION 4

5 Deux façons de simuler des comportements affectifs 1) déclencher des comportements émotionnels grâce à la simulation de catégories d émotions (Elliott, 1992) vue «entité» 2) déclencher des comportements émotionnels sans utiliser de catégories d émotions (Pfeifer, 1994) vue «concept», modèles d émergence des émotions INTRODUCTION 5

6 Difficultés Modèles simulant des émotions (vue entité) association émotion comportement paramétrage (intensité, seuls) émotion 1 émotion 2 comportement 1 comportement 2 comportement 3 Modèles d émergence des émotions (vue concept) approche peu utilisée en Informatique Affective déficit sur les protocoles d évaluation application sur un domaine plus réduit (robotique) INTRODUCTION 6

7 Problématiques Objectifs simuler des personnages réalisant des comportements émotionnels crédibles simplifier le paramétrage approche émergente Contributions formalisation et mise en œuvre d une théorie psychologique définition et mise en œuvre d un protocole d évaluation adapté INTRODUCTION 7

8 Plan Première partie : Deuxième partie : Troisième partie : état de l art le modèle COR-E évaluation du modèle COR-E 8

9 Première partie : état de l art 9

10 Modèles informatiques des émotions : l approche entité Affective Reasoner (Elliott 1992, Ortony & al. 1988) Principe : variables d'évaluation catégorie émotionnelle activée catégorie émotionnelle activée + personnalité comportement Limitations : o choix des catégories o une catégorie plusieurs comportements, et vice versa o définition de l'intensité des émotions et des seuils ÉTAT DE L ART 10

11 Les émotions comme concepts Point de vue adopté par plusieurs auteurs majeurs en psychologie (Wundt, James, Russell, Frijda, Barrett) Arguments principaux : pas de cohérence sur le nombre de catégories d émotions existantes influence sur la cognition, le comportement non clairement défini différences subjectives dans la perception des émotions une émotion n est pas mesurable en tant qu entité (on peut mesurer la valence et l excitation) Débat entité/concept toujours d actualité : Lindquist & al., 2013 : «la guerre de cent ans des émotions» (The hundred-year emotion war) ÉTAT DE L ART 11

12 Modèles informatiques des émotions : l approche émergente R. Pfeifer, 1994 Motivation : trouver des solutions aux difficultés rencontrées par les modèles catégoriels Système : architecture motivationnelle simple (collecte d énergie, évitement d obstacle) pas de simulation d émotion Résultats espérés : reconnaissance d émotions chez le robot par un observateur humain. observateur humain : «ce robot est frustré» ÉTAT DE L ART 12

13 Modèles informatiques des émotions : l approche émergente Actuellement : utilisation orientée sur les robots, environnements restreints (Avila Garcia, Canamero 2004 ; Dorner et al., 2006 ; Rank et Petta, 2007) Apports et limitations des modèles d émergence des émotions encore incertains, en particulier pour la simulation de personnages virtuels ÉTAT DE L ART 13

14 La théorie de la Conservation des Ressources Objectif : comprendre et prédire le stress ressenti par un individu (Hobfoll, 1989) Elément de base : ressource types de ressources : matériel, psychologique, social culture occidentale 74 types (Hobfoll, 2001) exemples : moyen de transport, stabilité familiale, temps libre, sens de l humour, santé, image de soi Objectifs des individus : acquérir des ressources qu ils ne possèdent pas protéger les ressources acquises lorsqu elles sont menacées ÉTAT DE L ART 14

15 Apports de la théorie COR Psychologie : pouvoir prédictif, validation par plusieurs études Informatique : permet d utiliser une approche émergente des émotions règles générales simples tous les types de ressources sont traités de la même façon (voiture ou estime de soi) orienté sur le comportement, ce que nous recherchons pour le projet TD? Comment adapter cette théorie pour un modèle informatique? Obtient-on des comportements émotionnels jugés crédibles? Quelles sont les limitations d un tel modèle informatique? ÉTAT DE L ART 15

16 Deuxième partie : le modèle COR-E 16

17 Modèle Proposition : architecture fondée sur la théorie psychologique de la COnservation des Ressources (COR, Hobfoll1981) Principes du modèle COR-E protéger ses ressources acquérir de nouvelles ressources Un agent cherche à : Ressources de types variés : matérielles, psychologiques. LE MODÈLE COR-E 17

18 Modèle Caractéristiques de COR-E, COnservation of Resources Engine o chaque agent a des préférences individuelles sur des ressources o 2 types de comportements : protection et acquisition o préférences + état des ressources comportement choisi Architecture générale : Comportements d acquisition Ressources Désirées Ressources Acquises Ressources Menacées Comportements de protection LE MODÈLE COR-E 18

19 Modèle Environnement o Ensembles de ressources R = {r 1, r 2,, r n } o Ensembles d agents A = {a 1, a 2,, a m } Préférences Un agent i A a des préférences R i sur un ensemble de ressources R R Valeur d une ressource v(r, i) : valeur d une ressource r R du point de vue d un agent i A ressource la moins préférée préférence égale préf. stricte sans intermédiaire pas de préférence r R r, r i R r v r, i = 1 r R r, r i R r v r, i = v(r, i) r R r r tq. (r i R r r i R r ) v(r, i) = v r, i + 1 r R v r, i = 0 LE MODÈLE COR-E 19

20 Préférences, un exemple sous-ensemble de ressources : R R = r 1, r 2, r 3 préférences de i : r 1 i R r 2, r 3 i R r 1 valeur des ressources pour i v r 2, i = 1 v r 1, i = 2 v r 3, i = 2 r3 r1 R r2 instanciation possible pour les ressources r 1 : estime de soi de l agent i r 2 : veste r 3 : réputation de l agent i i LE MODÈLE COR-E 20

21 Modèle Comportements Ensemble de comportements : C = {c 1, c 2,, c n } Tout agent i A peut réaliser un comportement c C pour : o acquérir une ressource o protéger une ressource Comportement d acquisition Ressources Acquises RA i Ressources Menacée RM i Ressources Désirées RD i Comportement de protection LE MODÈLE COR-E 21

22 Modèle Effets d un comportement Réalisation d un comportement c Effets de c sur les ressources d un ensemble d agents A A Types d effets de c pour i A : R c + (i) et R c (i) : ressources acquises et perdues pour i R c o (i) et R c (i) : ressources protégées et menacées pour i Applications des effets de c pour i A : RA i = RA i R c + (i) RA i = RA i R c i RM i = RM i R c (i) acquisition perte menace LE MODÈLE COR-E 22

23 Calcul de la valeur d un comportement V(c, i) : valeur pour d un comportement c pour un agent i, calculé par : o effets du comportement c sur les ressources pour l ensemble des agents A o v r, i : valeur d une ressource pour i V(c, i) ressources gagnées ressources protégées ressources perdues V c, i = v r, i v r, i j A r R c + j r R c o j r R c j LE MODÈLE COR-E 23

24 Sélection 1 2 comportement de protection c 1 de valeur positive maximum? non comportement d acquisition c 2 de valeur positive maximum? non oui oui aucune sélection sélection de c 1 sélection de c 2 Principe 1 de la théorie COR : la perte de ressource est plus importante que le gain de ressource LE MODÈLE COR-E 24

25 Exemple : file d attente proteste achète un ticket Ensembles de ressources de chaque agent i : Ressources acquises (RA i ) 1 rang dans la file ressources de réputation ressources de santé Ressources désirées (RD i ) tout rang meilleur que celui acquis par i Ressources menacées(rm i ) aucune LE MODÈLE COR-E 25

26 Exemple : file d attente Comportements possibles et effets : Acquisition doubler(i, j) + i acquiert le rang possédé par j - i perd une ressource de réputation Protection protester (i, j) + i protège son rang - j perd une ressource de réputation ou de santé Indications textuelles menace de la réputation : «proteste», «proteste violemment» menace de la santé : «menace de frapper la personne» LE MODÈLE COR-E 26

27 Exemple : file d attente Vidéo du scénario simulé avec COR-E LE MODÈLE COR-E 27

28 Simulation des groupes Nouveaux concepts : groupe (ensemble d agents) comportement collectif acquisition protection Un agent entre dans un groupe pour réaliser un comportement collectif. exemple : manifester pour protéger un emploi comportement collectif ressource menacée Scénario de manifestation simulé avec COR-E LE MODÈLE COR-E 28

29 Troisième partie : évaluation de COR-E 29

30 Evaluation Objectif Général H1 : comportements simulés par COR-E jugés crédibles et émotionnels Apport des composantes de COR-E : o H2 comportements d'acquisition et de protection émotion o H3 préférences sur les ressources crédibilité o H4 utilisation d une ressource psychologique, la «réputation» crédibilité o Protocole 1. implémentation d'un scénario de simulation avec COR-E (file d attente) 2. production de vidéos de simulation avec ce scénario permettant de contrôler chaque hypothèse (11 vidéos au total) 3. questionnaire en ligne sur des vidéos produites EVALUATION DE COR-E 30

31 Evaluation Questionnaire sur Internet (liste de diffusion du RISC) 113 participants Q1. Les comportements des personnages sont-ils crédibles? pas du tout d'accord tout à fait d'accord / sans opinion; Q2. Ces comportements sont-ils liés à des émotions chez les personnages? oui / non / sans opinion; Q3. Si oui, lesquelles (par ordre de préférence)? 3 choix possibles : colère / peur / tristesse / joie / dégoût / surprise / fierté / honte / mépris / amour / haine / ennui / frustration / autres / aucune. Chaque participant évalue toutes les vidéos EVALUATION DE COR-E 31

32 Résultats H2 : comportements de protection et acquisition activés comportements COR-E jugés émotionnels Q2. Ces comportements sont-ils liés à des émotions chez les personnages? Légende : oui non test du Chi2 significatif 92,04% vidéo 2a A & P 7,96% 48,67% 51,33% vidéo 2b A & non P 81,42% vidéo 2c non A & non P 18,58% Conditions A : les agents peuvent doubler (Acquisition) P : les agents peuvent protester (Protection) EVALUATION DE COR-E 32

33 Résultats H3 : préférences bien configurées meilleure crédibilité Q1. Les comportements des personnages sont-ils crédibles? score de crédibilité Légende : a préf. nominales COR-E complet + config. ok COR-E : incomplet / config. non ok 3b préf.non nominales 3c préf. aléat. vidéo Conditions test t de Student significatif préf. nominales (supposées crédibles) : 3/4 : Santé i R Réputation i R Rang 1/4 : Santé i R Rang i R Réputation préf. non nominales : Santé i R Rang i R Réputation EVALUATION DE COR-E 33

34 Résultats H4 : ressource de réputation meilleure crédibilité Q1. Les comportements des personnages sont-ils crédibles? score de crédibilité Légende : COR-E complet + config. nominale COR-E : incomplet / config. non nominale 4a réput. 4b non réput. vidéo test t de Student significatif Conditions réput : ressources de réputation simulées non réput : ressources de réputation non simulées EVALUATION DE COR-E 34

35 Résultats H1a : comportements COR-E jugés crédibles Q1. Les comportements des personnages sont-ils crédibles? Légende : COR-E complet + config. nominale COR-E : incomplet / config. non nominale test t de Student significatif score de crédibilité a non A & non P test A & P test préférences test réputation 2b A & non P 2c A & P 3a préf. nomin. 3b préf. non nomin. 3c préf. aléat. 4a réput. 4b non réput. vidéo EVALUATION DE COR-E 35

36 Résultats H1b : comportements COR-E jugés émotionnels Q2. Ces comportements sont-ils liés à des émotions chez les personnages? Légende : COR-E complet + config. ok COR-E : incomplet / config. non ok test du Chi2 significatif pourcentage de réponses «oui» à Q2 (émotion) 100% 80% 60% 40% 20% 0% 2a non A & non P test A & P test préférences test réputation 2b A & non P 2c A & P 3a préf. nomin. 3b préf. non nomin. 3c préf. aléat. 4a réput. 4b non réput. vidéo EVALUATION DE COR-E 36

37 Résultats H1 : comportements COR-E jugés crédibles et émotionnels émotion crédibilité COR-E score de crédibilité a 2b 2c 3a 3b 3c 4a 4b 100,00% 80,00% 60,00% 40,00% 20,00% 0,00% pourcentage de réponses «oui» à Q2 (émotion) COR-E émotion + crédibilité EVALUATION DE COR-E 37

38 Scénario de «l oiseau» Evaluation comparative avec le modèle EMA (Marsella & Gratch 2009) Objectifs comparer les comportements produits par COR-E comparer le paramétrage des deux modèles Scénario de «l oiseau» simulé avec COR-E EVALUATION DE COR-E 38

39 Scénario de «l oiseau» Comportements simulés par le modèle COR-E réalistes salaire 1 ϵ RD sgt salaire 1 ϵ RD sgt sante sgt ϵ RM sgt salaire 1 ϵ RD sgt états des ressources mobilite ois ϵ RD ois jouer(sgt,salaire 1 ) valeur : 2 frapper(sgt,ois,sante sgt ) valeur : 2 aider(sgt,ois,mobilite ois ) valeur : 3 comportement réalisé p 1 p 12 p 14 pas de temps EVALUATION DE COR-E 39

40 Scénario de «l oiseau» Moins de variables utilisées dans le modèle COR-E EMA et COR-E EMA COR-E valence préférences attribution causale états contrôle probabilité qu un agent ait l intention de réaliser une action probabilité que l action soit réalisée par l agent émotions intensités seuils ressources EVALUATION DE COR-E 40

41 Conclusion et Perspectives 41

42 Conclusion Modèle informatique d émergence des émotions fondé sur la théorie COR Caractéristiques de l architecture : comportements de protection et d'acquisition préférences ressources variées (ex : réputation) Facilité de configuration préférences ordinales catégories d émotion non simulées pas de probabilités ou de seuils CONCLUSION ET PERSPECTIVES 42

43 Conclusion Définition d un protocole d évaluation pour le modèle COR-E généralisable pour les modèles d émergence des émotions Résultats de l évaluation positifs : o comportements jugés crédibles et émotionnels o validation des caractéristiques de COR-E CONCLUSION ET PERSPECTIVES 43

44 Intégration de COR-E à Terra Dynamica COR-E est le Module Affectif, utilisé pour les comportements réactifs (court terme) Environnement Agent Module Motivationnel Module Affectif Module Cognitif Module Coordination Modules de Haut niveau Module Décisionnel propositions de comportements Actions (navigation, animation) Modules de Bas niveau Architecture de l Intelligence Artificielle de Terra Dynamica (de Sevin & al, 2012) CONCLUSION ET PERSPECTIVES 44

45 Questions ouvertes Evaluation compréhension du terme «crédible» différente selon les participants Priorités des comportements priorité rigide entre la protection et l acquisition Limitation : communication des émotions communication verbale, faciale, ou gestuelle des émotions non prise en charge exemple : un agent COR-E ne peut pas communiquer «je suis content» CONCLUSION ET PERSPECTIVES 45

46 Perspectives Aspects dynamiques apparition de nouvelles ressources désirées évolution de la valeur des ressources (ex : appréciation d une personne) Evaluation facilité de configuration de COR-E Expressivité enrichissement de la base de comportements et de la base de ressources CONCLUSION ET PERSPECTIVES 46

47 Perspectives Simulation des groupes nouveaux facteurs de décision : ressources possédées par le groupe ressources qu un personnage perd en rejoignant / quittant un groupe représentation des rivalités et affinités entre groupes : actes au nom du groupe Assistants psychologues existant : détection de signaux expressifs (voix, de l expression faciale) pour l évaluation de l état de dépression (SimSensei, Institute for Creative Technologies) valeur ajoutée de COR : compréhension de la cause de l état dépressif propositions de stratégies adaptées CONCLUSION ET PERSPECTIVES 47

48 Merci pour votre attention!

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