Un Mécanisme Constructiviste d'Apprentissage Automatique d'Anticipations pour des Agents Artificiels Situés

This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. The agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance.Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. À partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentés. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes basés sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. L'agent, à son tour, est composé de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativité et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fondé sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet à un agent situé de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorisé (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilisé pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance

Étude de cas des ressentis émotionnels de deux enseignantes débutantes d’éducation physique et sportive

Cet article est consacré à l'étude clinique des émotions de deux enseignantes débutantes d'éducation physique et sportive. Le but de cette étude est de mettre en avant les origines des émotions ressenties au cours de l'année de stage. Les protocoles utilisés sont l'autosupervision et le récit de vie. Les principaux résultats mettent en avant que le fait d'enseigner l'EPS engendre des émotions à majorité ressenties comme « négatives » et propres à cette matière. Leur apparition cyclique révèle l'importance de certaines caractéristiques des activités sportives enseignées et suggère l'effet angoissant de la coupure des vacances

Vie psychique et organisation

La direction par l'affectif, la gestion de la passion sont à ordre du jour dans les organisations qui ne veulent plus être perçues comme étant uniquement des systèmes de production ou des systèmes sociaux. Je désirerais montrer, qu'en fait, les organisations ont constamment pris en compte la vie psychique et l'imaginaire des sujets dans la mesure où elles ont proposé, à ceux-ci, une représentation d'ellesmêmes (un imaginaire social), qu'ils devaient, peu ou prou, intérioriser s'ils voulaient demeurer des membres de l'organisation. Je ne traiterai pas (bien que cela puisse présenter un certain intérêt) du temps où l'organisation n'était pas envisagée comme une réalité singulière mais comme le simple prolongement de la personnalité de l'entrepreneur

Apprentissage statistique de modèles de comportement multimodal pour les agents conversationnels interactifs

Face to face interaction is one of the most fundamental forms of human communication. It is a complex multimodal and coupled dynamic system involving not only speech but of numerous segments of the body among which gaze, the orientation of the head, the chest and the body, the facial and brachiomanual movements, etc. The understanding and the modeling of this type of communication is a crucial stage for designing interactive agents capable of committing (hiring) credible conversations with human partners. Concretely, a model of multimodal behavior for interactive social agents faces with the complex task of generating gestural scores given an analysis of the scene and an incremental estimation of the joint objectives aimed during the conversation. The objective of this thesis is to develop models of multimodal behavior that allow artificial agents to engage into a relevant co-verbal communication with a human partner. While the immense majority of the works in the field of human-agent interaction (HAI) is scripted using ruled-based models, our approach relies on the training of statistical models from tracks collected during exemplary interactions, demonstrated by human trainers. In this context, we introduce "sensorimotor" models of behavior, which perform at the same time the recognition of joint cognitive states and the generation of the social signals in an incremental way. In particular, the proposed models of behavior have to estimate the current unit of interaction ( IU) in which the interlocutors are jointly committed and to predict the co-verbal behavior of its human trainer given the behavior of the interlocutor(s). The proposed models are all graphical models, i.e. Hidden Markov Models (HMM) and Dynamic Bayesian Networks (DBN). The models were trained and evaluated - in particular compared with classic classifiers - using datasets collected during two different interactions. Both interactions were carefully designed so as to collect, in a minimum amount of time, a sufficient number of exemplars of mutual attention and multimodal deixis of objects and places. Our contributions are completed by original methods for the interpretation and comparative evaluation of the properties of the proposed models. By comparing the output of the models with the original scores, we show that the HMM, thanks to its properties of sequential modeling, outperforms the simple classifiers in term of performances. The semi-Markovian models (HSMM) further improves the estimation of sensorimotor states thanks to duration modeling. Finally, thanks to a rich structure of dependency between variables learnt from the data, the DBN has the most convincing performances and demonstrates both the best performance and the most faithful multimodal coordination to the original multimodal events.L'interaction face-à-face représente une des formes les plus fondamentales de la communication humaine. C'est un système dynamique multimodal et couplé – impliquant non seulement la parole mais de nombreux segments du corps dont le regard, l'orientation de la tête, du buste et du corps, les gestes faciaux et brachio-manuels, etc – d'une grande complexité. La compréhension et la modélisation de ce type de communication est une étape cruciale dans le processus de la conception des agents interactifs capables d'engager des conversations crédibles avec des partenaires humains. Concrètement, un modèle de comportement multimodal destiné aux agents sociaux interactifs fait face à la tâche complexe de générer un comportement multimodal étant donné une analyse de la scène et une estimation incrémentale des objectifs conjoints visés au cours de la conversation. L'objectif de cette thèse est de développer des modèles de comportement multimodal pour permettre aux agents artificiels de mener une communication co-verbale pertinente avec un partenaire humain. Alors que l'immense majorité des travaux dans le domaine de l'interaction humain-agent repose essentiellement sur des modèles à base de règles, notre approche se base sur la modélisation statistique des interactions sociales à partir de traces collectées lors d'interactions exemplaires, démontrées par des tuteurs humains. Dans ce cadre, nous introduisons des modèles de comportement dits "sensori-moteurs", qui permettent à la fois la reconnaissance des états cognitifs conjoints et la génération des signaux sociaux d'une manière incrémentale. En particulier, les modèles de comportement proposés ont pour objectif d'estimer l'unité d'interaction (IU) dans laquelle sont engagés de manière conjointe les interlocuteurs et de générer le comportement co-verbal du tuteur humain étant donné le comportement observé de son/ses interlocuteur(s). Les modèles proposés sont principalement des modèles probabilistes graphiques qui se basent sur les chaînes de markov cachés (HMM) et les réseaux bayésiens dynamiques (DBN). Les modèles ont été appris et évalués – notamment comparés à des classifieurs classiques – sur des jeux de données collectés lors de deux différentes interactions face-à-face. Les deux interactions ont été soigneusement conçues de manière à collecter, en un minimum de temps, un nombre suffisant d'exemplaires de gestion de l'attention mutuelle et de deixis multimodale d'objets et de lieux. Nos contributions sont complétées par des méthodes originales d'interprétation et d'évaluation des propriétés des modèles proposés. En comparant tous les modèles avec les vraies traces d'interactions, les résultats montrent que le modèle HMM, grâce à ses propriétés de modélisation séquentielle, dépasse les simples classifieurs en terme de performances. Les modèles semi-markoviens (HSMM) ont été également testé et ont abouti à un meilleur bouclage sensori-moteur grâce à leurs propriétés de modélisation des durées des états. Enfin, grâce à une structure de dépendances riche apprise à partir des données, le modèle DBN a les performances les plus probantes et démontre en outre la coordination multimodale la plus fidèle aux évènements multimodaux originaux

Apprentissage statistique de modèles de comportement multimodal pour les agents conversationnels interactifs

Face to face interaction is one of the most fundamental forms of human communication. It is a complex multimodal and coupled dynamic system involving not only speech but of numerous segments of the body among which gaze, the orientation of the head, the chest and the body, the facial and brachiomanual movements, etc. The understanding and the modeling of this type of communication is a crucial stage for designing interactive agents capable of committing (hiring) credible conversations with human partners. Concretely, a model of multimodal behavior for interactive social agents faces with the complex task of generating gestural scores given an analysis of the scene and an incremental estimation of the joint objectives aimed during the conversation. The objective of this thesis is to develop models of multimodal behavior that allow artificial agents to engage into a relevant co-verbal communication with a human partner. While the immense majority of the works in the field of human-agent interaction (HAI) is scripted using ruled-based models, our approach relies on the training of statistical models from tracks collected during exemplary interactions, demonstrated by human trainers. In this context, we introduce "sensorimotor" models of behavior, which perform at the same time the recognition of joint cognitive states and the generation of the social signals in an incremental way. In particular, the proposed models of behavior have to estimate the current unit of interaction ( IU) in which the interlocutors are jointly committed and to predict the co-verbal behavior of its human trainer given the behavior of the interlocutor(s). The proposed models are all graphical models, i.e. Hidden Markov Models (HMM) and Dynamic Bayesian Networks (DBN). The models were trained and evaluated - in particular compared with classic classifiers - using datasets collected during two different interactions. Both interactions were carefully designed so as to collect, in a minimum amount of time, a sufficient number of exemplars of mutual attention and multimodal deixis of objects and places. Our contributions are completed by original methods for the interpretation and comparative evaluation of the properties of the proposed models. By comparing the output of the models with the original scores, we show that the HMM, thanks to its properties of sequential modeling, outperforms the simple classifiers in term of performances. The semi-Markovian models (HSMM) further improves the estimation of sensorimotor states thanks to duration modeling. Finally, thanks to a rich structure of dependency between variables learnt from the data, the DBN has the most convincing performances and demonstrates both the best performance and the most faithful multimodal coordination to the original multimodal events.L'interaction face-à-face représente une des formes les plus fondamentales de la communication humaine. C'est un système dynamique multimodal et couplé – impliquant non seulement la parole mais de nombreux segments du corps dont le regard, l'orientation de la tête, du buste et du corps, les gestes faciaux et brachio-manuels, etc – d'une grande complexité. La compréhension et la modélisation de ce type de communication est une étape cruciale dans le processus de la conception des agents interactifs capables d'engager des conversations crédibles avec des partenaires humains. Concrètement, un modèle de comportement multimodal destiné aux agents sociaux interactifs fait face à la tâche complexe de générer un comportement multimodal étant donné une analyse de la scène et une estimation incrémentale des objectifs conjoints visés au cours de la conversation. L'objectif de cette thèse est de développer des modèles de comportement multimodal pour permettre aux agents artificiels de mener une communication co-verbale pertinente avec un partenaire humain. Alors que l'immense majorité des travaux dans le domaine de l'interaction humain-agent repose essentiellement sur des modèles à base de règles, notre approche se base sur la modélisation statistique des interactions sociales à partir de traces collectées lors d'interactions exemplaires, démontrées par des tuteurs humains. Dans ce cadre, nous introduisons des modèles de comportement dits "sensori-moteurs", qui permettent à la fois la reconnaissance des états cognitifs conjoints et la génération des signaux sociaux d'une manière incrémentale. En particulier, les modèles de comportement proposés ont pour objectif d'estimer l'unité d'interaction (IU) dans laquelle sont engagés de manière conjointe les interlocuteurs et de générer le comportement co-verbal du tuteur humain étant donné le comportement observé de son/ses interlocuteur(s). Les modèles proposés sont principalement des modèles probabilistes graphiques qui se basent sur les chaînes de markov cachés (HMM) et les réseaux bayésiens dynamiques (DBN). Les modèles ont été appris et évalués – notamment comparés à des classifieurs classiques – sur des jeux de données collectés lors de deux différentes interactions face-à-face. Les deux interactions ont été soigneusement conçues de manière à collecter, en un minimum de temps, un nombre suffisant d'exemplaires de gestion de l'attention mutuelle et de deixis multimodale d'objets et de lieux. Nos contributions sont complétées par des méthodes originales d'interprétation et d'évaluation des propriétés des modèles proposés. En comparant tous les modèles avec les vraies traces d'interactions, les résultats montrent que le modèle HMM, grâce à ses propriétés de modélisation séquentielle, dépasse les simples classifieurs en terme de performances. Les modèles semi-markoviens (HSMM) ont été également testé et ont abouti à un meilleur bouclage sensori-moteur grâce à leurs propriétés de modélisation des durées des états. Enfin, grâce à une structure de dépendances riche apprise à partir des données, le modèle DBN a les performances les plus probantes et démontre en outre la coordination multimodale la plus fidèle aux évènements multimodaux originaux

Musiquer : plaidoyer évolutionniste transdisciplinaire

Le sujet prend appui sur une hypothèse : à l’origine, la musique est un phénomène culturel et biologique, social (et donc pas privé) et communautaire (et donc pas individuel). Les travaux de plusieurs théoriciens évolutionnistes du langage et/ou de la musique étayent l’hypothèse selon laquelle l’objet de la musique dépasse l’opposition nature-culture. Quelle est alors l’influence de ces caractéristiques sur l’apparition de la musicalité ou d’une faculté de musique ? Pour avancer dans notre réflexion, nous mesurons la contribution des recherches sur les amusies quant à la question des origines de la musique. Par la suite, nous étudions le rapport entre l’intentionnalité et l’évolution de la musique. Nous nous concentrons sur la nature sociale du phénomène musical, puis proposons l'intégration de la caractérisation biologique et sociale de la musique dans une conception institutionnelle et communautaire. Ainsi fondée philosophiquement, notre hypothèse de départ devient le véhicule du dépassement disciplinaire convoité. Enfin, certaines options proposées par différents auteurs décrivant la contribution de la musique au développement de réseaux neuronaux à la propriété miroir sont évoquées. Et nous tentons de répondre à cette question, inévitable : la musique peut-elle, étant donné son caractère irréductiblement culturel, social et communautaire, entretenir des connexions neuronales? Nous examinons notamment à cette fin les implications de la théorie du chaos et des résultats des simulations informatiques multi-agents.The subject is based on an assumption: originally, the music is a cultural and a biological phenomenon, it is social (and not private) and institutional (and not individual). Several evolutionary theorists of language and/or music support the hypothesis that the purpose of language/music is beyond the opposition between nature and culture. Assuming those characteristics, then what is their influence on the development of musicality or of a faculty of music? To advance our thinking, we point out researches on the musical brain. Precisely, we evaluate the contribution of researches on amusia to the question of the origin of music. Subsequently, we study the relationship between intentionality and the evolution of music. Then, we focus on the social nature of the musical phenomenon, and propose to integrate social and biological characterization of music in a community and institutional conception. From then on, our assumption is philosophically founded and we assume that it can be an appropriate vehicle to exceed the disciplinary’s limits. Finally, we present some options proposed by different authors describing the contribution of music to the development of neural networks with a “mirror” property. Then, we try to answer this inevitable question: can music, given its irreducibly cultural, social and institutional characteristics, maintain neural connections? About this part, we examine the implications of chaos theory and the results of computer simulations

L'objet de parcours ...de l'art du savoir-faire au savoir-faire dans l'art

« ...le mot design a jeté un pont. S'il a pu le faire, c'est parce qu'il manifeste le rapport intime entre la technique et l'art. C 'est pourquoi ce mot désigne aujourd'hui approximativement le point où l'art et la technique en viennent à se recouvrir pour ouvrir la voie à une nouvelle culture » Vilém Flusser C'est en créant un contexte d'apprentissage basé sur la méthode maître-apprenti pour consolider mes acquis techniques, que j ' a i pu vivre une expérience de rencontre avec les détenteurs des savoir-faire artisanaux québécois. Le Cercle de Fermières de St-Fulgence ainsi que d'autres heureuses rencontres ont contribué à alimenter mon travail artistique, en plus de m'enraciner dans un terrain de création fertile. Je tente ainsi de créer un pont entre moi et l'autre, entre l'art et la technique, entre les savoir-faire traditionnels et ma pratique artistique contemporaine, entre l'architecture de l'objet et la matière textile, entre la tradition et l'innovation. Explorer cette zone de P«entre» me permet de créer des objets hybrides n'appartenant ni tout à fait à l'un, ni tout à fait à l'autre. Ma pratique artistique en design est parsemée de ces petits moments qui nous connectent aux autres ou qui nous ramènent à nous-mêmes : C'est en m'inspirant de gens, de rencontres, d'environnements, de situations, d'états d'âme qui font partie du quotidien, que j'aime créer des zones d'errances. Mes créations ne sont pas simplement des propositions d'espaces fonctionnels mais des propositions d'espaces intérieurs, un voyage en dedans. D'un point de vue plus philosophique, j'exploite le vide, la pause, comme une zone flottante de « l'entre » deux actions, matérialisé dans la création d'objets qui sont simplement des propositions, des invitations dans le parcours, ici et là... qui font émerger des instants non inscrits... qui suscitent l'envie du presque rien... des moments suspendus... Je définis « l'Objet de mon parcours » à travers mes expériences, mes rencontres, mes actions, mes réflexions et les retombées inhérentes au projet. Je propose une série d'objets issus de l'expérience, évoquant des souvenirs enfouis dans nos mémoires, des scènes, des images, des activités, des techniques, des matières empruntées au passé, actualisées dans une démarche résolument contemporaine, suscitant ainsi un renouvellement de nos perceptions. Également dans une perspective de transmission, il est important que cette expérience permette de perpétuer certains savoir-faire traditionnels qui sont en danger de disparition

Reconnaissance automatique des émotions à partir du signal acoustique

Nous nous intéressons à la détection automatique des appels problématiques dans un contexte réel de centres d'appels téléphoniques. Nous utilisons l'information sur l'état émotionnel du locuteur, véhiculée par le signal acoustique, pour détecter les problèmes de compréhension entre un locuteur et un système de dialogue humain-machine. Notre contribution se situe à deux niveaux. Au premier niveau, nous avons développé un système de reconnaissance automatique des émotions (RAE) basé sur les traits de type MFCC, avec la célérité et l'accélération, extraits au niveau d'une trame, analysés à l'échelle d'un énoncé, et modélisés par un mélange de gaussiennes. Nous avons optimisé les performances de ce système en ajustant trois types de paramètres : le nombre de mélanges de gaussiennes, l'utilisation de coefficients MFCC d'ordre supérieur (20 versus 13 coefficients) et l'utilisation d'un modèle du monde (UBM) pour l'entraînement des modèles GMM. Le système a été entraîné et testé pour reconnaître les classes des émotions du corpus de données LDC Emotional Prosody (LDC). D'après les résultats obtenus, nous avons apporté une amélioration de l'ordre de 11% par rapport aux meilleurs résultats de l'état de l'art utilisant le même corpus de données pour l'expérience neutre vs tristesse alors que nous avons reproduit les meilleures performances pour l'expérience neutre vs colère et pour rexpérience avec 15 classes d'émotions. Notre seconde contribution est l'expérimentation d'un nouveau modèle de système de RAE basé sur l'information prosodique à long terme obtenue par une approximation des courbes de l'énergie et de la fréquence fondamentale par des coefficients de polynômes de Legendre sur une échelle d'analyse appelée pseudosyllabe. Afin de mesurer l'efficacité de ce type de trait à long terme et de l'unité d'analyse, nous avons réalisé une comparaison de performance entre ce système et un système exploitant l'information prosodique à court terme (niveau de trame) sur l'échelle d'un énoncé. Les taux de reconnaissance obtenus avec"un système basé sur la pseudosyllabe et les coefficients de polynômes de Legendre et expérimenté avec le corpus LDC, sont nettement supérieurs à ceux d'un système basé sur Vénoncé et l'information à court terme. Le gain relatif réalisé est de l'ordre de 6% pour la reconnaissance des émotions neutre vs colère, tandis que ce gain est de l'ordre 91% pour neutre vs tristesse. Enfin, nous avons obtenu une amélioration de l'ordre de 41% pour la détection de 15 classes d'émotions

L'incompatibilité de deux visions darwiniennes de l'esprit humain : la psychologie évolutionniste et le "darwinisme neuronal"

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l’Université de MontréalAlors que l'on assiste, depuis l'aube des années 1990, à un regain de popularité de la pensée de Charles Darwin dans l'étude de l'être humain, on constate que les deux principales écoles qui sont responsables de cette réhabilitation, la psychologie évolutionniste et le "darwinisme neuronal, défendent des thèses nettement incompatibles au sujet de la nature de la psyché humaine. L'esprit se compose-t-il exclusivement de modules ? Se développe-t-il sous l'emprise tyrannique des gènes ? Si tel est le cas, est-il possible de réduire la psychologie à la biologie évolutionniste ? À ces trois questions, la psychologie évolutionniste, qui découle historiquement de la sociobiologie, répond par l'affirmative, alors que le "darwinisme neuronal", développé par les neurologues Jean-Pierre Changeux et Gerald Edelman, répond par la négative. Après avoir exposé, à l'aide de la littérature philosophique des dernières années, les failles épistémologiques et ontologiques de la psychologie évolutionniste, le présent projet procède à une analyse philosophique du "darwinisme neuronal". Ce que ce second examen permet de suggérer, sans le démontrer hors de tout doute, c'est que l’esprit n'est pas massivement modulaire, que son développement est épigénétique, et par conséquent, que la psychologie préserve son autonomie épistémique par rapport à la biologie évolutionniste