Un syst`eme tutoriel intelligent `a base de syst`eme immunitaire ...

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Un syst`eme tutoriel intelligent `a base de syst`eme immunitaire ...

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• Informatique
• Marketing et communication

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Extrait

Ecole Nationale d’Ingénieurs de Brest Rapport de stage de Master Recherche en Informatique

Encadrant de stage : Pierre CHEVAILLIER

Unsyst ` emetutorielintelligenta ` basedesyst ` eme immunitaire artificiel

Fr ´ ede ´ ricFAVREARTIGUES

Brest, le 2 Juin 2009

Sommaire 1 Avant propos 1 2 Introduction 1 3 Contexte 2 3.1 Mascaret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 3.1.1 Généralités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 3.1.2 Les méta-modèles VEHA et HAVE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 3.1.3 Le recueil des traces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3.2 Les Systèmes Immunitaires Artificiels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3.2.1 La sélection négative . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 3.2.2 La sélection clonale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 3.2.3 Le réseau immunitaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.3 Les différents domaines d’application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 4 La reconnaissance d’actions 9 4.1 Définition d’une action dans un EVAH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 4.1.1 L’utilisateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 4.1.2 L’entité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 4.1.3 Le moment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 4.1.4 La localisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 4.1.5 L’utilisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.2 Les préconditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.3 L’affinité appliquée à la reconnaissance d’actions . . . . . . . . . . . . . . . 17 5 Mise en œuvre de l’AIS 19 5.1 Modèle de l’AIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 5.1.1 Les propriétés des AIS pour la reconnaissance d’actions . . . . . . . 20 5.1.2 Diagramme de classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 5.1.3 Diagramme objets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 5.2 Résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 5.2.1 Cas d’étude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5.2.2 Résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.3 Analyse des résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.4 Application à l’implantologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 6 Conclusion 38

Un système tutoriel intelligent à base de système immunitaire artificiel Juin 2009

1 Avant propos Ce rapport s’inscrit dans le cadre d’un stage de Master Recherche Informatique au sein de l’équipe AReVi (réalité virtuelle et augmentée) du LISyC (Laboratoire d’Informatique des Systèmes Complexes). Ce stage a été réalisé au CERV (Centre Européen de Réalité Virtuelle). Un des principaux axes de recherche du laboratoire est le développement d’en- vironnements immersifs pour la formation. Ces environnements utilisent les techniques de la réalité virtuelle et des systèmes de tuteurs autonomes. Ils sont plus couramment appelés Environnements de réalité Virtuelle pour l’Apprentissage Humain (EVAH). Ce stage s’intègre au projet MASCARET (Multi-Agent System for Collaborative Adapta- tive and Realistic Environment for Training) dont l’objectif est de concevoir les modèles nécessaires à la génération d’environnements de formation mettant l’apprenant dans une situation d’apprentissage en agissant dans un environnement similaire au réel. L’objectif de ce stage est de proposer un ITS dont le comportement des agents éducationnels est basé sur les systèmes immunitaires artifiels.

2 Introduction Les Environnements de réalité Virtuelle pour l’Apprentissage Humain ont comme principal objectif d’exploiter les technologies de la réalité virtuelle pour favoriser l’appren- tissage de compétences dans un environnement contrôlé. Les utilisateurs de ces systèmes se trouvent immergés dans un monde virtuel dynamique dans lequel ils interagissent avec l’environnement par le biais de périphériques. Les EVAH intègrent un système tuteur au- tonome (ITS,Intelligent Tutoring Systemsuivre l’activité de l’apprenant et de) destiné à lui fournir, ainsi qu’au formateur, des assistances pédagogiques appropriées au contexte courant. Pour réaliser le suivi du déroulement de l’activité, l’ITS doit avoir des connais- sances sur le domaine de l’apprentissage, sur la démarche pédagogique et sur l’apprenant. Pour que les assistances pédagogiques soient efficaces, l’ITS doit également tenir compte de la représentation de ces connaissances et de la manière d’interagir avec l’utilisateur (cf figure 1).

Fig.1 – modèles composant un ITS (Buche et al., 2004).

Rapport de stage de master recherche

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Un système tutoriel intelligent à base de système immunitaire artificiel Juin 2009

L’ITS doit, de plus, disposer d’un mécanisme de mémorisation et d’apprentissage des interventions des agents pédagogiques. La réaction du système, à la suite d’une reconnais- sance de l’action de l’utilisateur, doit être adaptative. Dans le cadre de ce stage, nous avons exploré la piste des systèmes immunitaires artificiels 1 car les propriétés de ces systèmes semblent pouvoir s’appliquer à la problématique des ITS.

Dans la première partie, nous présentons les systèmes immunitaires artificiels, les processus qui les composent et les différents domaines d’application. La seconde partie de se rapport se consacre à la définition d’une action dans un EVAH. Puis la troisième, à la présentation d’un modèle générique et son implémentation avec un système tutoriel intelligent. Enfin ce rapport se conclue par un bilan de ces travaux et par les perspectives envisageables pour une tel système.

3 Contexte 3.1 Mascaret 3.1.1 Généralités Les Environnements Virtuels d’Apprentissage Humain développés par le CERV uti- lisent la plate-forme MASCARET (Buche et al., 2004) (Multi-Agent System for Colla- borative, Adaptive and Realistic Environment for Training) qui permet à des utilisateurs (encadrant et apprenants) d’agir individuellement ou en collaboration dans un environne- ment virtuel. Toutes les entités sont des agents capables de percevoir leur environnement, de décider des actions qu’ils vont mener et enfin d’agir. Les agents peuvent être de diffé- rentes natures. MASCARET repose sur deux méta-modèles VEHA et HAVE servant de support à la détection de traces d’utilisation (cf figure 2). Ces deux méta-modèles sont des extensions du méta-modèle UML. Dans un EIAH (Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain), la fonction pédagogique est assurée par un ITS (Intelligent Tutoring Systems). Dans MASCARET, elle est gérée par un système multi-agents, composé d’agents pédagogiques, c’est-à-dire ayant un rôle dans le processus enseignement-apprentissage : agents tuteur, assistant du formateur, compagnon de l’apprenant, observateur d’activité... Ce système est désigné par l’acronymeMats:Multi-Agent Tutoring System. Le sous-systèmebehavequant-à-lui, re- groupe les modèles d’architecture des agents composant une application Mascaret : modules de perception (d’un monde VEHA), de planification, de sélection d’actions (décrites avec HAVE), de communication par messages...

3.1.2 Les méta-modèles VEHA et HAVE VEHA (Virtual Environment supporting Human Activities) est un méta-modèle d’en- vironnement virtuel servant à la description du monde virtuel dans lequel les utilisateurs seront immergés (Chevaillier et al., 2009). En effet, ce modèle permet la modélisation des objets qui constitueront l’environnement physique en fournissant la définiton de sa com- position et de ses comportements. Il offre donc une représentation à la fois statique et dynamique de l’environnement. 1 Artificial Immune System

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