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COR-E : un modèle pour la simulation d’agents affectifs fondé sur la théorie COR
DIRECTION: NICOLAS SABOURET
ENCADREMENT : NICOLAS SABOURET, V INCENT CORRUBLE, ET IENNE DE SEVIN
SABRINA CAMPANO
Université Pierre et Marie Curie
Laboratoire d’Informatique de Paris 6
SOUTENANCE DE THÈSE - 06 JUIN 2013
Contexte : le projet Terra Dynamica
INTRODUCTION 2
• peupler une ville virtuelle avec des personnages (agents) exhibant des comportements crédibles
• 100 000 agents, plusieurs niveaux de granularité (individu, groupe, foule)
→ Systèmes Multi-Agents
Simuler des comportements affectifs crédibles
→ Informatique Affective
Objectif lié à cette thèse :
Objectifs principaux
Introduction
Domaines de l’Informatique Affective (Picard,1997)
INTRODUCTION 3
• 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
Deux approches en psychologie des émotions
INTRODUCTION 4
exemple de William James, 1890
vision de l’ours
émotion de peur
fuite
sensations
Première approche (intuitive) :
Seconde approche :
vision de l’ours
fuite
sensations
émotion de peur
émotion : interprétation de nos comportements et de nos sensations
Deux façons de simuler des comportements affectifs
2) déclencher des comportements émotionnels sans utiliser de catégories d’émotions (Pfeifer, 1994)
5
1) déclencher des comportements émotionnels grâce à la simulation de catégories d’émotions (Elliott, 1992)
→ vue « entité »
→ vue « concept », modèles d’émergence des émotions
INTRODUCTION
• association émotion comportement• paramétrage (intensité, seuls)
Difficultés
INTRODUCTION 6
émotion 1
émotion 2
comportement 1
comportement 2
comportement 3
Modèles simulant des émotions (vue entité)
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)
Problématiques
INTRODUCTION 7
• formalisation et mise en œuvre d’une théorie psychologique • définition et mise en œuvre d’un protocole d’évaluation adapté
• simuler des personnages réalisant des comportements émotionnels crédibles• simplifier le paramétrage
approche émergente
Objectifs
Contributions
Plan
Première partie : état de l’art
Deuxième partie : le modèle COR-E
Troisième partie : évaluation du modèle COR-E
8
Première partie : état de l’art
9
Modèles informatiques des émotions :l’approche entité
ÉTAT DE L’ART 10
Affective Reasoner (Elliott 1992, Ortony & al. 1988)
Limitations :o choix des catégorieso une catégorie → plusieurs comportements, et vice versao définition de l'intensité des émotions et des seuils
catégorie émotionnelle activée + personnalité
comportement
Principe : variables d'évaluation catégorie émotionnelle activée
Les émotions comme concepts
ÉTAT DE L’ART 11
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-yearemotion war)
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.
ÉTAT DE L’ART 12
observateur humain : « ce robot est frustré »
Modèles informatiques des émotions :l’approche émergente
ÉTAT DE L’ART 13
Apports et limitations des modèles d’émergence des émotions encore incertains, en particulier pour la simulation de personnages virtuels
Actuellement : utilisation orientée sur les robots, environnements restreints (Avila Garcia, Canamero 2004 ; Dorner et al., 2006 ; Rank et Petta, 2007)
La théorie de la Conservation des Ressources
ÉTAT DE L’ART 14
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
Apports de la théorie CORPsychologie : 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
ÉTAT DE L’ART 15
Comment adapter cette théorie pour un modèle informatique ? Obtient-on des comportements émotionnels jugés crédibles ?Quelles sont les limitations d’un tel modèle informatique ? ?
Deuxième partie : le modèle COR-E
16
Modèle
LE MODÈLE COR-E 17
Proposition : architecture fondée sur la théorie psychologique de la COnservation des Ressources (COR, Hobfoll1981)
Un agent cherche à :
• protéger ses ressources
• acquérir de nouvelles ressources
Principes du modèle COR-E
Ressources de types variés : matérielles, psychologiques.
Modèle
LE MODÈLE COR-E 18
Caractéristiques de COR-E, COnservation of Resources Engineo chaque agent a des préférences individuelles sur des ressourceso 2 types de comportements : protection et acquisitiono préférences + état des ressources → comportement choisi
Architecture générale :
RessourcesDésirées
RessourcesMenacées
Comportementsde protection
RessourcesAcquises
Comportementsd’acquisition
Modèle
19
o Ensembles de ressources 𝑅 = {𝑟1, 𝑟2, … , 𝑟𝑛}
Préférences
Environnement
Un agent i ∈ 𝐴 a des préférences ≽𝑖𝑅′ sur un ensemble de ressources 𝑅′ ∈ 𝑅
∀𝑟′ ∈ 𝑅′ − 𝑟 , 𝑟′ ≻𝑖𝑅′ 𝑟 ⇒ 𝑣 𝑟, 𝑖 = 1
∀𝑟′ ∈ 𝑅′ − 𝑟 , 𝑟′ ∼𝑖𝑅′ 𝑟 ⇒ 𝑣 𝑟, 𝑖 = 𝑣(𝑟′, 𝑖)
∀𝑟′ ∈ 𝑅′ − 𝑟 ∧ ¬∃𝑟′′𝑡𝑞. (𝑟 ≻𝑖𝑅′𝑟′′ ∧ 𝑟′′ ≻𝑖
𝑅′ 𝑟′) ⇒ 𝑣(𝑟, 𝑖) = 𝑣 𝑟′, 𝑖 + 1𝑟 ∉ 𝑅′ ⇒ 𝑣 𝑟, 𝑖 = 0
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
o Ensembles d’agents 𝐴 = {𝑎1, 𝑎2, … , 𝑎𝑚}
LE MODÈLE COR-E
Préférences, un exemple
LE MODÈLE COR-E 20
r3r1
i
r2
R’
• sous-ensemble de ressources : 𝑅′ ∈ 𝑅 = 𝑟1, 𝑟2, 𝑟3• préférences de 𝑖 : 𝑟1 ≻𝑖
𝑅′ 𝑟2 , 𝑟3 ∼𝑖𝑅′ 𝑟1
𝑣 𝑟2, 𝑖 = 1𝑣 𝑟1, 𝑖 = 2𝑣 𝑟3, 𝑖 = 2
valeur des ressources pour 𝑖 ∶
instanciation possible pour les ressources
• 𝑟1 : estime de soi de l’agent 𝑖
• 𝑟2 : veste
• 𝑟3 : réputation de l’agent 𝑖
Modèle
LE MODÈLE COR-E 21
Comportements
Ensemble de comportements : 𝐶 = {𝑐1, 𝑐2, … , 𝑐𝑛}Tout agent 𝑖 ∈ 𝐴 peut réaliser un comportement c ∈ 𝐶 pour :o acquérir une ressourceo protéger une ressource
RessourcesDésirées 𝑅𝐷𝑖
RessourcesMenacée 𝑅𝑀𝑖
Comportementde protection
RessourcesAcquises 𝑅𝐴𝑖
Comportementd’acquisition
Modèle
LE MODÈLE COR-E 22
Effets d’un comportement
Réalisation d’un comportement 𝑐Effets de 𝑐 sur les ressources
d’un ensemble d’agents 𝐴′ ∈ 𝐴
Types d’effets de 𝑐pour ∀𝑖 ∈ 𝐴′ :
• 𝑅𝐴𝑖 = 𝑅𝐴𝑖 ∪ 𝑅𝑐+(𝑖)
• 𝑅𝐴𝑖 = 𝑅𝐴𝑖 − 𝑅𝑐− 𝑖
• 𝑅𝑀𝑖 = 𝑅𝑀𝑖 ∪ 𝑅𝑐•(𝑖)
Applications des effets de 𝑐 pour ∀𝑖 ∈ 𝐴′ :
• 𝑅𝑐+(𝑖) et 𝑅𝑐
−(𝑖) : ressources acquises et perdues pour i• 𝑅𝑐𝑜(𝑖) et 𝑅𝑐
•(𝑖) : ressources protégées et menacées pour i
acquisitionpertemenace
Calcul de la valeur d’un comportement
LE MODÈLE COR-E 23
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
gagnéesressources protégées
ressources perdues
𝑉 𝑐, 𝑖 =
𝑗∈𝐴′
𝑟∈𝑅𝑐+ 𝑗 ∪𝑟∈𝑅𝑐
𝑜 𝑗
𝑣 𝑟, 𝑖 −
𝑟∈𝑅𝑐− 𝑗
𝑣 𝑟, 𝑖
Sélection
LE MODÈLE COR-E 24
comportement de protection 𝑐1de valeur positive maximum ?
Principe 1 de la théorie COR : la perte de ressource est plus importante que le gain de ressource
comportement d’acquisition 𝑐2de valeur positive maximum ?
sélection de 𝑐1
non
oui
sélection de 𝑐2oui
1
2
aucune sélectionnon
Exemple : file d’attente
LE MODÈLE COR-E 25
Ressources acquises (𝑹𝑨𝒊)• 1 rang dans la file• ressources de réputation• ressources de santé
Ensembles de ressources de chaque agent 𝑖 :
Ressources désirées (𝑹𝑫𝒊)• tout rang meilleur que celui acquis par i
protesteachèteun ticket
Ressources menacées(𝑹𝑴𝒊)• aucune
LE MODÈLE COR-E 26
Exemple : file d’attente
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
Comportements possibles et effets :
Indications textuelles• menace de la réputation : « proteste », « proteste violemment »• menace de la santé : « menace de frapper la personne »
Exemple : file d’attente
Vidéo du scénario simulé avec COR-E
LE MODÈLE COR-E 27
Simulation des groupes
LE MODÈLE COR-E 28
Scénario de manifestation simulé avec COR-E
Un agent entre dans un groupe pour réaliser un comportement collectif.
exemple : manifester pour protéger un emploi
• groupe (ensemble d’agents) • comportement collectif
acquisition protection
ressource menacée
comportement collectif
Nouveaux concepts :
Troisième partie : évaluation de COR-E
29
Evaluation
EVALUATION DE COR-E 30
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
Objectif Général
o H1 : comportements simulés par COR-E jugés crédibles et émotionnelsApport des composantes de COR-E :
o H2 comportements d'acquisition et de protection→ émotiono H3 préférences sur les ressources → crédibilitéo H4 utilisation d’une ressource psychologique, la « réputation » → crédibilité
Evaluation
EVALUATION DE COR-E 31
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.
Questionnaire sur Internet (liste de diffusion du RISC) → 113 participants
Chaque participant évalue toutes les vidéos
Résultats
EVALUATION DE COR-E 32
H2 : comportements de protection et acquisition activés → comportements COR-E jugés émotionnels
92,04%7,96%
51,33%
48,67%
Q2. Ces comportements sont-ils liés à des émotions chez les personnages ?
oui nonLégende :
vidéo 2aA & P
vidéo 2b A & non P
vidéo 2cnon A & non P
18,58%
81,42%
test du Chi2 significatif
A : les agents peuvent doubler (Acquisition)P : les agents peuvent protester (Protection)
Conditions
12345678
Résultats
EVALUATION DE COR-E 33
H3 : préférences bien configurées → meilleure crédibilité
Q1. Les comportements des personnages sont-ils crédibles ?
3apréf.
nominales
3bpréf.non
nominales
3cpréf. aléat.
préf. nominales (supposées crédibles) :
• 3/4 : Santé ≻𝑖𝑅′ Réputation ≻𝑖
𝑅′ Rang
• 1/4 : Santé ≻𝑖𝑅′ Rang ≻𝑖
𝑅′ Réputation
préf. non nominales :
• Santé ≻𝑖𝑅′ Rang ≻𝑖
𝑅′ Réputation
COR-E complet + config. ok
COR-E : incomplet / config. non ok
Légende :
Conditions
test t de Student significatif
score decrédibilité
vidéo
1234567
Résultats
EVALUATION DE COR-E 34
H4 : ressource de réputation → meilleure crédibilité
4aréput.
4bnon réput.
Q1. Les comportements des personnages sont-ils crédibles ?
COR-E complet + config. nominale
COR-E : incomplet / config. non nominale
Légende :
réput :• ressources de réputation
simuléesnon réput :• ressources de réputation
non simulées
Conditions
test t de Student significatif
score decrédibilité
vidéo
12345678
Résultats
EVALUATION DE COR-E 35
H1a : comportements COR-E jugés crédiblesQ1. Les comportements des personnages sont-ils crédibles ?
2anon A &
non P
2bA &
non P
2cA & P
4aréput.
4bnon réput.
3apréf.
nomin.
3bpréf. nonnomin.
3cpréf. aléat.
test A & P test préférences test réputation
COR-E complet + config. nominale
COR-E : incomplet / config. non nominale
Légende : test t de Student significatif
score decrédibilité
vidéo
0%20%40%60%80%
100%
Résultats
EVALUATION DE COR-E 36
Q2. Ces comportements sont-ils liés à des émotions chez les personnages ?
COR-E complet + config. ok
COR-E : incomplet / config. non ok
Légende :
test A & P test préférences test réputation
2anon A &
non P
2bA &
non P
2cA & P
4aréput.
4bnon réput.
3bpréf. nonnomin.
3cpréf. aléat.
H1b : comportements COR-E jugés émotionnels
test du Chi2 significatif
pourcentage deréponses « oui » à Q2 (émotion)
3apréf.
nomin.
vidéo
Résultats
EVALUATION DE COR-E 37
H1 : comportements COR-E jugés crédibles et émotionnels
1
2
3
4
5
6
7
0,00%
20,00%
40,00%
60,00%
80,00%
100,00%
émotion crédibilité COR-E
2a 2b 2c 4a 4b3a 3b 3c
score decrédibilité
pourcentage deréponses « oui » à Q2 (émotion)
émotion + crédibilitéCOR-E
Scénario de « l’oiseau »
EVALUATION DE COR-E 38
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 39
Scénario de « l’oiseau »
salaire1 ϵ RDsgt salaire1 ϵ RDsgt
santesgt ϵ RMsgt
frapper(sgt,ois,santesgt)valeur : 2
salaire1 ϵ RDsgt
mobiliteois ϵ RDois
aider(sgt,ois,mobiliteois)valeur : 3
jouer(sgt,salaire1)valeur : 2
pas de tempsp1 p12 p14
états desressources
comportementréalisé
Comportements simulés par le modèle COR-E réalistes
EVALUATION DE COR-E 40
Scénario de « l’oiseau »
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
Moins de variables utilisées dans le modèle COR-E
Conclusion et Perspectives
41
Conclusion
CONCLUSION ET PERSPECTIVES 42
Modèle informatique d’émergence des émotions fondé sur la théorie COR
• comportements de protection et d'acquisition• préférences• ressources variées (ex : réputation)
Caractéristiques de l’architecture :
Facilité de configuration préférences ordinales catégories d’émotion non simulées → pas de probabilités ou de seuils
Conclusion
CONCLUSION ET PERSPECTIVES 43
Résultats de l’évaluation positifs :
o comportements jugés crédibles et émotionnels
o validation des caractéristiques de COR-E
Définition d’un protocole d’évaluation pour le modèle COR-E généralisable pour les modèles d’émergence des émotions
Intégration de COR-E à Terra Dynamica
CONCLUSION ET PERSPECTIVES 44
Module Motivationnel
Module Décisionnel
propositions de comportements
Module Affectif
Module Cognitif
Module Coordination
Actions (navigation, animation)
Modules deHaut niveau
Modules deBas niveau
COR-E est le Module Affectif, utilisé pour les comportements réactifs (court terme)
Architecture de l’Intelligence Artificielle de Terra Dynamica (de Sevin & al, 2012)
Environnement
Agent
Questions ouvertes
CONCLUSION ET PERSPECTIVES 45
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 »
Evaluation• compréhension du terme « crédible » différente selon les participants
Perspectives
CONCLUSION ET PERSPECTIVES 46
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
Perspectives
47
• 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
Simulation des groupes
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
Merci pour votre attention !
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