Ludovic Saint-Bauzel soutiendra son habilitation à diriger des recherches (HDR) à Sorbonne Université le mercredi 08 décembre à 14h, en amphi Durand bâtiment Esclanglon.
Titre des travaux : « Modélisation computationnelle de la coopération physique patient-robot : De la prédiction du mouvement pathologique pour la commande de robots d’assistance à l’étude de l’interaction humain-robot ».
La constitution du jury est la suivante :
- Pr. Pierre BLAZEVIC (Université de Versailles St. Quentin-en-Yvelines), Rapporteur,
- Pr. Etienne BURDET (Imperial College London), Rapporteur,
- DR. Jean-Louis VERCHER (Université Aix-Marseille), Rapporteur,
- Pr. Guillaume MOREL (Sorbonne Université), Examinateur,
- DR. Catherine PELACHAUD (Sorbonne Université), Examinatrice.
Résumé :
Ce travail présente comment la modélisation computationnelle peut être utilisée à différents niveaux de l’interaction humain-robot. Nous voyons plus particulièrement comment l’anticipation permet d’améliorer cette interaction à différents horizons de temps mais aussi la modélisation peut se faire sur différents niveaux cognitifs de l’interaction.
La modélisation anticipative à court terme permet d’améliorer la boucle de commande en découplant les non-linéarités donnant des informations de l’état de l’interaction pour adapter les paramètres de la commande. Cette modélisation à court terme permet aussi, en tant que prédicteur, de juger ou superviser la qualité d’exécution du mouvement modélisé qu’il soit sain ou pathologique.
Lorsque l’anticipation est à moyen terme, la modélisation permet d’observer plutôt l’intention du sujet. Cela décrit entre autre l’interaction comme un enchaînement d’objectifs du robot, le modèle devinant les enchaînements d’intentions. Du point de vue de l’humain, cette collaboration avec la machine semble naturelle et intuitive, car elle prend en compte les changements d’avis et les erreurs.
Enfin, une anticipation à long terme, permet d’avoir des commandes au niveau de l’interaction. Elle permet de mettre en place des changements dynamiques de rôles (leader/follower) entre l’utilisateur et le robot. Ces modèles ont été utilisés dans des scenarii de négociation kinesthésique de direction (aller à gauche ou à droite).
La modélisation de l’interaction a mené aussi à des études sur le pouvoir d’évocation de l’action programmée dans le robot. Ce travail présente des résultats balbutiants et encourageants sur la confiance et l’agentivité durant l’interaction. La confiance, par exemple, s’est montrée transmissible par le biais du canal kinesthésique.
Ce travail ouvre des perspectives sur comment de tels modèles peuvent être utilisés pour améliorer l’intelligibilité des robots durant ses interactions avec l’humain.
Contact : Ludovic Saint-Bauzel, Maître de Conférences
