{"id":7820,"date":"2022-04-19T16:20:42","date_gmt":"2022-04-19T14:20:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/?post_type=isir_projects&p=7820"},"modified":"2025-06-03T11:48:49","modified_gmt":"2025-06-03T09:48:49","slug":"elsa","status":"publish","type":"isir_projects","link":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/projets\/elsa\/","title":{"rendered":"ELSA"},"content":{"rendered":"\n

Projet ELSA \u2013 Apprentissage effectif des affordances sociales pour l\u2019interaction humain-robot<\/h3>\n\n\n\n

\u00ab \u00c9tudier l\u2019apprentissage d\u2019affordances sociales chez les robots \u00bb. Les affordances sont des opportunit\u00e9s d\u2019actions per\u00e7ues par un agent pour interagir avec son environnement. Elles int\u00e9ressent les roboticiens pour d\u00e9crire les interactions potentielles du robot avec des objets au-del\u00e0 des simples propri\u00e9t\u00e9s physiques. <\/p>\n\n\n\n

Dans le projet ELSA<\/strong>, nous \u00e9tendons la notion aux affordances sociales, qui n\u2019ont pour l\u2019instant \u00e9t\u00e9 que peu \u00e9tudi\u00e9es en robotique. Ici, nous faisons les hypoth\u00e8ses suivantes : <\/p>\n\n\n\n

– que les robots peuvent apprendre les affordances sociales de la m\u00eame fa\u00e7on qu\u2019ils apprennent des affordances dans des situations non-sociales\u00a0;<\/p>\n\n\n\n

– que les robots, en apprenant \u00e0 reconna\u00eetre de mani\u00e8re autonome les affordances sociales offertes par leurs partenaires humains, pourront r\u00e9pondre plus efficacement et de mani\u00e8re plus appropri\u00e9e aux humains. Ceci permettrait ainsi de faciliter la coordination et la coop\u00e9ration entre humains et robots.<\/p>\n\n\n\n

Le contexte<\/h3>\n\n\n\n

Le concept d\u2019affordances est la capacit\u00e9 d\u2019un objet ou d\u2019un environnement \u00e0 \u00e9voquer son utilisation ou sa fonction. Il attire progressivement l\u2019attention des scientifiques en robotique et en Intelligence Artificielle (IA) comme un moyen de fournir aux agents artificiels plus d\u2019autonomie, en leur permettant d\u2019apprendre par eux-m\u00eames quelles commandes envoy\u00e9es \u00e0 leurs moteurs produisent des effets sur l\u2019environnement. <\/p>\n\n\n\n

N\u00e9anmoins, les avantages sociaux demeurent largement inexplor\u00e9s en robotique et en IA. Si les affordances physiques repr\u00e9sentent une \u00e9tape vers des agents autonomes qui comprennent mieux leur environnement physique, les affordances sociales sont n\u00e9cessaires pour \u00e9voluer vers des environnements multi-agents plus r\u00e9alistes. Nous savons que les humains acqui\u00e8rent des affordances sociales pour apprendre comment bien interagir avec les autres. Permettre aux robots de faire ce m\u00eame type d\u2019apprentissage leur permettrait de mieux interagir avec les humains.<\/p>\n\n\n\n

Les objectifs<\/h3>\n\n\n\n

L\u2019objectif central du projet est d\u2019\u00e9tudier les conditions qui permettent \u00e0 un robot d\u2019apprendre de mani\u00e8re efficace des affordances sociales, de fa\u00e7on \u00e0 faciliter la communication et la coop\u00e9ration avec les humains. Nous allons en particulier \u00e9tudier les probl\u00e8mes li\u00e9s aux affordances sociales en robotique, organis\u00e9s en 4 lots de travail : <\/p>\n\n\n\n

– Th\u00e9orie et pratique des affordances sociales\u00a0;<\/p>\n\n\n\n

– Les affordances sociales dans la prise de d\u00e9cision (dirig\u00e9 par l’ISIR<\/em>)\u00a0;<\/p>\n\n\n\n

– Les affordances sociales pour l\u2019ex\u00e9cution des actions\u00a0;<\/p>\n\n\n\n

– Architecture, sc\u00e9nario, int\u00e9gration.<\/p>\n\n\n\n

\n
\"\"<\/figure>\n
L\u00e9gende : Sc\u00e9nario sur table \u2013 les participants humains peuvent coop\u00e9rer avec le robot pour atteindre un objectif particulier (par exemple, construire une tour avec des cubes). Le robot doit apprendre \u00e0 dissocier la comp\u00e9tence des humains, dans des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, des propri\u00e9t\u00e9s d\u2019objets sp\u00e9cifiques (par exemple, l\u2019humain ne peut pas placer une balle au sommet de la tour de cubes non pas parce qu\u2019il est incomp\u00e9tent, mais plut\u00f4t parce que les balles tombent des tours). Copyright : Aur\u00e9lie Clodic, LAAS-CNRS.<\/em>
<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Les r\u00e9sultats<\/h3>\n\n\n\n

Le cadre applicatif principal de ce travail est celui de l\u2019interaction humain-robot, et plus pr\u00e9cis\u00e9ment de la coop\u00e9ration humain-robot. Mieux comprendre comment les robots peuvent apprendre \u00e0 reconna\u00eetre et \u00e0 exprimer des affordances sociales aiderait \u00e0 contribuer \u00e0 la conception de robots plus coop\u00e9ratifs avec l\u2019humain. Cela permettrait alors de seconder l\u2019humain dans une vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches, comme la manipulation d\u2019objets ou encore la navigation. Le projet contribuera \u00e9galement \u00e0 d\u2019autres retomb\u00e9es, notamment en termes de connaissances fondamentales sur la mani\u00e8re dont l\u2019humain apprend, per\u00e7oit et exprime des affordances sociales. Mettre au point des algorithmes permettant \u00e0 un robot d\u2019apprendre des affordances sociales est une mani\u00e8re de proposer des mod\u00e8les de la fa\u00e7on dont les humains font cet apprentissage. <\/p>\n\n\n\n

D\u2019une fa\u00e7on g\u00e9n\u00e9rale, le projet r\u00e9pond \u00e0 un manque critique de connaissances de base sur la fa\u00e7on dont les affordances sociales sont apprises et utilis\u00e9es dans le contexte de l\u2019interaction humain-robot. L\u2019atout majeur du projet est qu\u2019il s\u2019attaque \u00e0 un sous-domaine relativement inexplor\u00e9 (les affordances sociales en robotique) qui s\u2019appuie sur des domaines bien \u00e9tudi\u00e9s (les affordances non-sociales en robotique, mais aussi en psychologie).<\/p>\n\n\n\n

Partenariats et collaborations<\/h3>\n\n\n\n

Le projet est coordonn\u00e9 par Mehdi Khamassi, Directeur de Recherche \u00e0 l’ISIR. Le consortium du projet est compos\u00e9 de la mani\u00e8re suivante : <\/p>\n\n\n\n

– L’ISIR, Sorbonne Universit\u00e9<\/a> – France,<\/p>\n\n\n\n

– LAAS-CNRS<\/a> – France,<\/p>\n\n\n\n

– Department of Computer Science (IFI), Universit\u00e9 de Innsbruck<\/a> – Autriche,<\/p>\n\n\n\n

– Digital Science Center (DiSC), Universit\u00e9 de Innsbruck<\/a> – Autriche.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":7823,"template":"","isir_project_types":[236],"isir_teams":[265],"class_list":["post-7820","isir_projects","type-isir_projects","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","isir_project_types-all-projects-fr","isir_teams-acide"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/wp-json\/wp\/v2\/isir_projects\/7820","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/wp-json\/wp\/v2\/isir_projects"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/isir_projects"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7823"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7820"}],"wp:term":[{"taxonomy":"isir_project_types","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/wp-json\/wp\/v2\/isir_project_types?post=7820"},{"taxonomy":"isir_teams","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.isir.upmc.fr\/wp-json\/wp\/v2\/isir_teams?post=7820"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}