Towards the notion of enactive virtual agent : Application to the evolutionary dynamic approach
Vers la notion d'agent énactif virtuel : Application à l'approche dynamique évolutionnaire
Résumé
This thesis, based on the enaction paradigm, addresses the modeling of artificial entities autonomy. In a context of human - autonomous entities interaction in virtual reality, behavioral properties resulting from constitutive autonomy may favor creativity and involvement by offering the user a compromise between regularity and surprise. The first part of this work is a theoretical proposition which leads to a definition of virtual enactive agents, through internal properties, related to the agent operation, and through external properties, related to the agent behavior. Our theoretical framework is the dynamic evolutionary approach, using CTRNN and evolutionary methods. We consider, among external properties, the ability to enrich the behavior by interaction is a hard problem. We develop a proposition to obtain a learning at an ontogenetic scale, corresponding to the specific interactions history between an agent and an environment by using a guidance. The second part of the thesis is an implementation attempt following this reflection, made of three experiments. In conclusion, a critical analysis of the results and of the approach illustrates the difficulty of handling an autonomous system. We have shown some limitations of the evolutionary approach in our context. The outlook takes into account the need of trade-offs between behavioral complexity and constitutive autonomy. We also discuss exploitation potentiality of this work in virtual reality.
Cette thèse s'appuie sur le paradigme de l'énaction pour aborder la modélisation de l'autonomie d'entités artificielles. Dans un contexte d'interaction entre des humains et des entités autonomes en réalité virtuelle, les propriétés comportementales résultantes d'une autonomie constitutive pourraient favoriser la créativité et l'engagement en proposant à l'utilisateur un compromis entre surprise et régularité. La première partie de cette thèse est une proposition théorique qui mène à une définition d'agents virtuels situés dits énactifs, à travers des propriétés internes, liées au fonctionnement de l'agent, et des propriétés externes, liées au comportement de l'agent. Nous nous inscrivons dans une approche dynamique évolutionnaire, qui utilise conjointement des CTRNN et des méthodes évolutionnaires. Nous considérons, parmi les propriétés externes, la capacité à enrichir un comportement par l'interaction comme un point dur. Nous proposons une démarche pour obtenir un apprentissage à l'échelle ontogénétique qui reflète l'histoire particulière des interactions de l'agent avec l'environnement en utilisant un guidage. La deuxième partie est une tentative d'implémentation issue de cette réflexion à travers trois expériences. La conclusion de ce mémoire présente un bilan critique des résultats et de notre démarche, qui illustre la difficulté de la manipulation d'un système autonome. Nous avons montré des limites de l'approche évolutionnaire dans un tel contexte. Les perspectives tiennent compte de la nécessité à faire des compromis entre complexité comportementale et autonomie constitutive. Nous discutons également de l'exploitation potentielle de ce travail en réalité virtuelle.
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