Alexandre Pauchet
Ses 3 Articles :
Mots-clefs : Modélisation cognitive, résolution coopérative de problèmes, planification humaine,interaction humaine, agents BDI.
Résumé : Cet article présente un modèle de planification et d’interaction humaine fondé sur uneexpérimentation psychologique. Notre but est d’améliorer la conception des systèmes multi-agents interagissant avec les humains. Nous cherchons à analyser, modéliser et simuler lescapacités humaines de planification et d’interaction durant la résolution coopérative de pro-blèmes. Cet article présente une architecture originale appelée BDIGGY reliant de façon ho-mogène l’interaction et la planification.
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Mots-clefs : Architecture, agent conversationnel,simulation, environnements d’apprentissage
Résumé : Dans certains environnements virtuels pourl’apprentissage humain, les apprenants doiventcollaborer avec un ou plusieurs agents autonomes pour mener à bien leurs tâches. Cet article propose une nouvelle architecture d’agent,PC2 BDI, qui permet d’adapter le comportementde l’agent en fonction de trois agendas : lestâches à mener, les dialogues et le scénario pédagogique. Cette architecture permet la mise enplace de stratégies de dialogues à la fois réactives aux besoins de l’apprenant et aux dialogues en cours, et proactive pour la coordination entre membres et la mise en oeuvre des primitives pédagogiques.
Mots-clefs : Systèmes multiagents,communautés mixtes,agents virtuels,robots,compagnons artificiels.
Résumé : L’explosion du nombre d’objets connectés, de l’informatique ubiquitaire et des interfaces humain-machine intuitives et naturelles permet une multiplication des Systèmescyber-physiques. Si les interactions avec un seul utilisateur disposent d’une littérature abondante dans le domainedes agents virtuels incarnés, la mise en place de Systèmes coopératifs intégrant plusieurs utilisateurs et plusieurs agents virtuels reste difficile. Les problématiquesclassiques, telles que la gestion des tours de paroles parexemple, doivent être adaptées au contexte multipartie. Denouvelles problématiques, triviales en contexte dyadiquecomme la détection du destinataire d’un énoncé, émergentégalement. Dans cet article, nous discutons les défis actuels posés par les communautés mixtes agents-humainstant au niveau des agents que du systèmes multi-agents dansson ensemble.L’explosion du nombre d’objets connectés et de l’informatique ubiquitaire permet une multiplication des Systèmescyber-physiques dans le contexte de l’Internet des Objets.Cette tendance s’accompagne de la mise à disposition d’interfaces humain-machine intuitives et naturelles dont l’objectif est de permettre aux utilisateurs d’interagir aisément.Nous pouvons par exemple citer Alexa, Siri ou Cortana,qui permettent une interaction en langage naturel [21].De façon à faciliter l’acceptabilité de ces Systèmes et l’engagement des utilisateurs, de nombreux travaux se sont intéressé aux compagnons artificiels, qui regroupent agentsconversationnels animés et robots. Leurs principales applications se situent dans les domaines des environnements pour l’apprentissage humain [2, 46], dans lesquelsles agents peuvent à la fois peupler l’environnement et servir de tuteurs à l’apprenant, les services à la personne [37]et la santé physique ou mentale [11], ou encore le tourisme[45] pour guider les visiteurs et interagir avec eux.Si les interactions entre un utilisateur et un agent virtuelou un robot disposent d’une littérature abondante, la miseen place pratique de Systèmes coopératifs intégrant plusieurs utilisateurs et plusieurs compagnons artificiels restedifficile. Les problématiques classiques, telles que la gestion des tours de paroles par exemple, doivent être adaptées au contexte multipartie. De nouvelles problématiques,triviales en contexte dyadique comme la détection du destinataire d’un énoncé, émergent également.