LabCom V2 - Laboratoires communs organismes de recherche publics – PME/ETI

BEHAVIORS.AI est un moteur d’intelligence artificielle pour améliorer les interactions verbales et non-verbales des robots. – BEHAVIORS.AI

Résumé de soumission

Le Laboratoire Commun BEHAVIORS.AI (Behaviors.ai is an Engine enHancing verbAl and non-Verbal InteractiOns of RobotS, based on Artificial Intelligence) a pour ambition de concevoir et développer un moteur d’interactions intelligent visant à rendre les interactions homme-robot plus empathiques, intuitives et naturelles. Il rassemble les compétences et savoir-faire des chercheurs en intelligence artificielle du LIRIS et de la société Hoomano, spécialisée dans le développement de logiciels pour les robots d’interaction. BEHAVIORS.AI permettra d’explorer les opportunités de transfert des travaux de recherche fondamentale, en particulier en apprentissage développemental, vers des applications de robotique destinées au grand public.

De nombreuses études s’accordent à dire qu’aujourd’hui, l’enjeu majeur pour améliorer les interactions avec les machines réside dans la compréhension du langage parlé. Or, même si des progrès significatifs sont actuellement observés, les erreurs de reconnaissance restent très problématiques. De plus, la seule interprétation d’une phrase, aussi correcte soit-elle, n’est pas toujours suffisante pour comprendre le contexte de l’interaction. Pour que les interactions soient plus empathiques, il faut être capable de proposer une interprétation dynamique des dialogues, ce qui implique une adaptation au contexte (posture et ton adaptés, orientation du regard, type de comportement, etc.) et une construction progressive des schèmes interactionnels. BEHAVIORS.AI s’intéresse donc à la compréhension de la situation de l’interaction et de la construction d’une réponse appropriée et adaptée.

Les objectifs du projet BEHAVIORS.AI sont d’améliorer la perception du contexte et la façon d’y répondre, afin de tendre vers un mode d’interaction plus empathique entre les humains et le robot. Ceci passe par la construction de mécanismes d’interprétation des interactions s’appuyant à la fois sur les éléments de communication verbale et non-verbale : gestes, attitudes, expressions faciales, émotions, regards, informations de contexte. Il convient donc de repenser l’expérience utilisateur (UX) dans un contexte robotique, avec toutes les conséquences méthodologiques que cela peut avoir (agilité de conception interactionnelle pour un meilleur couplage humain-machine). Le projet ne vise pas à améliorer l’une ou l’autre des techniques de perceptions, mais à proposer des stratégies intelligentes pour les combiner et réagir, conduisant ainsi à des interactions plus pertinentes et plus réalistes, témoignant d’une meilleure adaptabilité du robot à son environnement.

Le projet de recherche vise à élaborer un moteur d’interaction intelligent, capable non seulement d’utiliser des travaux de l’état de l’art (reconnaissance de la parole, des visages, des actions ; apprentissage profond ; etc.) mais aussi de développer de nouvelles solutions. Un accent particulier est mis sur des recherches très prometteuses en apprentissage développemental et en robotique cognitive.

Les travaux du Laboratoire Commun s’inscrivent dans la démarche d’innovation d’Hoomano qui consiste à produire des outils génériques et utilisables sur n’importe quel type de plateforme robotique, de sorte à devenir un moteur standard sur le marché. Outre les défis techniques liés à l’hétérogénéité des plateformes, cette démarche soulève un défi de recherche majeur : le moteur doit être capable de s’adapter dynamiquement aux capacités d’interactions disponibles sur le robot, et de se se développer perpétuellement en fonction de ses interactions intéressantes et effectives avec son environnement.

Le programme de travail de BEHAVIORS.AI repose sur des itérations courtes permettant à chaque version du moteur d’être testée et éprouvée auprès du grand public. Cette démarche est cruciale pour obtenir les données et les retours utilisateurs nécessaires à l’avancée des travaux de recherche, ainsi qu’à la meilleure compréhension de la demande sociétale.

Coordination du projet

Salima Hassas (Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

LIRIS Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information

Aide de l'ANR 300 000 euros
Début et durée du projet scientifique : janvier 2017 - 36 Mois

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