Modélisation cognitive d'interactions humaines<br />dans un cadre de planification multi-agents

This PhD thesis aims at improving the design of multi-agent systems, thanks to the study and the modelling of human capabilities of planning and interaction. It is based on a psychological experiment where human subjects had to solve a planning problem with incomplete information.The protocols collected during the experiment has been analyzed from from the planning point of view and from the interaction point of view. Thus, a model of human planning and a model of human interaction are proposed.The human planning model and the human interaction model are integrated homogeneously into a new agent architecture called BDIGGY. Among existing agent models, the BDI (Belief, Desire, Intention) one offers an interesting framework to design deliberative agents able to plan and interact according to their mental states. Therefore, the BDIGGY architecture is a merging of the IGGY system (a pre-existent human planning model) and the BDI architecture extended to a cooperative problem solving context.The human interaction model included in BDIGGY is twofold :1. it is based on the speech act theory to model the utterances, with a set of performatives (as in classical ACL) applied to beliefs and desires ;2. it uses a discourse model, represented by timed automata, to describe the dynamics of human conversations, instead of rigid communication protocols.The utterance level and the discourse level are synchronized by a semantics of the performatives. This semantics summarizes the pre-conditions and the post-conditions that should be verified when receiving and sending a message, according to knowledge of the agent.In BDIGGY, the interaction, planning and knowledge are linked thanks to the BDI concept. The BDIGGY architecture is validated by comparing, with a "Turing-like" test, the experimental protocols from the psychological experiment and the protocols generated by the BDIGGY agents, during a simulation of the problem solving.Cette thèse vise à améliorer la conception des systèmes multi-agents, par l'étude et la modélisation des capacités humaines de planification et d'interaction. Elle s'appuie sur une expérimentation psychologique durant laquelle des sujets humains avaient à résoudre un problème de planification en connaissances incomplètes.Les protocoles collectés au cours de cette expérimentation ont été analysés du point de vue de la planification et du point de vue des interactions. Ainsi, un modèle de la planification humaine et un modèle de l'interaction humaine ont pu être conçus.Ces deux modèles sont intégrés de façon homogène à une nouvelle architecture d'agent appelée BDIGGY. Parmi les modèles d'agents existants, le modèle BDI (Belief, Desire, Intention) offre un cadre intéressant pour la conception d'agents délibératifs capables de planifier etd'interagir selon leurs états mentaux. Ainsi, l'architecture BDIGGY est née d'une fusion entre le système IGGY (un système pré-existant de planification humaine) et une architecture BDI étendue à la résolution coopérative de problèmes.Le modèle de l'interaction humaine introduit dans BDIGGY est sur deux niveaux :1. il s'appuie sur la théorie des actes de langage pour modéliser les énoncés, à l'aide d'un ensemble de performatives (comme c'est le cas dans les ACL classiques) appliquées à des états mentaux ;2. il utilise un modèle du discours, représenté par des automates temporisés, pour décrire la dynamique des conversations humaines, en remplacement des protocoles de communication jugés trop rigides.Les niveaux de l'énoncé et du discours sont liés par une sémantique des performatives. Cette sémantique décrit les pré-conditions et les post-conditions portant sur les états mentaux des agents, à la réception et à l'envoi de messages.Dans BDIGGY, l'interaction, la planification et les connaissances s'entrelacent grâce auxconcepts BDI.L'architecture BDIGGY est validée en comparant au cours d'un test "à la Turing", les protocoles expérimentaux provenant de l'expérimentation psychologique et les protocoles générés par des agents BDIGGY, durant une simulation de la résolution du problème

Interactions dans les Communautés Mixtes Humains-Agents : Etat de l'Art

International audienc

Reconnaissance de motifs dialogiques approchés

International audienceDans le cadre de la modélisation du dialogue, nous présentons une méthode générique permettant l'alignement de motifs approchés en deux dimensions appliquée à des matrices d'annotations codant des dialogues. L'approche utilisée, basée sur un algorithme de programmation dynamique et une mesure de similarité, permet l'identification de motifs similaires à un motif de référence. Ce procédé a été mis en pratique par la recherche de motifs récurrents dans des annotations de dialogues entre parents et enfants, lors de la narration d'histoires enfantines. Les motifs de référence utilisés sont issus d'un précédent travail [12]. Nous présentons brièvement quelques exemples d'alignements obtenus à partir d'un motif

Reconnaissance de motifs dialogiques approchés

International audienceDans le cadre de la modélisation du dialogue, nous présentons une méthode générique permettant l'alignement de motifs approchés en deux dimensions appliquée à des matrices d'annotations codant des dialogues. L'approche utilisée, basée sur un algorithme de programmation dynamique et une mesure de similarité, permet l'identification de motifs similaires à un motif de référence. Ce procédé a été mis en pratique par la recherche de motifs récurrents dans des annotations de dialogues entre parents et enfants, lors de la narration d'histoires enfantines. Les motifs de référence utilisés sont issus d'un précédent travail [12]. Nous présentons brièvement quelques exemples d'alignements obtenus à partir d'un motif

Une architecture d'agent conversationnel collaboratif et pédagogique pour les simulations immersives

International audienceDans certains environnements virtuels pour l'apprentissage humain, les apprenants doivent collaborer avec un ou plusieurs agents auto-nomes pour mener à bien leurs tâches. Cet article propose une nouvelle architecture d'agent, PC 2 BDI, qui permet d'adapter le comportement de l'agent en fonction de trois agendas : les tâches à mener, les dialogues et le scénario pé-dagogique. Cette architecture permet la mise en place de stratégies de dialogues à la fois ré-actives aux besoins de l'apprenant et aux dialogues en cours, et proactive pour la coordination entre membres et la mise en oeuvre des pri-mitives pédagogiques. Abstract In certain virtual environments for human learning , learners need to collaborate with one or more autonomous agents to carry out their tasks. This article proposes a new agent architecture , PC 2 BDI, which allows to adapt the behavior of the agent based on three agendas : the tasks to carry out, dialogues, and the pe-dagogical scenario. It allows the establishment of dialogues strategies both reactive to learner needs and ongoing dialogues, and proactive for the coordination among members and the implementation of pedagogical primitives

Polyhedral combinatorics of the K-partitioning problem with representative variables

International audienceThe K-partitioning problem consists in partitioning the vertices of a weighted graph in K sets in order to minimize a function related to the edge weights. We introduce a linear mixed integer formulation with edge variables and representative variables. We investigate the polyhedral combinatorics of the problem, study several families of facet-defining inequalities and evaluate their efficiency on the linear relaxation

Modélisation cognitive d'interactions humaines dans un cadre de planification multi-agents

[Résumé en français] cette thèse s'appuie sur une expérimentation psychologique ayant permis de concevoir des modèles cognitifs de la planification humaine et de l'interaction humaine. Ces deux modèles sont intégrés de façon homogène à une nouvelle architecture d'agent appelée BDIggy, née d'une fusion entre le système Iggy (un système pré-existant de planification humaine) et une architecture BDI étendue à la résolution coopérative de deux problèmes.Le modèle de l'interaction humaine introduit dans BDIggy est sur deux niveaux : un modèle de l'énonce et un modèle du discours liés par une sémantique des performatives. Dans BDIggy, l'interaction, la planification et les connaissances s'entrelacent grâce aux concepts BDI. L'architecture BDIggy, qui permet de simuler la résolution du problème, est validée par un test "à la Turing".PARIS13-BU Sciences (930792102) / SudocSudocFranceF

Une nouvelle heuristique pour l'alignement de motifs 2D par programmation dynamique

National audienceNous présentons une nouvelle heuristique pour calculer des alignements globaux et locaux de motifs en deux dimensions par programmation dynamique. Cette méthode consiste en une généralisation des formules de récurrence utilisées pour les alignements de séquences. A notre connaissance, cette étude est la première qui considére le calcul d'alignements locaux de motifs 2D qui plus est avec des scores quelconques. Nous avons évalué cette méthode sur la recherche de motifs répétés sur des annotations de dialogues entre parents et enfants de quatre ans lors de la narration de deux histoires enfantines. Nous avons pu mettre en évidence un motif commun à plusieurs dialogues

Une approche polyédrale pour le K-partitionnement de graphe appliqué à l'analyse de dialogue

International audienceNous nous intéressons à un problème de K-partitionnement pour desapplications en analyse de dialogues. Les sommets du graphecorrespondent à des motifs qui ont été déterminés lors d'une phasepréalable. Nous cherchons à partitionner ces motifs en K parties touten minimisant une fonction linéaire des coûts associés aux arêtes àl'intérieur des clusters. Nous nous basons sur une formulation contenant des variables d'arêteset de représentants. Ces dernières indiquent pour chaque partie quelest le sommet de plus petit indice. Nous montrons que la dimension du polyèdre correspondant dépend duparamètre K. Dans le cas général où le polyèdre est de dimensionpleine, nous identifions les inégalités de la formulation définissantdes facettes. Nous avons, de plus, étudié trois familles d'inégalités(les inégalités de 2-partitions, les inégalités "two-chorded cycle"ainsi que les inégalités d'ensembles dépendants) et identifié les casoù ces dernières définissent des facettes. Nous montrons, par lasuite, que les inégalités triangulaires qui ne définissent pas desfacettes peuvent être renforcées en y ajoutant une variable dereprésentants. Nous illustrons leur efficacité par des résultats numériques.</p