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 !