Master Intelligence Artificielle et Décision Rapport de stage ...

Kevin Scott

Description

Master, Supérieur, Master

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• mémoire - matière potentielle : court

Master Intelligence Artificielle et Décision Rapport de stage Programmation orientée émotion Université Pierre et Marie Curie Kévin Darty 31 Août 2011 Encadrant : Nicolas Sabouret

• transition complexe de la compréhension du vivant vers le monde robotique
• algorithmes exactes
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Sujets

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• Programmation informatique
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• Modélisation

Informations

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• Poids de l'ouvrage: 1 Mo

Extrait

Master Intelligence Artificielle et Décision
Rapport de stage





Programmation orientée émotion






Université Pierre et Marie Curie







Kévin Darty

31 Août 2011

Encadrant : Nicolas Sabouret Remerciements

Je tiens à remercier Monsieur Sabouret, qui, toujours disponible et à l’écoute au cours du stage, a
su, par sa clairvoyance et ses conseils avisés, me fournir toute l’aide nécessaire dans l’orientation de mes
recherches.

Je remercie aussi Cindy Mason du MIT et Guillaume Carré pour leurs travaux préliminaires sur le
sujet.

Programmation orientée émotion – Kévin Darty Page 2 sur 44 Sommaire

INTRODUCTION ........................................................................................................................................... 5
I. ÉTUDE DE LA CLASSE DE PROBLÈME .. 6
II. ÉTAT DE L’ART EN RÉSOLUTION DE PROBLÈME ................................................................................. 8
A. NORMATIF ET DÉCISIONNEL ......................................................... 8
Exploration ................................................. 8
Planificateurs.............................................................................. 8
B. DESCRIPTIF ET MOTIVATIONNEL ................................................... 9
Concurrence et compromis ......................... 9
Animat ........................................................................................................................ 9
Modèles d’agent autonomes à architecture psycho-comportementales ................. 10
C. CONCLUSION ......................................................................................................................................... 10
III. ÉTAT DE L’ART EN INFORMATIQUE AFFECTIVE ................ 11
A. MÉMOIRE ............................................................................................................................................. 11
Mémoire court terme ............................... 11
Mémoire de travail ... 11
B. ÉMOTIONS............................................................................................................................................. 12
Appraisal et coping ... 12
Modèles catégoriels ................................................................................................................................. 12
Modèles dimensionnels ............................ 12
C. CONSCIENCE .......... 13
D. CONCLUSION ......................................................................................................................................... 13
IV. MODÈLE .......... 15
A. ARCHITECTURE GÉNÉRALE ......................................................................................................................... 15
Modèle POE .............................................. 16
Environnement et partie modélisation de problèmes 16
Décision et partie modélisation de solutions ............................................................................................ 17
Fonctionnement par cycle et coût des actions ......................... 17
B. ENVIRONNEMENT ET PARTIE MODÉLISATION DE PROBLÈMES ............................................................................ 18
Variables et perceptions ........................................................................................................................... 19
Opérations et actions ............................... 19
Fonctions d'évaluation ............................. 19
Processus interne ..................................................................................................................................... 20
C. DÉCISION ET PARTIE MODÉLISATION DE SOLUTIONS ........................ 20
Filtre perceptif .......... 20
Comportement ......................................................................................................................................... 21
Algorithme du solveur par rapport au comportement lors d’un tour ...................... 21
Exemple .................... 22
D. SOLVEUR ORIENTÉ ÉMOTION ..................................................................................................................... 22
État émotionnel ........................................ 23
Émotion .................... 23
Programmation orientée émotion – Kévin Darty Page 3 sur 44 Mémoire à long terme et mémoire de travail .......................................................................................... 23
Génération d’émotion .............................................................. 23
Humeur..................................................... 24
Balance perception/décision .................................................................................... 24
V. IMPLÉMENTATION .......................................................... 25
A. MODÈLE GÉNÉRAL ................................................................................................... 25
B. ENVIRONNEMENT ... 25
C. SOLUTION ............................................. 26
VI. ÉVALUATION ................................................................................................... 28
A. LABYRINTHE ........................................... 28
Environnement ......... 28
Solution .................................................................................................................... 29
Résultats ................................................... 30
B. EXEMPLE DES N DAMES DYNAMIQUES ........................................................................................................ 31
Environnement ......... 31
Solution .................................................................................................................................................... 31
C. PROTOCOLE D ’ÉVALUATION ...................... 32
D. RÉSULTATS ATTENDUS .............................. 33
CONCLUSION ............................................................................................................................................. 34
ANNEXE A .................. 36
ANNEXE B 39
ANNEXE C .................................................................................................................................................. 42
BIBLIOGRAPHIE ......... 43


Programmation orientée émotion – Kévin Darty Page 4 sur 44 Introduction

Nous souhaitons développer une méthode de programmation d’algorithmes de résolution de
problème en Intelligence Artificielle qui permet de définir des heuristiques issues de l’affective computing.
Ce projet fait suite à un article que Nicolas Sabouret et moi-même avions publié sur un premier solveur
orienté émotion [Darty&Sabouret 10].

Darwin démontre l’importance des émotions dans les réactions animales et conséquemment dans la
prise de décision [Darwin&al. 02], il nous semble donc intéressant d’introduire la notion d’émotion
comme heuristique de résolution au sein de problèmes algorithmiques. Les cogniticiens ont en effet
démontré que les émotions sont la base de notre capacité à réagir et conditionnent nos actions.

Souhaitant avoir une méthode simple à mettre en œuvre pour les développeurs, notre but sera aussi
de minimiser la part de modélisation et donc d’implémentation qui incombe au programmeur en créant un
cadre de développement propice à cette méthode de programmation qui permet la manipulation des
concepts utilisés et en automatisant certaines implications dans le moteur de résolution. Cette méthode
contient deux parties : la partie définition du problème par un environnement, la partie définition de la
solution où des comportements seront utilisés par notre solveur.

Dans un premier temps, nous étudierons le problème en vue de définir à quelle classe de problème il
appartient. Dans un second temps, nous présenterons l’état de l’art en résolution de problème ainsi qu’en
informatique affective. Ensuite, nous définirons notre environnement de programmation ainsi que notre
solveur. Puis, des exemples de problèmes seront présentés avec leur modélisation et leur solution. Enfin,
nous définirons un protocole d’évaluation de notre solveur.

Programmation orientée émotion – Kévin Darty Page 5 sur 44 I. Étude de la classe de problème

Notre but étant de créer un environnement de développement permettant l’utilisation de notre
solveur orienté émotion, il nous est nécessaire de définir clairement la classe de problème que nous
cherchons à résoudre. Nous étudierons donc les classifications en r&#