Projet KidLearn : Vers une personnalisation motivante des parcours d’apprentissage

Article de médiation scientifiqueBulletin de l'Association française pour l'Intelligence Artificielle vise à fournir un cadre de discussions et d'échanges au sein de la communauté universitaire et industrielle. Ainsi, toutes les contributions, pour peu qu'elles aient un intérêt général pour l'ensemble des lecteurs, sont les bienvenues. En particulier, les annonces, les comptes rendus de conférences, les notes de lecture et les articles de débat sont très recherchés. Le Bulletin de l'Af IA publie également des dossiers plus substantiels sur différents thèmes liés à l'IA. Le comité de rédaction se réserve le droit de ne pas publier des contributions qu'il jugerait contraire à l'esprit du bulletin ou à sa politique éditoriale. En outre, les articles signés, de même que les contributions aux débats, reflètent le point de vue de leurs auteurs et n'engagent qu'eux-mêmes. Édito Ce second numéro de l'année du Bulletin de AfIA est consacré à un dossier thématique monté par Marie LEFEVRE (Université Claude Bernard Lyon 1, LIRIS) sur « IA & Éducation ». Il s'agit un dossier très complet qui est présenté ici, avec pas moins de 15 contributions provenant d'autant d'équipes ou laboratoires français (voir page 5). Ce Bulletin vous présente également le compte rendu de la seconde journée « Philosophie des sciences et intelligence artificielle » du 6 février 2020 (voir page 61). Vous y trouverez enfin la liste des thèses et HDR soutenues lors du trimestre écoulé. La composition actuelle du Conseil d'Administration se trouve en quatrième de couverture de tous nos bulletins (voir page 66). Encore un grand merci à tous les contributeurs de ce numéro, sans oublier Claire LEFÈVRE pour sa relecture assidue

Learn to adapt based on users' feedback

International audienceAdaptive and personalized behavior is becoming essential and desirable in Human-Robot Interactive systems. We are interested in adaptive robots that learn from interaction traces (previous interactions with users). Our proposal is based on types of interactions where users express their level of satisfaction through feedback. Indeed, depending on the situation of interaction and the user himself, the robot behavior should adjust, and therefore can be judged, differently. From interaction traces (including robot actions and users' feedback), we aim to extract \textit{adaptation rules} that give the dependencies between certain attributes of the interaction situation and/or the user profile, and the level of user satisfaction. We propose two learning algorithms to learn these adaptation rules. The first algorithm is direct, certain and optimal but slow to converge. The second is able to detect the importance of certain attributes in the adaptation process. It generalizes adaptation rules on unknown situations and to first time users, which makes it an approach with risk. We detail in this paper, our proposed model, both learning algorithms, and an evaluation of the learned rules from both algorithms by simulations and through a scenario with real users