Etude sur la définition et la modélisation de l`émotion

Transcription

Institut de la francophonie
pour l’informatique
Université Bretagne - Sud
MEMOIRE DE STAGE DE FIN D’ETUDES
Master de Recherche
Mention Informatique
Spécialité Intelligence Artificielle et Multimédia
Etude sur la définition et la modélisation de l’émotion
Stagiaire
DANG Thi Hai Ha
Responsables de l’encadrement :
Monsieur Dominique DUHAUT, professeur des universités, UBS
Madame Sabine LETELLIER-ZARSHENAS, maître de conférences,
UBS
Ce stage est réalisé au sein du laboratoire VALORIA
Campus universitaire de Bretagne-Sud
Vannes, Mars – Août, 2008
Table des matières
1
2
3
4
5
6
7
Introduction .....................................................................................................7
1.1
Thérapie assistée par robot .......................................................................7
1.2
Expérimentations avec Paro......................................................................9
1.3
Project EmotiRob ...................................................................................11
1.4
Stage de Master ......................................................................................12
1.5
Structure du mémoire .............................................................................13
Revue de la bibliographie...............................................................................15
2.1
Etudes sur la définition de l’émotion humaine : ......................................15
2.2
Etudes sur de récents modèles calculatoire des émotions ........................21
2.2.1
FLAME – Fuzzy Logic Adaptive Model of Emotion ......................21
2.2.2
ParleE – Adaptive Plan Based Event Appraisal Model of Emotions 23
2.2.3
Kismet - robot avec les émotions artificielles ..................................24
2.2.4
Greta – La dynamique de l’état affective dans un agent
conversationnel animé....................................................................................25
2.2.5
EMA – EMotion and Adaptation ....................................................26
2.2.6
GALAAD – GRAAL Affective and Logical Agent for
Argumentation and Dialog .............................................................................28
2.3
Conclusion .............................................................................................29
Modèle d’émotions de EmotiRob ...................................................................31
3.1
Théories de références ............................................................................31
3.1.1
Theory of Ortony & al. (1988) .......................................................31
3.1.2
Theory of Lazarus (1991) ...............................................................32
3.1.3
Theory of Scherer ...........................................................................33
3.1.4
MBTI of Meyers-Brigg and Meyers................................................34
3.1.5
Modèle proposé : Generic Robotic Architecture to Create Emotions
36
3.2
Intégration des caractéristiques du processus émotionnel dans GRACE ..41
3.2.1
Event appraisal ...............................................................................41
3.2.2
Coping............................................................................................41
3.2.3
Cinq sous-systèmes de l’émotion ....................................................42
3.2.4
Personnalité de type MBTI dans GRACE .......................................42
3.3
GRACE par rapport aux modèles informatiques récents .........................43
Objectif et validation d’une instance de GRACE............................................49
4.1
Objectif de l’expérimentation ................................................................49
4.2
Scénario de validation ............................................................................49
4.3
Fonctionnement de l’instance réduite de GRACE ...................................50
4.4
Données en entrées.................................................................................51
4.5
Mise en œuvre ........................................................................................52
4.5.1
Programmation ...............................................................................52
4.5.2
Expérimentation .............................................................................54
4.6
Conclusion .............................................................................................55
Conclusion et perspectives .............................................................................57
Annexe...........................................................................................................59
6.1
history.txt ...............................................................................................59
6.2
interp.txt.................................................................................................59
6.3
predictData.txt........................................................................................60
Références .....................................................................................................61
Mémoire de stage M2 – DANG Thi Hai Ha
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Remerciements
Je tiens particulièrement à remercier professeur Dominique DUHAUT, mon
responsable de stage, pour l’encadrement, l’aide, les conseils utiles et
l’environnement de travail très chaleureuse qu’il m’a donné pendant toute la durée
du stage.
Je tiens également à remercier Sabine LETELLIER-ZARSHENAS, pour son
explication très clairement des nouveaux concepts, ses aides, ses commentaires et
ses discussions qui ont fait progresser mon travail.
Je voudrais remercier tout le personnel du laboratoire VALORIA et particulièrement
l’équipe du projet EmotiRob pour leur accueil chaleureux.
J’adresse mes sincères remerciements à tous les professeurs de l’IFI, qui sont
quelquefois très sévères, pour m’avoir enseigné et me donné les cours intéressants
pendant mes études au niveau master. Je profite de cette occasion pour dire
remercier à tous les personnels de l’IFI qui m’ont apporté de l’aide.
Finalement, je voudrais remercier ma famille, mes parents et mes amis qui sont
toujours près de moi et m’ont apporté le courage dans les moments difficiles.
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Résumé
Plusieurs études antérieurs ont prouvé que la thérapie assistée par robot est utile
non seulement en tant que des moyens d'interaction entre les enfants et les
thérapeutes, mais également en leur apportant un genre d'affection ou d'attention. Le
projet EmotiRob se situe dans cette tendance en visant à concevoir un robot
compagnie pour les enfants fragilisés ou pour les enfants devant subir un séjour long
à l’hôpital. Dans le cadre du projet EmotiRob, ce stage de Master, inspiré par
l’aspect psychologique de l’interaction humane, vise donc à faire une étude sur le
changement de l’état émotionnel au cours de cette interaction. Cet objectif cherche à
répondre à la question : qu’est-ce qu’une émotion ? En regardant les études
antérieures des philosophes et des psychologues, on trouve qu’il n’y a pas de
consensus sur la définition de l’émotion. De l’autre côté, les travaux informatiques,
ceux qui nous sont plus proches, proposent eux-mêmes des modèles différents. Par
conséquent, on restreint l’objectif du stage à l’étude sur la définition et sur la
modélisation de l’émotion.
Le travail du stage consiste à proposer une définition de l’émotion, à vérifier sa
généricité et réaliser une instance réduite de cette définition pour pouvoir valider au
fur et à mesure la pertinence des éléments importants dans la composition de ce
modèle de l’émotion.
Mots clés : Emotion, définition de l’émotion, modélisation de l’émotion,
modélisation des robots de compagnon.
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Abstract
Many anterior researches have proved that the Robot Assisted Therapy is useful
not only in term of interaction means between children and their therapist but also in
bringing them a genre of affection or attention. In the same tendency, the project
EmotiRob aims at designing a robot companion for impaired children or for children
having to undergo lengthy hospital stays. Inspired from psychological aspect of
human interaction and enduring in the ambition of project EmotiRob, this stage aims
at study the change of emotional state during this interaction. This goal drives us to
the following question: what is an emotion? In studying the anterior researches of
several philosophers and psychologists, we found that there is no consensus on
definition of emotion. On the other hand, the researches in informatics, which seem
to be closed to ours, proposed themselves different models. Therefore, the goal of
stage is now restrained into a study on the definition and modeling of emotions.
The work of this stage consists of proposing a definition of emotions, verifying its
generality and then realizing a simple instance of this definition in order to be able to
validate the pertinence of the definition step by step.
Key words: Emotion, emotion definition, emotion modeling, robot companion
construction.
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Liste des figures
Figure 1 - Architecture de FLAME ........................................................................21
Figure 2 - Composant émotionnelle du modèle FLAME ........................................22
Figure 3 - Architecture de ParleE ...........................................................................23
Figure 4 - Architecture du modèle d'émotions de Kismet .......................................25
Figure 5 - Réseaux dynamiques de croyance du modèle Greta ...............................26
Figure 6 - Architecture de EMA.............................................................................27
Figure 7 - Architecture de GALAAD .....................................................................28
Figure 8 - Typologie de la théorie d'Ortony et al. ...................................................32
Figure 9 - Standard de personnalité MBTI (1985) ..................................................35
Figure 10 - Architecture de GRACE ......................................................................37
Figure 11 - GRACE et FLAME .............................................................................43
Figure 12 - GRACE et ParleE ................................................................................44
Figure 13 - GRACE et les réseaux dynamique de Greta .........................................45
Figure 14 - GRACE et EMA..................................................................................46
Figure 15 - GRACE et GALAAD ..........................................................................46
Figure 16 - Fonctionnement de l'instance réduite de GRACE .................................50
Figure 17 - Affichage graphique du démo ..............................................................54
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1 Introduction
De nos jours, il existe un nombre croissant de recherche indiquant les nombreux
avantages que les animaux de compagnie offrent à des personnes, particulièrement à
des enfants et aux personnes âgées.
Certains études ont prouvé que les animaux sont capables d'abaisser le pression
sanguine, réduisant le rythme du coeur et de respiration, montrant les changements
positifs dans des niveaux hormonaux, altitude d'humeur, et facilitation sociale accrue
[1]. Etant donné ces bénéfices pour la santé et pour la société, la thérapie assistée par
animal (animal assisted therapy) est utilisée généralement pour le bénéfice des
enfants hospitalisés, ou des personnes âgées. Malheureusement, les animaux de
thérapie ne sont pas toujours à la disposition des patients dus aux allergies, au risque
de maladie, aux programmes de visites limités, ou à d'autres raisons. Ainsi, pour
fournir des prestations de santé, quand les animaux de thérapie ne sont pas
disponibles, les applications de type thérapie assistées par robot (également
appelée robot rehabilitation ou la robotique de réadaptation) ont récemment
attiré l'attention des chercheurs en robotique.
1.1 Thérapie assistée par robot
Les chats et les chiens ont la capacité d'améliorer les niveaux de confort des patients,
la tension artérielle et d'autres facteurs. L'utilisation des robots pourrait faire la
même chose tout en allégeant l’inquiétude du médecin concernant des inconvénients
possibles venant des animaux, tels que le besoin d'alimentation et d'exercice.
L'utilisation d'un robot évite également la possibilité de négliger ou abandonner
l’animal.
Les robots peuvent offrir des avantages particuliers dans la thérapie à long terme qui
exige des exercices intenses et réitérées de mouvement. Il est facile de voir que les
robots peuvent exécuter uniformément et avec précision la même tâche sans être
fatigués, enregistrer et s'ajuster sur les réponses du patient. Les robots ont également
un potentiel élevé pour la télé-réadaptation. Avec le robot, un thérapeute pourrait
théoriquement exécuter 10 sessions de thérapie en même temps, ou employer une
webcam pour fournir une thérapie à distance.
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D'autre part, ce genre de robot peut exécuter des tâches professionnels, comme des
opérations de manipulation dans un environnement structuré (transport papier dans
le travail bureautique, des méthodes d'essai dans le travail de laboratoire, etc.) et les
activités de la vie quotidienne dans les environnements structurés et non-structurés,
tels que jouer aux jeux, exécuter des tâches éducatives, manger, et aide aux tâches de
l’hygiène personnelle. Ceci implique l'utilisation des robots d'une manière différente
des applications industrielles où les robots fonctionnent normalement dans un
environnement structuré avec des tâches prédéfinies, séparées à des opérateurs
humains. En outre, des robots industriels sont actionnés avec le personnel
particulièrement qualifié avec une certaine connaissance de la technologie. Ceci peut
ne pas être le cas en robotique de réadaptation. Ainsi, la robotique de réadaptation
s’apparente plus à la robotique de service qui intègre des humains et les robots dans
les mêmes tâches, exigeant certains aspects de sûreté et pour laquelle une attention
particulière est donnée aux interfaces homme-machine. Ces derniers s’adressent
alors à des personnes avec une basse connaissance de programmation ou des
personnes avec des problèmes physiques actionnant un dispositif de programmation
spécifique. Par conséquent, plus d'attention doit être prêtée aux conditions d’usage,
car l'utilisateur est une partie du processus dans l'exécution de divers tâches.
Le travail sur la construction de robot revient à fabriquer un dispositif fait pour
planifier l’exécution d’une tâche spécifique ou d’une série de tâches. La complexité
de ces tâches, aussi bien que la quantité d'interaction humaine impliquée, varient
largement à travers l'éventail de robots, mais la plupart des robots exigent au moins
un certain degré d'interaction humaine pour accomplir des tâches d’une complexité
plus que moyenne. Des robots sont utilisés dans un énorme champ d’applications, de
l'industrie au divertissement en passant par l'entretien à la maison. Le champ de la
robotique de réadaptation est une direction moderne pour la robotique, car les
machines deviennent plus accessibles et leurs capacités d’aide à l’humain
augmentent.
Les avantages de la robotique de réadaptation sont nombreux. Dans le paradigme
courant de la thérapie physique, beaucoup de thérapeutes travaillent souvent avec un
patient, pour soutenir ses membres et pour les aider à se déplacer dans les premières
étapes. Un exosquelette robotique permet à la réadaptation de se produire avec
seulement un thérapeute, avec le robot fournissant l'appui et accompagnant la
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démarche du patient. Un exosquelette robotique tient compte également d'un régime
plus cohérent de formation, avec le robot dépistant le progrès d'un patient et décalant
le niveau d'effort en conséquence, ou rendant des recommandations au thérapeute
humain en charge. D’ailleurs, les robots de compagnons pourraient apporter le
réconfort psychologique grâce à ses facultés de haute technologie et son intelligence
artificiellement construite. Ces avantages donnent lieu donc à l’inauguration de
plusieurs projets de recherche et de commerce qui vise à concevoir des robots de
compagnon comme : robot Probo d’un projet du groupe de recherche « Robotics and
Multibody Mechanics » de l’Université flamande de Bruxelles qui est soutenu par la
Fondation Roi Baudouin (commencé en 2006) ; un prototype de robot nommé Pearl
de l’équipe de recherche de l’Université de Carnegie Mellon et du Michigan (le
prototype est présenté en 2005) ; robot Paro développé par l’Institut national
japonais des science et techniques industrielles avancées (AIST) (présenté en 2006) ;
etc.
Alors, les robots sont une technologie croissante qui s’est avérée pouvoir relier le
monde physique et social de l’humain. Le futur de la robotique de réadaptation est
très passionnant, avec un certain nombre de technologies à l'étude qui promettent
des résultats bien plus efficaces. Comme la technologie se développe, que les prix
diminuent, la robotique de réadaptation doit devenir populaire et se démocratiser.
Le projet EmotiRob, cadre de mon stage, se situe dans le domaine du RAT. Il a
débuté par une expérimentation avec le robot Paro [2] et se prolonge par un projet de
recherche soutenu par l’ANR1.
1.2 Expérimentations avec Paro
Beaucoup d'expérimentations avaient été effectuées dans le domaine de RAA :
« Activité assistée par robot » et plus avec précision dans le domaine du RAT : Le
« Thérapie assistée par robot ». Dans ce contexte le projet de T. Shibata - du
laboratoire d'AIST au Tsukuba-Japon - a développé un phoque robot appelé « Paro »
[2] . Ce « Paro » a été expérimenté sur une population des personnes âgées vivant
dans les maisons de retraite ou aux petits enfants devant subir des séjours prolongés
dans les hôpitaux. Le résultat de ces expériences a montré que les robots apportent
1
Agence National de Recherche
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un confort aux gens (même si l'évaluation du niveau du confort reste objectivement
un problème très difficile).
Dans ce contexte le laboratoire VALORIA a mené une expérience à l'aide de robots
Paro, prêtés par T. Shibata, pour vérifier si la réaction/interaction avec les robots
dépendait du contexte culturel. Les Français sont en général plus méfiants vis-à-vis
des nouvelles technologies que les Japonais ne le sont. L'expérience a eu lieu dans
deux endroits différents : Kerpape d'où Paro a été employé par des thérapeutes avec
les enfants handicapés de 6 à 12 ans - certaines d’entre eux étaient en chaise roulant,
et IMA où Paro a été employé avec des adolescents (de 12 à 14 ans) ayant des
troubles du comportement dont des autistes. Dans ces cas l'expérience prouve que
Paro est utile non seulement en tant que des moyens d'interaction entre les enfants et
les thérapeutes, mais également en leur apportant un genre d'affection ou d'attention.
Néanmoins, l’expérimentation a montré que beaucoup de problèmes doivent encore
être résolus :
•
du point de vue mécanique : le robot de Paro est trop lourd pour des enfants
avec des handicaps musculaire, l'autonomie du robot devrait être augmenté,
une meilleure manipulation doit être rendu disponible pour les enfants
manquant de force…
•
du point de vue d'interaction : les enfants veulent parler au robot et être
compris, le robot devrait donc pouvoir exprimer plus d'émotions.
Basé sur ces résultats, les chercheurs du VALORIA ont travaillé afin de permettre
au robot d'exprimer plus d'expressions d'émotions sans devoir augmenter le nombre
de degrés de liberté. Une étude effectuée avec plus de 1600 personnes sur Internet
prouve que 6 degrés de liberté est un nombre acceptable pour exprimer les émotions
de base (joie, tristesse, peur, colère, dégoût).
Le VALORIA ont proposé le projet EmotiRob à l’ANR afin de concevoir un
nouveau robot qui garderait tous les dispositifs de base de Paro - capteurs, douceur,
confort - tout en adressant deux questions principales :
•
L’interaction langagière : ceci exprime que les humains pourront parler au
robot qui est capable de comprendre ce qu’ils disent et de leur répondre en
exprimant une émotion par ses mouvements.
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•
L’expression d'émotion : ceci est dans le but non seulement pour exprimer
l'état émotif du robot mais aussi pour établir également un modèle d'émotion
interne qui devrait donner le robot un « sentiment humain ».
1.3 Project EmotiRob
Le projet EmotiRob [3] consiste à concevoir un robot compagnon pour enfants
handicapés ou devant subir une longue hospitalisation.
Comme abordé dans la partie précédente, nos deux expérimentations sur des enfants
handicapés ont montré deux directions principales dans lesquelles il est intéressant
de travailler.
•
La première est liée à des problèmes mécaniques : le robot doit être très léger,
facile à prendre et à manipuler, plus que ne l’est Paro ; en outre, il doit
disposer d’une grande autonomie.
•
La deuxième relève de l’interaction homme-machine : le réconfort
psychologique que le robot peut fournir est lié à la qualité du lien affectif que
l’enfant peut lui porter. Il semble évident que ce lien peut être
considérablement renforcé si le robot compagnon est doué d’un minimum de
capacités de compréhension de la parole humaine et s’il est capable
d’exprimer des émotions en retour.
Il convient donc de concilier les contraintes d’un robot léger et autonome à celles de
capacités de compréhension et d’expression.
Dans le cadre du projet, une étude a été menée sur l’expression des émotions : elle
semble indiquer que six degrés de liberté suffisent pour qu’un visage exprime de
façon
satisfaisante les six émotions fondamentales classiques. Par ailleurs, la
compréhension automatique de la parole et le handicap sont des thèmes de recherche
de notre laboratoire.
Ainsi dans ce projet, il est prévu la réalisation d’un robot qui garde les qualités
fondamentales de Paro : animal peluche de contact agréable, présence de capteurs,
etc. En fait, on a l’intention de produire un robot sur forme d’un ours en peluche.
Nous voulons doter ce robot des capacités nécessaires de perception et de
compréhension de la langue naturelle pour qu’il puisse construire une représentation
formelle de l’état émotionnel de son interlocuteur. Enfin, le projet comporte
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également la conception d’un modèle des états émotionnels du robot et de leur
évolution, afin de donner à ses réactions un caractère aussi naturel que possible.
Par rapport à ce qui existe, une des spécificités du robot-peluche EmotiRob (Ours en
peluche) est de pouvoir réagir au comportement de l'enfant en simulant des émotions
par les mouvements du corps, les traits du visage et par l'émission de petits sons
simples. Ce projet, centré autour de la détection, la simulation et la production
d’émotions, se situe à l'interface de la robotique, de la communication hommemachine, de la psychologie, de la médecine et de la vision, etc.
Il pose en particulier plusieurs problèmes scientifiques intéressants parmi lesquels :
•
comprendre le langage d'un enfant qui parle à sa peluche et dans le même
temps détecter son état émotionnel,
•
doter le robot d'une capacité de réactions émotionnelles pertinentes,
•
exprimer de manière intelligible des émotions par le robot,
•
évaluer la qualité de l’interaction entre le robot et l’enfant qui revient à
mesurer le niveau réconfort induit chez l’enfant.
Ce dernier point, insistant sur l’impact d’un robot sur l’enfant, se révèle
extrêmement difficile car il y a peu d’études de recherche portant sur le problème de
l’impact du robot sur l’enfant. Ainsi, ce problème a été sous estimé lors de la
conception du projet EmotiRob.
1.4 Stage de Master
En revenant au problème d’évaluation de l’impact du robot sur l’enfant, il est
nécessaire d’avoir une information sur ce qui se passe dans l’esprit de l’enfant, ou
plus précisément, son état émotionnel. Comme il est hors de question d’appareiller
l’enfant (pour mesurer le pression sanguine ou compter le battement du cœur…), il
va falloir par une simple observation extérieure relevé des informations pertinentes
sur l’état émotionnel de l’enfant.
Le problème du stage relie maintenant au concept de l’émotion. En particulier, ce
stage de Master vise à la définition et la modélisation des émotions afin de pouvoir
s’appuyer sur un modèle qui permet de définir des items observables permettant de
caractériser l’état émotionnel de l’enfant.
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Dans le cadre du stage nous développons dans un premier temps un premier modèle
d’émotion : GRACE. La recherche a consisté d’abord en une étude bibliographique
sur les émotions :
•
A travers les travaux en psychologie et en philosophie sur les émotions chez
l’humain (comme ceux d’Ortony, de Lazarus, de Scherer ...).
•
A travers les travaux visant à construire un modèle calculatoire d’émotions
(les modèles existants comme robot Kismet de Breazeal, EMA de Gratch et
Marsella, FLAME d’El-Nars et al. ...),
Afin de justifier la pertinence du modèle, des expérimentations sur une première
instance du modèle GRACE ont été développées qui simulent le processus
émotionnel d’un niveau très simple. L’objectif de l’expérimentation est de voir si un
observateur, n’ayant pas de connaissance préalable sur le projet, peut reconnaître
l’instance de GRACE comme caractérisant des émotions. Si tel est le cas alors on
peut considérer que cette instance est légitime.
1.5 Structure du mémoire
Ce mémoire vise à rapporter ce que j’ai fait pendant mon stage au laboratoire
VALORIA, université Bretagne-Sud sous la direction du professeur Dominique
Duhaut dans le cadre du projet EmotiRob.
Le mémoire est divisé en cinq parties :
-
La première partie consacre à l’introduction du sujet de stage. C’est un
panorama sur le domaine de Thérapie assistée par robots, puis quelques
informations sur le projet EmotiRob dans lequel le sujet de stage se trouve et
enfin ce que le sujet demande.
-
La deuxième partie présente l’étude bibliographique que j’ai faite
comprenant les définitions de l’émotion proposées par les philosophes et
psychologues (§2.1); les modèles informatiques récents qui modélisent
l’émotion pour les applications diverses (§2.2). Cette partie conclut enfin
qu’il n’y a pas de consensus sur la définition de l’émotion.
-
Alors, dans la troisième partie, après avoir explicité quelques modèles de
référence issus de la bibliographie, nous présentons notre proposition : le
modèle GRACE – Generic Robotic Architecture to Create Emotions. Les
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justifications sont aussi données pour montrer la généricité de notre
définition de l’émotion par rapport à ce qui existe (§3).
-
La mise en œuvre et la validation de notre modèle sont abordées dans la
partie de l’expérimentation (§4). En fait, dans le cadre du stage, je n’ai pu
programmer qu’une partie de ce modèle (on l’appelle une instance réduite de
GRACE). L’idée de validation est de tester la pertinence du modèle de façon
ascendante. Ceci signifie que l’on va faire l’expérimentation à partir du
module le plus simple jusqu’au plus complexe. Cette instance réduite sert
donc valider une première partie qui n’intègre que trois émotions
élémentaires : joie, peur, tristesse avec deux types de personnalité.
-
La dernière partie (§5) contient bien entendu les conclusions et discussions
sur le travail réalisé. A nouveau les travaux réalisés seront repris et les
problèmes restants à propos du sujet seront aussi relancés.
-
Le rapport se termine avec l’annexe (§6) et les références (§7) où sont des
informations additionnelles concernant les données du programme et les
liens vers les documents consultés au cours de mon travail.
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2 Revue de la bibliographie
Dans le but d’évaluer la qualité de l’interaction entre le robot et l’enfant qui revient à
mesurer le niveau réconfort induit chez l’enfant, on se retrouve dans le problème de
mesurer ce niveau réconfort. Cet aspect de réconfort relie à l’état émotionnel de
l’enfant. Le problème maintenant est la définition de l’émotion. Qu’est-ce qu’une
émotion ? Cette dernière question attire beaucoup d’attention des chercheurs pour
trouver un accord sur une définition suffisamment générale de l’émotion humaine.
2.1 Etudes sur la définition de l’émotion humaine :
Depuis très longtemps, l’émotion humaine est la source de beaucoup de recherches
scientifiques sur le problème de sa définition et de sa composition. A l’origine,
l’émotion est une notion de l’esprit. Elle est donc bien analysée et bien étudiée par
les physiologistes et les psychologues [4]. Au cours du temps, plusieurs recherches
ont prouvé que les activités humaines sont beaucoup influencées par l’état
émotionnel. Cette évidence donne lieu à la naissance de l’intégration de l’aspect
d’émotion dans la recherche concernant les activités quotidiennes de l’humain, y
compris par exemple la communication, la négociation, l’apprentissage, les activités
commerciales, etc. D’ailleurs, diverses applications informatiques dans ces
domaines de psychologie, de neurologie, de biologie évolutionnaire, et voire en
économie visant en fait à améliorer la performance de l’interaction homme-machine
ne cesse à augmenter son importance. Il est naturel pour les informaticiens de
chercher les nouvelles approches qui leur permettent d’améliorer la performance de
leurs programmes. Quelques-uns parmi eux arrivent enfin au problème d’intégrer
l’aspect émotionnel dans son programme et ce dernier entraîne l’identification de ce
qu’est une émotion ? Comment pourrait-on la décomposer ? Cela est aussi le
problème que nous rencontrons dans ce stage. Nous avons décidé donc de consulter
les recherches sur la définition de l’émotion, notamment des travaux de quelques
psychologues (et aussi quelques physiologistes) car ce sont peut-être, de notre avis,
des analyses appuyant sur le principe et sur le mécanisme fonctionnel de l’émotion
(tandis que les autres s’intéressent plutôt à l’influence de l’émotion sur un aspect
particulier). Nous présentons ci-dessous une petite synthèse sur les travaux
physiologiques, psychologiques et aussi philosophiques qui nous intéressent dans le
cadre du sujet.
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Par la recherche d’une définition pertinente de l’émotion, les scientifiques ont étudié
la relation de l’émotion avec différentes notions existantes. Il y a eu des philosophes
qui concevaient l’émotion dans la topologie de l’esprit, particulièrement dans sa
relation avec l’état du corps, ou avec la motivation et avec la croyance et des désirs.
Il y a eu des travaux qui affirmaient que les émotions ont une structure intentionnelle
ou objet intentionnel. Les émotions peuvent également se définir en étudiant la
relation avec la perception, la cognition, les actions quotidiennes et aussi les
connaissances du soi. Enfin, les émotions sont aussi analysées dans le rapport avec
la moralité et la rationalité.
Tandis que ces sont des travaux importants et ne cessent à développer, il est difficile,
voire impossible à avoir un accord entre les chercheurs pour une définition complète
de l’émotion.
La table ci-dessous (inspiré de [4]) présente une synthèse de quelques travaux
philosophiques et psychologiques qui ont proposé des définitions avec des
arguments intéressants :
Auteurs
Définition
Dans la
Remarque
relation avec
Descartes et
Ils défendent que les émotions se
Typologie de
Des émotions de base sont
d’autres
constituent des émotions de base et
l’esprit
en général la joie, la
psychologues
sont mesurées en fonction d’un
tristesse, la peur, la colère,
nombre restreint de dimensions finies
la surprise et le dégoût.
(par ex. niveau d’éveil, intensité,
plaisir ou aversion, intention en soi
ou aux autres, etc.)
Darwin
Ils mettent l’accent sur l’expression
Biologie
Les recherches concentrent
(1896), Paul
de l’émotion.
évolutionnair
seulement sur l’expression
e
des émotions de base (joie,
Ekman
(1972)
tristesse,
peur,
colère,
surprise, dégoût)
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Errol
Il
fois
Contre
la
Bedfold
l’intentionnalité et l’importance de
théorie
qui
la facture contextuelle sur la nature,
dit que les
l’arousal
émotions
(1957)
-
Philosophe
a
souligné
et
à
la
l’expression
des
émotions.
se
composent
principaleme
nt
des
sentiments.
Magna
Introduction de la notion d’appraisal
Approches
Arnold
impliquant que l’émotion entraîne
psychologiqu
(1960)
l’évaluation.
e et de la
biologie
évolutionnair
e
Anthony
Il a défendu que l’émotion pourrait
Contre
la
Kenny
être vue comme l’état intentionnel.
théorie
qui
intention
Il proposait aussi la notion de l’objet
dit que les
Bedfold.
formel d’un état intentionnel.
émotions
(1963)
-
Philosophe
Cet auteur a la même
que
celle
de
se
composent
principaleme
nt
des
sentiments
Jerome Neu
Il défendait l’idée que l’émotion relie
Défendre les
(1977)
fortement à la croyance et au désir.
théories
des
cognitivistes.
Des
Ils considèrent que les émotions
cognitivistes
impliquent
(des
propositionnelles.
les
attitudes
Cognitions
Les émotions dans ces
théories cognitivistes sont
caractérisées
philosophes
principalement en terme de
qui
suivent
leurs cognitions associées.
les
théories
cognitivistes)
(1980
–
2001)
Août 2008
17/61
Robert
Emotions
Solomon
(1980)
-
Philosophe
sont
jugements
Suivre
les
caractérisés par son mode temporel et
théories
de
son
cognitivistes
contenu
des
d’évaluation ;
les
émotions sont aussi peut-être des
choix stratégiques dirigé par le but
de se protéger et d’améliorer le
respect de soi-même (inspiré depuis
la théorie de Sartre 1948).
William
Selon lui, l’émotion commence à
Lyon (1980)
partir
changement
d’un
Appuyer sur
la
relation
physiologique anormal provenant
entre
d’une évaluation.
l’émotion et
l’évaluation.
James
Les émotions sont émergées depuis
Averill
la
(1982),
sociale.
dynamique
de
l’interaction
Naomi
Dépendance
Inspiré depuis la théorie
de l’émotion
d’Errol
sur
concernant la dépendance
son
Bedfold
contexte
contextuelle de l’émotion.
Scheman
(1983),
Sue
Campbell
(1998)
-
Philosophes
James et Karl
Les émotions sont les sentiments
Les
Un problème avec cette
G.
causés par des changements des
sentiments
théorie est qu’elle ne peut
Lange
physiologiques
(1884
-
conditions
1900)
-
concernant les fonctions autonomes
rendu
et de moteur.
différences
Psychologue
s
pas donner un compteadéquat
sur
entre
les
des
émotions. Les distinctions
caractéristiques entre des
émotions spécifiques ne
sont pas physiologiques,
mais cognitifs ou autres
choses (par ex. dans le cas
de
distinction
entre
la
colère et la peur).
Août 2008
18/61
Ronald
de
L’auteur affirme que l’émotion n’est
La façon de
Sousa (1987)
pas réductible ni à la croyance, ni au
percevoir
désir ou ni à la combinaison des deux
monde.
le
mais elle représente une catégorie
logiquement
séparée
et
fonctionnellement
capacités.
des
Elle
participe essentiellement aux choix
stratégiques
de
la
délibération
rationnelle de l’humain.
Ortony et al.
Les émotions sont des réactions
Objet
(On revient à ce travail
(1988)
valencées
intentionnel
dans la section §3.1.1)
-
Psychologue
aux
événements,
aux
agents ou aux objets.
s
Patricia
Pour elle, l’émotion est un processus
Considérer
Ses travaux sont influencés
Greenspan
mental
des émotions
par la théorie de jeu et les
composant important du corps ;
comme
travaux des économistes.
elle a aussi une influence importante
processus
à la pensée et à l’action de
internes.
(1988
2000)
–
conscient
entraînant
un
des
l’individu, notamment pour former
des
stratégies
dans
l’interaction
sociale.
Richard
Il
souligne
que
l’appraisal
et
suffisant
est
Lazarus
nécessaire
(1991)
l’émotion. Il ajoute aussi la notion de
pour
Approche
Klaus
Scherer
et
ses
psychologiqu
collègues ont développé
e
les théories d’appraisal à
coping qui permet à l’individu de
un modèle plus sophistiqué
choisir des stratégies de faire face
qui
aux problèmes surgis.
émotions en terme de 18
caractérise
les
dimensions (ou plus).
Micheal
Des émotions ne sont pas seulement
Appuyer sur
Stocker
des épisodes mais elles incluent des
l’omniprésen
(1996)
états et des expériences qui donnent
ce
des
couleurs,
du
sens
et
de
de
l’émotion.
motivation différents aux actions de
l’individu.
Août 2008
19/61
Aaron
Ben-
Pour lui, les émotions sont plutôt des
Emotions
Ze’ev (2000)
concepts prototypes, et les modes
sont
émotionnels constituent un exercice
modes subtils
de toutes les facultés ensemble, en
de
particulier
en
au
l’actualisatio
changement,
au
la
n mentale.
perception,
réponse
niveau
des
de
des
processus
intellectuels et des sentiments.
Scherer
(2005)
Psychologue
-
En général, l’émotion pourrait être
L’émotion
Ces components peuvent
vue comme un genre de processus
sur le point
être
de
émoteurs ayant un certain
typiquement
impliquant
cinq
components différents, comprenant
vue
fonctionnel
vus
comme
des
nombre de fonctions de
le sentiment subjectif, la cognition,
base avec des algorithmes
l’expression
(motor
appropriés pour mener les
expression en anglais), la tendance
processus physiologiques,
d’action ou désirs, et les processus
expressifs, hormonaux et
neurologiques.
motivationnels.
physique
Généralement parler, les définitions proposées ci-dessus sont assez différentes. On
pourrait retrouver les notions souvent apparues comme le contexte, l’intention,
l’interaction sociale, les choix stratégiques, la croyance, le désir, la motivation,
les processus internes, les changements anormaux, l’expérience, ou l’action du
corps, etc. Chaque proposition a ses propres arguments. Chacune a sa propre raison.
Mais enfin, qu’est-ce qu’une émotion ? Pourrait-on avoir une définition satisfaisante
qui, soit englobe tous les notions abordées auparavant, soit contient seulement des
éléments essentiels ? La réponse à cette question n’est pas si simple. Nous allons
donc dans notre travail faire un compromis de ces travaux en concevant notre propre
définition de l’émotion qui nous permet de bien intégrer dans notre projet EmotiRob.
Pour plus de détail, veuillez voir la section 3 qui présente notre définition proposée.
Août 2008
20/61
2.2 Etudes sur de récents modèles calculatoire des
émotions
En vis-à-vis des travaux de psychologie pour avoir une connaissance théorique des
émotions, nous avons étudié aussi les travaux informatiques pour avoir une vue plus
fonctionnelle et pour obtenir un modèle fonctionnel qui nous semble intéressant. En
fait nous avons regardé les modèles récents, depuis 1999.
2.2.1 FLAME – Fuzzy Logic Adaptive Model of Emotion
Le modèle FLAME [5] d’El-Nasr et al proposé en 1999 est un modèle informatique
des émotions basées sur l'évaluation d'événement. Il incorpore quelques composants
d’apprentissage pour augmenter l'adaptation pour la modélisation des émotions. Il
emploie également un composant de filtrage d'émotion, qui tient compte des états de
motivation, pour résoudre des émotions contradictoires. FLAME emploie des règles
de la logique floue pour faire un mapping de l'impact des événements sur des buts à
des intensités émotionnelles. L'agent de FLAME emploie une valeur prédéfinie de
récompense pour l'impact de l'action de l'utilisateur sur le but d'un agent.
En fait, le modèle FLAME contient trois composants : composant émotionnel,
composant d’apprentissage et composant de prise de décision.
Figure 1 - Architecture de FLAME
L’agent d’abord perçoit l’événement externe dans l’environnement. Ces perceptions
sont ensuite fournies au composant d’apprentissage et aussi au composant
émotionnel. Le composant émotionnel va traiter ces perceptions ; additionnellement,
elle utilise aussi quelques sorties du composant d’apprentissage, y comprise des
Août 2008
21/61
associations événement-but et des désirs, à produire un comportement émotionnel.
Ce comportement est ensuite retourné au composant de prise de décision pour
choisir une action. La décision est prise selon la situation, l’humeur de l’agent, l’état
émotionnel et le comportement émotionnel ; action choisie sera lancée auprès de
cette décision.
Figure 2 - Composant émotionnelle du modèle FLAME
Le composant émotionnel est présenté dans la figure ci-dessus. Dans cette figure, les
boîtes représentent des processus différents dans ce composant. L’information est
passée d’un processus à l’autre comme présenté dans la figure. Les perceptions sur
l’environnement sont d’abord évaluées. Le processus d’évaluation consiste de deux
étapes séquentielles. Premièrement, le modèle d’expériences détermine quels buts
seront affectés par l’événement et le degré d’impact que cet événement a sur ces
buts. Deuxièmement, les règles de mapping calculent un niveau de désirabilité de
l’événement par rapport à l’impact calculé dans la première étape et à l’importance
que ces buts impliquent.
Août 2008
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La mesure de désirabilité, une fois calculée, est passée au processus d’évaluation
pour déterminer le changement de l’état émotionnel de l’agent. Une émotion (ou un
mélange d’émotions) sera déclenchée utilisant la mesure de désirabilité. Ce mélange
est ensuite filtré pour produire un état émotionnel cohérent. Puis, l’état émotionnel
est passé au processus de sélection de comportement. Les critères de sélection sont
la situation actuelle, l’humeur de l’agent et l’état émotionnel. L’état émotionnel est
en fait abaissé éventuellement et ré-alimenté au système pour les prochaines
itérations.
2.2.2 ParleE – Adaptive Plan Based Event Appraisal Model of
Emotions
Proposé en 2002 par Bui et al., ParleE [6] est un modèle quantitatif, flexible et
adaptatif des émotions pour un agent conversationnel dans un environnement multiagent ayant la capacité de communication multimodale. ParleE évalue des
événements basés sur l’apprentissage et sur un algorithme probabiliste de
planification. ParleE modélise également la personnalité et les états de motivation et
leur rôle pour déterminer la manière dont un agent éprouve l'émotion.
Figure 3 - Architecture de ParleE
A l’entrée d’un événement, un Emotion Impulse Vector (EAV) est généré en
évaluant cet événement utilisant les règles proposées par le modèle d’Ortony et al.
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basé sur le but, le plan et les standards de l’agent. Un EIV contient les valeurs de
l’impact de l’événement sur les émotions. L’EIV est puis utilisé pour mettre à jour
l’Emotion State Vector (ESV), qui contient des valeurs représentant l’intensité des
émotions.
Le Emotion Appraisal Component prend l’événement, la personnalité, le plan, et
les modèles des autres agents comme entrée pour produire l’ESV en sortie. Le
Planner produit un plan pour acquérir le but de l’agent. Il calcule aussi la
probabilité d’acquérir ce but. Cette probabilité est utilisée par l’Emotion Appraisal
Component pour calculer l’EIV. L’Emotion Component prend l’EIV et les états
motivationnels comme entrée et produit en sortie le vecteur d’émotions actualisées.
Cette composant coopère aussi avec l’Emotion Decay pour produire les émotions
abaissées. L’Emotion Decay calcule comment une émotion est abaissée. Ce
composant prend en compte aussi l’influence de la personnalité sur le changement
de l’émotion. D’ailleurs, le Model of other agents est utilisé pour générer les
émotions Desire-other (le désir vers la fortune des autres agents).
La personnalité utilisée dans ce modèle est le modèle de personnalité de Rousseau
[7] classifié selon les différents processus qu'un agent peut effectuer : perception,
raisonnement, apprentissage, décision, action, interaction, indication, et sensation tout en relevant de l’émotion. Cependant, le modèle manque des spécifications de
l'influence exacte des émotions sur le processus de planification. D'ailleurs, le
composant les modèles des autres agents semble rendre le modèle pas aussi flexible
que les auteurs ont supposé.
2.2.3 Kismet - robot avec les émotions artificielles
Ce modèle tend à établir une interaction entre un robot, Kismet [8], et un humain
inspirant la relation entre les parents et leur enfant dans les premières
communications. Cynthia Breazeal qui a proposé ce modèle d’émotions en 2002 a
situé son approche dans l'architecture basée-agent : les différents composants du
système fonctionnent en parallèle et s'influencent mutuellement.
Août 2008
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Figure 4 - Architecture du modèle d'émotions de Kismet
Ce modèle a été expérimenté avec 5 émotions de base (colère, dégoût, peur, tristesse,
joie) et trois celles additionnelles (surprise, intérêt, et excitation). Puisque ce modèle
a inspiré la relation entre les parents et les enfants, la personnalité n'a pas été
modélisée.
2.2.4 Greta – La dynamique de l’état affective dans un agent
conversationnel animé
En visant à établir une interface de humain-ordinateur, basée sur un agent
conversationnel animé, C. Pelachaud et I. Poggi ont proposé en 2003 le modèle
Greta [9]. Leur modèle d’agent inclut deux composants étroitement en corrélation :
•
une représentation de l’esprit d'agents avec un mécanisme dynamique pour
la mise à jour : ceci inclut des composants à long et à court terme
(personnalité et émotions), la manière qu'ils sont déclenchés et ils se
délabrent avec le temps, la manière dont l'agent décide de se cacher ou de les
manifester, la manière de sélectionner les ‘médias’ du corps pour les
manifester (regard fixe, voix, visage). Les réseaux dynamiques de croyance
avec des buts pondérés sont le formalisme utilisé à ce but ;
Août 2008
25/61
•
une traduction de l'état cognitif de l'agent dans une expression de visage qui
utilise les divers canaux disponibles (direction de regard fixe, forme de
sourcil, direction principale et mouvement de la tête, etc.). Ceci exige de
résoudre les situations contradictoires qui surgissent pour calculer
l'expression finale : les divers signaux recouvrent les uns avec les autres, un
masque d’un signal sur l’autre, ou un signal sera intensifié ou désintensifié,
et ainsi de suite.
Figure 5 - Réseaux dynamiques de croyance du modèle Greta
Quoique d’avoir mis en application de la personnalité dans leur modèle, cette notion
a semblé ne pas être décrite clairement. En outre, la relation concrète entre la
personnalité et l'émotion ou les influences de l'émotion sur l'esprit de Greta ne sont
pas vraiment identifiées.
2.2.5 EMA – EMotion and Adaptation
Dans leur recherche, J. Gratch et S. Marcella avaient développé un modèle
informatique général de l'émotion humaine, EMA [10] (EMotion et Adaptation,
proposé en 2004), qui essaye de prendre en compte les deux facteurs : celui qui
provoque des émotions et l’autre, l’impact étendu, que les émotions ont sur des
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réponses cognitives et comportementales, en particulier des réponses de coping.
L'état mental courant d'EMA est représenté avec une structure mentale complexe,
appelée Interprétation Causale (Causal Interpretation en anglais), conçue pour
unifier en une architecture/structure simples tous les besoins d'un agent émotionnel.
Cette interprétation causale est établie de trois parts causalement liées : l'histoire
causale (le passé), le monde courant (le présent) et le réseau des tâches (le futur).
Cette interprétation causale tient compte de beaucoup de facteurs affectant des
émotions comme le plan, la croyance, les désirs, les intentions, les probabilités et les
utilités des événements.
Figure 6 - Architecture de EMA
En modélisant EMA, les auteurs ont basé sur la théorie d'Ortony et al. au sujet de
l'évaluation d'événement, de la théorie de Lazarus au sujet d'évaluation et de coping.
Le modèle a été implémenté et employé pour écrire l'application où les gens peuvent
agir l'un sur l'autre avec les humains virtuels par le langage naturel dans les
arrangements sociaux à haute pression. Cependant, les auteurs n'ont pas modélisé de
la personnalité dans le modèle d'EMA.
Août 2008
27/61
2.2.6 GALAAD – GRAAL Affective and Logical Agent for
Argumentation and Dialog
Proposé en 2005 par Carole Adam et al., GALAAD [11] est aussi un agent
conversationnel émotionnel dont l'architecture est basée sur les agents BDI, sur les
jeux de dialogue et sur les actes de langage. Basé sur la théorie d'OCC sur
l'évaluation, l'agent GALAAD peut produire une émotion. Cette émotion influence
alors les règles du jeu de dialogue et lance un processus de coping, qui est défini par
Lazarus. La stratégie de coping a pour but de maintenir les équilibres de l'agent en
diminuant l'intensité des émotions négatives ou sensibles qui pourraient causer de
mauvais effets sur son comportement.
Figure 7 - Architecture de GALAAD
Quoi qu'il en soit, ce modèle n’est qu’un essai d'intégrer une vraie évaluation et
coping à l'architecture de l'agent conversationnel dans des jeux de dialogue, il n'a
pas tenu compte de la personnalité et des états de motivation dans le raisonnement
d'émotion.
Un autre modèle de Carole Adam est le modèle PLEIAD [12] qui semble être une
autre version de GALAAD. Dans ce modèle, l'auteur a concentré à la manière de
mettre à jour la base de connaissance de l'agent en introduisant le module logique de
tireur d'epreuves et d'activation. Le stimulus perçu est écrit par l'utilisateur en
décrivant son nom et des effets ; la manière d'exprimer des émotions sur l'animation
Août 2008
28/61
faciale et corporelle n'est pas manipulée du tout. Comme GALAAD, PLEIAD
n'intègre pas de la personnalité à leur agent de BDI.
2.3 Conclusion
Jusqu’à maintenant, il n’y a pas de consensus ni sur la définition de l’émotion ni sur
la modélisation de l’émotion. Les travaux en psychologie ont attaqué différents
aspects de l’émotion qui pourraient donner une vue plutôt complète sur l’émotion.
Par contre, les informaticiens ont défendu des conceptions assez différentes de
l’émotion. Ce dernier nous donne donc l’ambition de proposer, voire de définir, un
modèle des émotions qui est assez général pour pouvoir contenir tous les éléments
nécessaires de l’émotion étant abordé dans les travaux psychologiques, et qui est
assez général pour pourvoir englober les travaux informatiques antérieurs.
Août 2008
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Août 2008
30/61
3 Modèle d’émotions de EmotiRob
A la recherche d’un modèle d’émotions général, il est indispensable de se baser sur
les théories psychologiques convainquant. En fait, il y a trois travaux qui nous tirent
le plus d’attention, ce sont celui d’Ortony et al., celui de Lazarus et celui de Scherer.
Ces travaux englobent les éléments importants de l’émotion abordés dans plusieurs
travaux. De plus, ces travaux sont aussi analysés et utilisés dans les modèles
calculatoires d’émotions que nous avons vus dans la section précédente. Ce qui est
nouveau dans notre idée, c’est d’intégrer la personnalité dans notre modèle
d’émotions. Nous trouvons que la personnalité joue un rôle très important dans les
comportements émotionnels de l’humaine. En fait, dans notre vie la personnalité est
incontestable, elle caractérise l’individu, elle influence la manière dont on perçoit,
pense, agit et même la manière dont on s’adapte à la vie quotidienne.
Dans cette section, nous voulons d’abord présenter en détail les trois théories
psychologiques que nous référençons et aussi le standard de personnalité MBTI que
nous voulons intégrer dans notre modèle d’émotions. Ensuite le modèle d’émotion
proposé sera présenté ainsi que les justifications par rapport aux théories de
référence.
3.1 Théories de références
Dans cette section, nous abordons quelques théories physiologiques qui influencent
la construction de notre modèle des émotions : la théorie d'Ortony et al sur
l'évaluation d'événement (event appraisal en anglais), la théorie de Lazarus au sujet
d'évaluation (appraisal) et de faire face (coping en anglais), et troisièmement la
théorie de Scherer au sujet des processus émotionnels. La section se finira alors avec
la théorie de Meyers-Brigg et Meyers sur la personnalité qui est importante pour
nous à concevoir le modèle.
3.1.1 Theory of Ortony & al. (1988)
Pour Ortony, Clore Collins [13], émotions sont des réactions valencées aux
événements, aux agents ou aux objets. Ces événements, agents ou objets sont
évalués selon les buts, les normes et les attitudes d'un individu.
Août 2008
31/61
Figure 8 - Typologie de la théorie d'Ortony et al.
L'aspect positif de cette théorie est qu'il est très près d'une approche informatique.
Cette théorie est basique pour la plupart de modèles d'émotions grâce à ses critères
génériques d'évaluation sur des émotions. Le point négatif de cette organisation est
qu'il ne définit pas l'intensité des émotions finales pour lancer.
3.1.2 Theory of Lazarus (1991)
Selon Lazarus [14], il y a deux processus qui permettent à l'individu de stabiliser sa
relation avec l'environnement : évaluation cognitive (évaluation) et adaptation (faire
face – coping en anglais). Lazarus a défini l'évaluation cognitive comme un
processus adaptative pour conserver ou modifier la relation entre l'agent (sa
croyance, ses buts) et le monde (ses contraintes, ses modifications) de la manière de
maintenir des équilibres. Il a distingué deux types d'évaluation : évaluation primaire
pour la pertinence d'un événement et la congruence de l'événement ou pas aux buts ;
Août 2008
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évaluation secondaire pour ce qui pourrait/devrait être fait en réponse à l'événement.
Selon lui, quand une situation est évaluée comme stressante, l'individu doit
s'adapter : c'est le rôle des deux copings :
•
L’aspect de Problème-focalisé essayera de résoudre le problème (approche
classique), mais pourra également nier le problème pour réduire au minimum
l'effet.
•
L’aspect d’Émotion-focalisé se diffère des stratégies de nier en se rapportant
à des efforts visés à régler la réponse émotionnelle au problème. Le problème
n'est plus le problème, mais sa conséquence dans le corps si une réaction est
donnée.
3.1.3 Theory of Scherer
Pour Scherer [15] cinq sous-ensembles fonctionnellement définis sont impliqués
dans des processus émotionnels :
•
Un sous-ensemble de traitement de l'information évalue le stimulus par la
perception, la mémoire, la prévision et l'évaluation d'information disponible.
•
Un sous-ensemble de support ajuste l'état interne par la commande des états
de neuroendocrine, somatiques et autonomes.
•
Un principal sous-ensemble projette, prépare des actions et les choisit entre
les motifs concurrentiels.
•
Un sous-ensemble temporaire gère le moteur d’expression et le
comportement visible.
•
Un sous-ensemble de moniteur finalement contrôle l'attention qui est
assignée aux états actuels et passe la rétroaction résultante aux autres sousensembles.
Scherer est particulièrement intéressé par le sous-ensemble de traitement de
l'information. Selon sa théorie, ce sous-ensemble est basé sur les évaluations que
Scherer les appelle stimulus evaluation checks (SEC). Le résultat de ces SECs cause
encore des changements des autres sous-ensembles.
Scherer propose cinq SECs substantielles, dont quatre entre eux possèdent d'autres
subchecks.
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33/61
•
Le contrôle de nouveauté décide si les stimuli externes ou internes ont
changé ; ses subchecks sont précipitation, confiance et prévisibilité.
•
Le contrôle intrinsèque d'agrément indique si l'attraction est plaisante ou
désagréable et cause des tendances appropriées d'approximation ou d'action
d'éviter.
•
Le contrôle de signification de but décide si l'événement soutient ou
empêche les buts de la personne ; ses subchecks sont la pertinence de but, la
probabilité de résultat, l’espérance, le caractère de soutien et l’urgence.
•
Le contrôle potentiel de faire face (potential coping) détermine dans quelle
mesure la personne considère d'avoir des événements sous la commande ; ses
subchecks sont agent, motif, commande, puissance et adaptabilité.
•
Le contrôle de compatibilité compare finalement l'événement aux normes
internes et externes ; ses subchecks sont extériorité et intériorité.
Chaque émotion peut, selon Scherer, ainsi être clairement déterminée par une
combinaison des SECs et des subchecks.
Une table appropriée avec de telles
attributions peut être trouvée dans [Scherer, 1988].
3.1.4 MBTI of Meyers-Brigg and Meyers
Le but de l’invention de l’indicateur du type de personnalité de Myers-Briggs
(MBTI) [16] est de rendre la théorie des types psychologiques décrits par le C. G.
Jung compréhensible et utile dans la vie quotidienne. L'indicateur de Myers-Briggs
est un instrument de rapport individuel qui aide à identifier les forces d'un individu
et les préférences de personnalité ; en 1991, l'essai de MBTI a été employé par plus
de 10000 personnes par jour aux Etats-Unis.
Le type de personnalité est évalué en répondant à quatre questions : là où vous
focalisez votre attention, la manière dont vous rentrez l'information, la manière dont
vous prenez des décisions et comment vous traitez le monde externe. L'évaluation
est décrite ci-dessous :
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Figure 9 - Standard de personnalité MBTI (1985)
Energy : Là où vous focalisez votre attention : Préférez-vous se concentrer sur le
monde externe ou sur votre propre monde intérieur ? Ceci s'appelle Extraversion
(E) ou l’Introversion (I). Les gens qui préfèrent l'extraversion tendent à extérioriser
facilement au monde externe. Les gens qui préfèrent l’Introversion tendent à
rapporter facilement au monde intérieur de ses idées et de ses impressions.
Information : La manière dont vous rentrez l'information : Préférez-vous se
concentrer sur l'information de base que vous rentrez ou préférez-vous interpréter et
ajouter la signification ? Ceci s'appelle Sensation (Sensing - S) ou Intuition
(iNtuition - N). Les personnes de type Sensation tendent à être intéressé à ce que les
cinq sens leur montrent - ce qui existe dans le présent. Les personnes d'iNtuition
tendent à employer leur imagination pour voir de nouvelles possibilités et
perspectives ; ils se focalisent au futur.
Decisions : La manière dont vous prenez des décisions : Quand prenant des
décisions, préférez-vous au premier regarder à la logique et à l'uniformité ou au
premier regarder aux gens et aux circonstances spéciales ? Ceci s'appelle penser
(Thinking - T) ou se sentir (Feeling - F). Les gens qui préfèrent penser tendent à
baser des décisions sur l'analyse et la logique objectives. Les gens qui préfèrent se
sentir tendent à baser des décisions sur des valeurs et des soucis centrés aux êtrevivants.
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Lifestyle : Comment vous traitez le monde externe : En faisant face au monde
extérieur, préférez-vous obtenir des choses décidées ou préférez-vous rester ouvert
de nouvelles information et options ? Ceci s'appelle Juger (Judging - J) ou Percevoir
(Perceiving - P). Des personnes de type Juger tendez à faire décider des choses ; la
vie est susceptible d'être projetée et planifiée. Des personnes de type Percevoir
tendent à ne vouloir manquer rien ; la vie est susceptible d'être spontanée et flexible.
Après tout, quand vous décidez de votre préférence dans chaque catégorie, vous
avez votre propre type de personnalité, qui peut être exprimé en un code avec quatre
lettres. L'identification et la description des 16 types de personnalité distinctifs
résultent des interactions parmi les catégories.
Pour notre travail, MBTI semble plus intéressant que les autres modèles parce que
MBTI ne définit pas une relation stricte entre les émotions et la personnalité mais
une relation adaptable ; nous pouvons construire un modèle avec de l'émotion et puis
intégrer ce MBTI dans notre modèle facilement. Cet avantage rejoint donc notre but
de proposer un modèle générique de l'émotion qui incorpore la personnalité.
3.1.5 Modèle proposé : Generic Robotic Architecture to Create
Emotions
Comme il n’y a pas de consensus sur la définition de l’émotion, nous voulons
d’abord fixer une définition. Il sera donc ensuite possible de proposer un modèle
générique.
Avertissement : Nous voulons spécifier ici que nous utilisons quelques mots anglais
pour nommer des concepts. Comme ces mots sont utilisés dans la vie réelle pour
signifier de larges notions qui seront possiblement très différentes du sens donné ici.
Nous avons décidé d’utiliser ces mots pour simplifier la présentation.
Définition
Une émotion est un processus qui caractérise la réponse du corps humain à un
événement.
Un événement est une perception par le corps humain d’un changement (ou d’une
absence du changement) dans l’environnement ou d’un changement interne (ou
d’une absence du changement) dans le corps humain.
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Une réponse du corps humain est un ou plusieurs changement interne (indétectable
par un observateur extérieur) dans le corps humain, ou une expression ou posture du
corps extérieur (détectable par un observateur) ou une absence de changement.
Modèle d’émotions proposé :
Basé sur cette définition nous proposons un modèle d’émotions de sept composants
comme décrit dans la figure suivante :
Figure 10 - Architecture de GRACE
Processus émotionnel
Dans ce modèle, sensation est le point de départ. La sensation est générée par un
évènement, quelque chose qui existe ou n’existe pas mais qui génère un changement
physiologique dans le corps. Cette sensation serait traitée en deux niveaux parallèles.
D’abord, la perception physiologique transformera ce signal initial directement en
réponse du corps (battement du cœur, pression sanguine, etc.) et alarmera le niveau
de comportement.
La perception cognitive transformera ce signal de sensation en information cognitive
sur la situation de l’environnement qui sera traitée par le comportement.
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Le comportement calculera la réponse à l’information venant du niveau des
perceptions en se basant sur Internal cognitive state. Cette réponse serait envoyée au
Body où la réaction physique aura lieu.
A noter que dans cette définition, le point de départ d’une émotion est un événement.
Le processus de réaction à un événement prend quelque temps et ce temps n’est pas
constant. Alors, il est possible d’avoir une réponse à un événement suivant avant à
celui antérieur.
Description des sept composants
A. Sensation
Cette partie est bien difficile à définir. C’est là où une émotion commence. On peut
considérer (si on suit l’idée de Scherer) que l’évaluation d’un évènement scanne
toujours l’environnement du corps et l’état interne du corps. Un moment quelconque,
un changement est détecté ; une sensation est née. Cette sensation peut venir (selon
la théorie d’Ortony et al) d’un évènement, d’une action d’un agent ou un aspect d’un
objet. Cette sensation est envoyée ensuite à deux modules d’interprétation
(physiologique et cognitive). Chacun de ces deux modules peuvent inhiber cette
entrée si son niveau est considéré trop bas.
En fait, le module de Sensation pourrait être vu comme un représentant de cinq sens
humains (la vue, le toucher, l'ouïe ou l'audition, l’odorat, le goût). Ce serait un
système de récepteurs capable de capter et de traduire plusieurs formes d’énergie
(stimuli) et de les analyser pour en permettre la perception (ou la détection de
changement dans l’environnement). Le terme de sens couvre deux aspects bien
différents suivant que l’on soit en présence d'une communication immédiate (donc
instinctive) ou médiate (donc rationnelle). En fait, les sens ne sont pas uniquement
des transducteurs permettant la mesure de paramètres. Les sens sont les instruments
de la perception, c'est-à-dire le lien qui relie l'organisme au monde extérieur et qui
lui permet de faire naître une sensation.
La transformation entre l’activation d’un sens et la sensation générée dans le corps
est probablement différente entres les personnes (sensibilité par exemple), dans notre
contexte robotique les sens seront décrit classiquement par des capteurs.
B. Physiological interpretation
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En répondant à une sensation, une sortie au niveau du corps pourrait être immédiate.
La perception est ici « instantanée », on peut considérer qu’il s’agit d’un événement
externe ou d’une transformation interne d’un événement externe. Par exemple un
son très violent déclenche une saturation du système de perception de l’oreille. Cette
information provoque un sursaut de l’individu par son arc réflexe (Ensemble
constitué par la transmission d'une information sensitive (stimulation) vers un centre
nerveux (notamment dans la moelle), ce centre et la transmission de la réponse
(motrice notamment) de ce centre aux organes effecteurs).
Dans notre modèle, l’interprétation physiologique analyse l’information du module
de Sensation pour calculer la réponse immédiate et fournir cette réponse au module
de Body. Cette réponse pourrait aussi être transformée en information fournie
comme entrée au module de Behavior.
C. Cognitive interpretation
L’interprétation cognitive est un filtrage des sensations. Elle transforme la sensation
au niveau sémantique. Un sens serait attaché à cette sensation. Ce sens dépend de
l’humeur de la personne. L’humeur ici joue le rôle d’amplifier quelques
caractéristiques particulières. C’est la première partie de l’interprétation d’une
sensation. La seconde partie est basée sur : la croyance, la nouveauté, et la
concordance avec la relation entre les standards et les buts personnels.
En fait, ce type d’interprétation prend « du temps », on considère alors qu’un
processus cognitif se met en place. Celui-ci va dépendre de plusieurs facteurs. Tout
d’abord « l’état cognitif interne» de l’individu qui se caractérise par son humeur et
ses sentiments. L’humeur dépend de l’histoire de l’individu, de sa fatigue et de sa
concentration, il règle la perception de l’événement en fonction de sa valence. Les
sentiments caractérisent un autre état interne de l’individu. Cet état est plus
complexe et plus difficile à cerner. En effet bon nombre de choses dites sur les
émotions sont applicables aux sentiments. Les sentiments vont avoir comme effet de
perturber l’interprétation en donnant des valeurs positives ou négatives à des
événements.
D. Behaviour
Le Behaviour calcule la réponse émotionnelle et comportementale que le corps doit
fournir à une perception. Ici, on trouve ce qui est classique en robotique. Tous ceux
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comme la planification, l’apprentissage, et les méthodes évolutionnaires peuvent être
appliquées dans ce cas. La différence ici par rapport à une architecture classique est
de créer une dépendance avec l’état cognitif interne. En fait, la réaction à une
perception n’est pas toujours la même ; deux niveaux de réactions pourraient être
distinguées comme suit :
•
Le premier niveau étant donné classique est que quand on apprend que la
réponse n’est pas adaptable aux entrées, on va calculer une autre réponse
à la situation.
•
Le deuxième niveau est la conséquence de la dépendance de l’état
cognitif. Si un état cognitif est agressif ou joyeux, il ne crée pas la même
réponse que celui tranquille ou dépressif.
E. Internal cognitive state
L’Etat cognitif interne (Internal cognitive state) est le lieu où deux déclarations
seront activées : sentiments (Feelings) et l’humeur (Mood).
Sentiments : c’est le méta-niveau auquel la perception cognitive, le comportement et
l’action du corps seront analyses. Ce niveau analyse la situation globale. Il pourrait
être un sentiment d’une situation qui est déjà expérimentée, un sentiment que c’est
une bonne direction, un sentiment inconfortable car la situation n’est pas celle
espérée, un joyeux sentiment car tout est contrôlable, etc.
Humeur : C’est où l’image globale des sentiments du passé est stocké. Elle a une
influence sur la perception cognitive. Elle inclut la prise de position (combattre,
s’enfuir, aider, aimer, etc.), états mentaux (motivation, intérêts, extraversion,
introversion, etc.), états physiques (la fatigue, l’anxiété, etc.).
F. Intuition
Ce module est utilisé pour créer une sensation quand rien ne s’est réellement passé
dans l’environnement. Cette intuition est basée sur l’état cognitif interne. L’intuition
pourrait être vue comme une conséquence des sentiments. Les sentiments analysent
la situation et prédit une sensation via les connaissances acquises. L’intensité de
cette prédiction peut générer une sensation réelle. Depuis le point de vue
informatique, ce niveau fera de la statistique des sensations déjà détectées dans un
contexte spécifique. Un algorithme de prédiction serait développé. Un deuxième
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niveau d’intuition serait obtenu par l’association des séquences de sensation avec
une transformation homomorphisme sur les sensations passées.
G. Body
Le Body est le lieu où le comportement sera exprimé. Cette expression pourrait être
interne dans le système nerveux. Il est responsable pour l’augmentation du rythme
du cœur et de la pression du sang, parmi d’autres changements physiologiques, au
long du sens d’excitation que l’on ressent à cause de l’augmentation de l’adrénaline
dans le système. L’expression pourrait aussi être externe avec l’expression du visage,
la voix, la prise de position, la sueur, etc.
3.2
Intégration des caractéristiques du processus
émotionnel dans GRACE
Ainsi, comment avec GRACE on peut intégrer les théories sur l'évaluation
d'événement, le coping, la personnalité ou la théorie de Scherer que nous avons
présentée en haut ?
3.2.1 Event appraisal
En fait, la théorie d'Ortony et al nous donne l'idée de quand une sensation peut
avoir lieu et puis comment cette sensation peut être traitée à l'intérieur. Quand un
événement a lieu (un changement externe ou changement interne), cet événement
sera capturé par le module de Sensation et puis donné au niveau d'interprétation
pour une transformation plus ultérieure. L'analyse intérieure de cet événement tient
compte de la relation des buts et des intérêts courants qui vient de la théorie
d'Ortony et al au sujet d'évaluation d'événement.
3.2.2 Coping
Dans notre modèle, nous tendons à résoudre la stratégie de coping dans l'analyse
interne. D'une manière générale, la stratégie de coping influence les règles du
traitement de l'information du niveau d'interprétation et des états cognitifs internes
jusqu'à la prise de décision de comportement. Le résultat de cette influence est le
comportement (ou action) qui sera exprimé par le corps.
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3.2.3 Cinq sous-systèmes de l’émotion
Deuxièmement, pour comparer notre modèle à la théorie de Scherer ci-dessus, nous
avons :
•
Le premier sous-ensemble (sous-ensemble de traitement de l'information)
est le processus évaluant l'information du module de la sensation au
niveau d'interprétation puis finalement au module de comportement.
•
Le sous-ensemble de support sera mis en application dans le module de
l'interprétation psychologique et du corps pour ajuster l'état interne.
•
Le principal sous-ensemble sera mis en application dans le module de
comportement.
•
Le sous-ensemble temporaire est intégré dans le module du corps.
•
Le sous-ensemble de moniteur sera développé dans le module des états
cognitifs internes.
3.2.4 Personnalité de type MBTI dans GRACE
Le MBTI propose quatre catégories pour établir la personnalité. Notre modèle
couvre complètement ces quatre catégories.
Le premier est l'Energy dédoublée dans l'Extraversion (E) ou l’Introversion (I).
Dans le modèle générique ce dispositif particulier est intégré dans les modules
de Mood et de Behavior. E et I agissent en tant que des filtres dans la perception
cognitive. Une extraversion prendra le premier sens d'une sensation tandis que
l’introversion recherchera un deuxième sens de sensation. D'ailleurs, dans le module
de Behavior, l'extraversion trouvera une réponse rapide tandis que l’introversion
recherchera au profond la réaction la plus appropriée.
La deuxième catégorie du MBTI est complètement couverte par l'architecture
générique. La Sensation est construite avec les deux modules d’interprétation et
l'iNtuition par le module d'Intuition.
La troisième catégorie est Décisions : Penser (T) ou Sentir (F). Nous couvrons ces
deux approches en codant le module de comportement du modèle générique. Si nous
faisons un arbre de décision avec l'exploration détaillée de la solution nous
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penserons, mais si nous codons le comportement par une approche basée sur les
règles puis nous serons en mode de Sentir.
Pour finir, le Lifestyle de MBTI est divisée en Juger (J) et Percevoir (P). C'est au
niveau d’interprétation où ce dispositif sera codé. En fait, c'est un niveau d'intérêt
pour la sensation qui sera employée. Par exemple, une sensation directement au sujet
d'une personne sera plus intéressante pour quelqu'un qui est de type Percevoir.
3.3 GRACE par rapport aux modèles informatiques récents
A l’ambition de construire un modèle qui englobe tous les modèles existants, ce qui
veut dire un modèle générique, nous allons faire une comparaison entre notre
modèle proposé avec les modèles qu’on a étudiés dans l’étude bibliographique pour
voir si la généricité de modèle est juste.
On commence avec le modèle FLAME de Bui et al. :
Figure 11 - GRACE et FLAME
Les flèches en bleu montre comment les processus dans la composant émotionnelle
de FLAME va être réalisés dans GRACE. En fait, le modèle GRACE est plus
complexe que FLAME en entrant dans le détail de l’état cognitif interne et aussi
dans le traitement de l’événement en entrée. De plus, notre GRACE implémentera la
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partie d’apprentissage et de prise de décision qui remplace les deux autres
composants de FLAME ; autrement dit, notre modèle englobe FLAME.
Nous allons ensuite regarder la ressemblance entre GRACE et ParleE de de Bui et al.
proposé en 2002.
Figure 12 - GRACE et ParleE
La figure ci-dessous montre que GRACE simule bien les processus de ParleE. En
fait, GRACE prend en compte tous les éléments abordés de ParleE, les ordonne dans
un ordre plus séquentiel et plus clair. De plus, la personnalité dans GRACE est le
modèle MBTI qui décrit les traits de personnalité plus flexible.
Maintenant on passe au modèle Greta proposé en 2003 par Poggi et Pelachaud. Nous
faisons la comparaison entre GRACE avec les Réseaux dynamiques de Croyance
qui nous semblent les plus proches à ce qui s’appelle le processus émotionnel.
Encore uns fois, la généricité de GRACE s’est prouvée en englobant bien les
différents éléments de ces réseaux dynamiques. En fait, le Mind de Greta analyse
seulement la croyance et les buts de l’agent par rapport à la situation actuelle, tandis
que nous proposons d’implémenter l’état cognitif interne avec plusieurs disciplines
qui tient compte de plusieurs aspects dans la vie de la personne affectant ses
comportements émotionnels. De plus, c’est toujours la personnalité où nous voulons
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introduire de nouveau degré de flexibilité pour les réponses émotionnelles selon non
seulement la situation mais aussi selon le caractère de l’individu.
Figure 13 - GRACE et les réseaux dynamique de Greta
Ensuite, on va voir le rapport en GRACE et EMA de Gratch et Marselle proposé en
2004. De manière générale, on peut voir très bien que EMA décrit en détail la partie
de prise de décision (qui correspond au module Behavior de GRACE). Les autres
éléments d’EMA sont bien identifiés qui nous aident aussi à avoir une idée sur ce
que fait les modules de GRACE. La personnalité n’est pas encore prise en compte
dans ce modèle d’EMA.
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Figure 14 - GRACE et EMA
On termine cette partie de comparaison avec le modèle le plus récent GALAAD
proposé par Carole Adam et ses collègues en 2005.
Figure 15 - GRACE et GALAAD
Comme ce modèle s’appuie sur les scénarios des jeux de dialogue, l’aspect
émotionnel est alors analysé seulement dans le contexte de conversation, ce qui peut
dire que ce modèle pourrait être une instance réduite d’un processus émotionnel en
général. Apparemment, on peut apercevoir qu’il est possible d’interpréter GALAAD
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aux processus de GRACE. Ce qui est plus chez GRACE est qu’il intègre la
personnalité pour donner de couleurs aux comportements (et aux dialogues) selon
l’histoire de l’individu engagé dans le jeu.
De manière générale, en vue de prendre en compte les éléments importants du
processus émotionnel – appraisal, coping, personnalité, nous avons fait une
comparaison sur des modèles calculatoires récents [19][20] que nous avons pu
regardés dans l’état de l’art :
Table 1 - Synthèse de comparaison des modèles calculatoires récents
Non
Modèle
appraisal
coping
personality
1
FLAME[5]
Oui
Oui
Non
2
ParleE [6]
Oui
Pas abordé
Rousseau’s model[7]
3
Robot Kismet [8]
Oui
Pas abordé
Non
4
Greta [9]
Oui
Pas abordé
Personality trait
5
EMA[10]
Oui
Oui
Non
6
GALAAD[11]
Oui
Oui
Non
7
PLEIAD[12]
Oui
Oui
Non
8
GRACE
Oui
Oui
MBTI
Une dernière remarque de GRACE est qu’il possède un module d’Intuition – ce qui
n’existe pas auparavant. Ce module pourrait faire sortir donc des comportements
émotionnels plus flexibles, plus intelligibles et plus imprédictibles.
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4 Objectif et validation d’une instance de
GRACE
4.1 Objectif de l’expérimentation
L’objectif principal est de valider la pertinence de chaque module du modèle
proposé. Pourtant, la mise en œuvre de tout le modèle générique demande beaucoup
de temps. Dans le cadre de ce stage, on pourrait faire donc une démonstration simple
qui simule le fonctionnement réduit du modèle. L’idée de cette démonstration est de
voir si le modèle arrive à bien exprimer le changement de l’état émotionnel ou pas.
En suivant cet objectif, nous avons décider de réaliser une démonstration qui simule
le fonctionnement de deux modules Behavior et Body. Pour le reste, on décide de
faire « à la main » incluant l’interprétation d’un événement, l’état cognitif interne
(concernant les désirs). Dans cette première démonstration, on ne traite pas non plus
l’interprétation physiologique et le sentiment. En ce qui concerne la personnalité, on
tend à implémenter la dimension Energy (Extraversion/Introversion) dans notre
première démonstration. On aura donc deux instances qui simulent deux types de
personnalité différents : l’un qui est extraverti et l’autre qui est introverti.
4.2 Scénario de validation
Le démo de GRACE va être expérimenté avec des les gens qui ne connaissent pas de
quoi il s’agit sur l’affichage graphique du démo. Le scénario d’expérimentation est
comme suivant :
•
1) On prend quelques personnes pour jouer un rôle d’observateur de GRACE
en leur faisant regarder l’affichage graphique
•
2) On va faire passer une suite d’événements auxquels GRACE va réagir en
présence des observateurs. Dans notre cas les événements proviendront de
l’écoute d’une histoire pour enfant que les observateurs écouteront.
•
3) L’instance de GRACE réagit dynamiquement à ces événements. Les
observateurs regardent ce qui se passe sur l’affichage graphique.
•
4) Après quoi, on demande aux observateurs de remplir un questionnaire
pour savoir ce qu’ils voient sur l’affichage graphique et de quoi elle s’agit
selon leur opinion.
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Notre hypothèse est que si ces gens arrivent à reconnaître ce que nous
présentons sur l’affichage graphique (qui est en fait une visualisation de l’état
émotionnel de GRACE par rapport à chaque événement) comme étant une
réaction émotionnelle, cela signifie que le modèle est acceptable.
4.3 Fonctionnement de l’instance réduite de GRACE
Dans cette première instance du modèle, nous voulons implémenter les deux
composants Behavior et Body, en fait c’est ce qui est en gras dans la figure 16 :
Figure 16 - Fonctionnement de l'instance réduite de GRACE
Bien que l’objectif est de valider le composant Body (ou on peut dire la phase
d’expression des émotions), nous voulons en même temps mettre en œuvre le
composant Behavior pour pouvoir tenter notre idée sur la façon dont ce composant
traite les informations reçues depuis l’interprétation cognitive (du composant
Cognitive Interpretation) et depuis le processus cognitif interne (du composant
Internal Cognitive State). L’interprétation et le processus cognitif interne sont fait à
la main. Pour prendre en compte du type de personnalité, les données de
l’interprétation sont modifiées selon le type de personnalité : l’extraversion
amplifie la valeur des données tandis que l’introversion la diminue. De plus, le
fonctionnement de deux phases choisies (Behavior et Body) est simplifié. Pour le
calcul de Behavior, il y aura des formules simples qui calculent l’intensité des
émotions de base pour la réponse émotionnelle à partir des informations obtenues
depuis l’interprétation et l’état cognitif interne. Notre intérêt se situe principalement
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sur la façon d’afficher la réponse émotionnelle. Les premiers essais tentent donc à
trouver une bonne manière d’expression.
4.4 Données en entrées
Nous avons décidé d’utiliser l’histoire « trois petits cochons » comme le suite de
l’événement en entrée.
Contexte :
-
En fait, nous allons analyser l’histoire pour simuler l’intention du conteur.
Cela veut dire qu’en analysant l’histoire, nous allons baser sur les questions :
« qu’est-ce qu’il voulait interpréter dans un moment quelconque ? Quelles
émotions qu’il voulait faire sortir aux auditeurs ? »
-
Le fichier d’audio de l’histoire utilisé est l’enregistrement fait par Sabine
LETELLIER-ZARSHENAS portant sur le morceau du deuxième cochon. La
parole de ce morceau est retranscrite depuis l’histoire « Trois petits
cochons » dans le deuxième CD de « 100 contes fables et petites histoires »,
éditions : Eveil et Découverte, licence exclusive EMI Music France.
-
L’histoire est découpée en chunks2 , chaque chunk est associé des valeurs
d’interprétation (urgence, danger, affection). La valeur de Urgence et
Danger varient entre 0 et 1, la valeur de Affective varie entre -1 et 1 (qui
s’exprime de pire à meilleur) : Cette phase d’interprétation est essentielle
pour que le modèle GRACE puisse fonctionner. En fait, selon l’architecture
de GRACE, on trouve que l’interprétation fournit des informations
nécessaires pour que le processus de conscience pourrait traiter des
informations à fin de donner une réponse émotionnelle appropriée. Le choix
de trois paramètres ci-dessus (urgence, danger, affection) est effectué dans le
but de trouver des paramètres mesurant les événements en entrée pour
pouvoir fournir en sortie les valeurs de trois émotions de base (joie, tristesse,
peur) et l’excitation. L’idée pour calculer l’excitation est que l’excitation
vient du niveau d’impératif/urgence de l’événement et que cela vient aussi de
l’état émotionnel de la personne.
2
Un chunk s’agit d’un groupe des mots qui est évalué comme un nouvel événement.
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-
Dans l’état cognitif interne, on omit le module de sentiment. On faisait donc
les estimations pour les désirs (les désirs de l’avenir) associant à chacun des
événements. L’idée est qu’en basant sur les évènements passés, l’état
cognitif interne essaie de prédire quel évènement pourrait arriver dans
l’avenir et ainsi de suite il essaie de prédire comment les émotions vont
changer en fonction de cet avenir.
4.5 Mise en œuvre
4.5.1 Programmation
4.5.1.1 Données de l’interprétation
L’histoire d’entrée est découpé manuellement en chunks (chaque chunk correspond
à un événement). Chaque chunk va être estimé un terme de trois paramètres que l’on
a choisi : urgence, danger et affection.
-
Urgence Urge: pour mesurer l’impératif de l’événement. Cela est pour
mesurer la rapidité de la réponse de la personne par rapport à l’événement
détecté.
-
Danger Dage: pour mesurer le niveau de danger de l’événement au héro
auquel la personne fait attention. Le héro dans ce scénario est les cochons
dans l’histoire.
-
Affection Affe: ce paramètre a pour but de mesurer la favorabilité de
l’événement à GRACE. Il est positif si l’événement est en faveur ou négatif
si l’événement est défavorable au personnage.
Les données traitées sont enregistrées dans des fichiers de texte. [Veuillez voir
l’annexe pour un exemple de ces fichiers]
Avant d’être passées au module Behavior, des données de l’interprétation seront
modifiées selon le type de personnalité. Comme abordé ci-dessus, notre
démonstration implémente deux instances pour deux types de personnalité :
l’extraversion et l’introversion. On appelle Kel pour l’instance d’extraversion et
Ly pour l’instance d’introversion.
Kel amplifie la valeur des données d’interprétation en appliquant la formule
suivante :
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•
Affper = Affe + (Affe/2.8)
•
Dagper = Dage + (Dage/2.8)
Ly modifie la valeur des données d’interprétation en appliquant la formule suivante :
•
Affper = Affe - (Affe/2.8)
•
Dagper = Dage - (Dage/2.8)
4.5.1.2 Données de l’état cognitif interne
Dans ce premier démo, l’état cognitif interne (du composant Internal Cognitive
State) ne joue que la prédiction du niveau de changement des émotions de base de la
personne simulée à travers chaque l’événement détecté. Cette prédiction est donc
mesurée à la main. Les données sont aussi stockées dans un fichier de texte comme
entrée du programme (veuillez voir l’annexe pour un exemple concret de ces
prédictions).
L’état cognitif interne prend en charge aussi le changement au cours du temps des
émotions de base spontanées de la personne. En fait, ces émotions augmentent (ou
diminuent) à chaque second en fonction de l’événement détecté. Si c’est un
événement favorable, la joie pourrait augmenter. Si l’événement est mesuré comme
danger, la peur pourrait augmenter, etc. Le changement de chaque émotion de base
suit la loi normale ayant une moyenne et un écarte-type différent de l’une à l’autre.
De notre avis, la peur varie beaucoup plus vite que la tristesse et la joie. La tristesse
varie par contre moins vite que la joie.
4.5.1.3 Module Behavior
Les intensités des émotions de base en sortie seront calculées dans le module
Behavior. Dans un premier temps, nous décidons d’implémenter des formules
simplifiées servant à calculer l’intensité des émotions de base en sortie à partir de la
description de l’événement courant et de la prédiction de l’état cognitif interne. Les
formules sont comme suivante :
Pour chaque événement détecté, on calcule :
•
Joiecourant = Joieprécédante + ( Affper * Joieprevue )
•
Tristessecourant = Tristesseprécédante - ( Affper * Tristesseprevue )
•
Peurcourant = Peurprécédante + ( Affper * Peurprevue ) + ( 0.1 * Dagper * Urgper )
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4.5.1.4 Module Body/Affichage graphique
Figure 17 - Affichage graphique du démo
Les trois cercles représentent l’état courant de chaque émotion de base à chaque
instant. Elles changent au cours du temps. Ce changement permet en fait simule la
dynamique de l’état émotionnel de la personne. Les trois cercles représentent la joie
(en vert), la tristesse (en gris) et la peur (en rouge). Ces trois émotions de base sont
sélectionnées pour afficher car on suppose que l’histoire « trois petits cochons »
pourrait influencer significativement le changement de ces trois émotions de base
(l’état émotionnel en général). Il est bien entendu possible d’ajouter d’autres
émotions de base pour simuler l’état émotionnel en entier ou pour généraliser le
programme dans les prochaines étapes.
4.5.2 Expérimentation
L’expérimentation est en cours d’exécution…
Dans les premiers tests avec les gens, le résultat obtenu semble intéressant. Il nous
faut plus de tests pour avoir un nombre important d’avis des gens sur cette instance
pour pouvoir faire l’évaluation sur le fonctionnement de l’instance et sur la
pertinence du composant d’affichage (Body). Dans les 15 personnes qui ont participé
à l’expérimentation, il y a 50% des gens qui ont aperçu ce qui est joué sur l’écran.
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Cela nous donne un premier signal positif pour continuer notre développement du
modèle GRACE.
4.6 Conclusion
Pour la validation pratique, nous voulons mettre en œuvre cette définition à un
modèle calculatoire. L’instance simplifiée du modèle GRACE est pour but de
valider l’affichage graphique de notre modèle. L’expérimentation de cette instance
est en cours d’exécution. Au cours de la programmation et des premiers pas
d’expérimentation de l’instance, il surgit encore des problèmes à résoudre :
-
Les paramètres utilisés pour l’interprétation et pour l’état cognitif interne
sont choisis empiriquement. Cela entraîne donc l’exigence de justifier ces
choix ou bien de trouver des paramètres pertinents pour ces phases.
-
Les calculs réalisés dans le module Behavior sont aussi très simples et
insuffisants. En fait, comme décrit dans la définition de GRACE, ce module
Behavior contient beaucoup de règles de raisonnement et aussi des
algorithmes complexes. Il est donc indispensable de refaire ce module pour
avoir un module complet et raisonnable.
-
Comme l’instance simplifiée n’est pas encore testée, la pertinence de
l’affichage graphique proposé est donc à revoir. Il est nécessaire de
construire un scénario d’expérimentation pour valider cet affichage et ainsi
valider ce premier component de GRACE.
Si tout va bien, alors l’ambition de développer le programme pour avoir une
implémentation complète du modèle GRACE est aussi à réaliser prochainement.
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5 Conclusion et perspectives
Dans le but de faire l’évaluation lors de l’interaction homme/robot, ce stage vise à
faire une étude sur le changement de l’état émotionnel lors de cette interaction. La
question sur la définition de « l’état émotionnel » a clarifié le travail demandé du
stage : (1) faire une étude bibliographique sur les théories de l’émotions et sur la
modélisation de l’émotion pour pouvoir (2) proposer une définition/un modèle de
l’émotion qui est générique par rapport à des modèles existants ; une instance réduite
de ce modèle est aussi dans le cadre de ce stage pour pouvoir (3) commencer la
partie de validation de chaque composant du modèle.
En fait, après une étude sur la définition et la modélisation de l’émotion philosophie,
en psychologie, en physiologie et en informatique, on a aperçu qu’il n’y a pas de
consensus sur la définition de l’émotion. Nous avons alors proposé une définition de
l’émotion qui englobe tous les termes existants et qui valide les modèles d’émotions
récents. La définition proposée est appelée GRACE – Generic Robotic Architecture
to Create Emotions. L’étape de validation théorique est faite par une comparaison
entre notre proposition avec tous quelques modèles récents [19][20] que nous avons
présenté aussi dans la partie 3.3. Pour la validation pratique, nous voulons mettre en
œuvre cette définition à un modèle calculatoire pour pouvoir l’utiliser pour notre
problème d’évaluation dans le projet EmotiRob. A partir de cette proposition, nous
avons ensuite réalisé une instance simplifiée du modèle pour valider étape par étape
les components du modèle. Cette instance vise à valider l’affichage graphique de
notre modèle. Pourtant, l’expérimentation est en cours d’exécution. Les premiers
résultats obtenus sont positifs et nous encouragent à continuer le développement de
ce modèle GRACE dans l’avenir…
Tout le travail du stage a inauguré le chemin pour le nouveau modèle de l’émotion
qui est théoriquement prouvé comme étant générale via deux papiers acceptés dans
deux conférences internationales [19][20]. Le début de la phase de validation avec
les premiers résultats positifs montre que le modèle est dans la bonne direction. Ce
modèle GRACE est alors un modèle prometteur qui pourrait être appliqué dans des
recherches et des applications en informatiques, voire en science cognitive appuyant
sur l’émotion humaine. Bien que cette affirmation est en peu subjective, mais si on
ne l’essayait pas, on ne le sais pas.
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6 Annexe
Fichiers de données d’entrée pour le démo de GRACE :
6.1 history.txt
<Second, Episode>
1
Le deuxième cochon
16
Le petit cochon construisit une jolie cabane
19
Peu de temps après,
22
le loup, toujours le même
26
Hum, Hum, gentil petit cochon,
34
par ma queue en tire bouchon
36
Ha Ha, je compte jusqu’à trois
48
Alors, le loup souffla très fort
50
la cabane trembla mais ne s’envola pas tout de suite.
53
Le méchant animal souffla encore plus fort, et la maison
56
la maison s’envola
57
Le loup croqua le pauvre petit cochon en trois bouchées
62
GRACE
6.2 interp.txt
<Second, Urgence, Danger, Affection>
1
0
0
0.2
16
0
0
0.2
19
0
0
-0.0
22
0.1
0.2
-0.2
26
0.2
0.1
-0.2
34
0
0
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7 Références
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Etude sur la définition et la modélisation de l`émotion

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