Démonstration du projet SSPNet

SSPNet (Social Signal Processing Network) est un réseau européen d’excellence visant l’étude et le traitement (“processing”) des signaux sociaux.

Les activités du réseau SSPNet tournent autour de deux foci de recherche, sélectionnés pour leur importance dans notre quotidien à l’heure actuelle :

* Le Traitement des Signaux Sociaux dans les interactions Humain-Humain
* Le Traitement des Signaux Sociaux dans les interactions Humain-Ordinateur

Ainsi, l’objectif essentiel du SSPNet est de développer et valider les fondements scientifiques et les principes d’ingénierie (incluant les ressources pour l’expérimentation) requis pour s’attaquer aux problèmes de l’analyse, l’interprétation et la synthèse des comportements sociaux. Le projet se focalise sur les approches multimodales ayant pour but de : (i) interpréter l’information pour une meilleure compréhension des signaux sociaux humains et de leurs intentions implicites; (ii) générer des comportements sociallement adaptés chez des agents conversationnels animés. Il considère comment nous pouvons modéliser, représenter et utiliser les comportements et les signaux sociaux humains pour construire des systèmes autonomes capable de savoir, soit par cette construction soit par un processus d’apprentissage, comment comprendre et répondre aux comportement et aux signaux de communication de l’humain.

Différents types de sourire de personnages virtuels

Dans ce contexte, notre objectif de recherche est d’étudier comment faciliter la communication entre les humains et les personnages virtuels à travers les comportements non-verbaux de ces derniers. Dans une première étape, nous avons exploré les différents types de sourires des personnages virtuels (sourire d’amusement, de politesse, etc). Dans les vidéos ci-dessous, vous pouvez visualiser différents types de sourires de personnages virtuels, ainsi que des exemples de personnages virtuels exprimant différents sourires lorsqu’ils racontent une histoire drôle.



Détails:

Ochs, M., Niewiadomski, R., Pelachaud, C., How a Virtual Agent Should Smile? – Morphological and Dynamic Characteristics of Virtual Agent’s Smiles, in Proceedings of the 10th International Conference on Intelligent Virtual Agents, Philadelphia, USA, pp. 427-440, 2010.

Emergence de synchronie entre partenaires d’un dialogue

Faciliter la communication entre humains et agents conversationnels passe aussi par permettre à la dyade, ou au groupe que les interlocuteurs forment, de voir apparaître des dynamiques liées à la qualité de l’interaction. Tout particulièrement, au cours du dialogue, la synchronie entre les comportements non-verbaux des agents est un marqueur de la qualité de leur échange, i.e. de leur compréhension mutuelle et de la quantité d’information qu’ils échangent.

Dans les vidéos ci-dessous, vous pouvez visualiser l’émergence de synchronie entre agents par la simple mise en place d’un couplage entre ceux-ci lorsque à la fois ils se comprennent, et se perçoivent mutuellement.

Les agents commencent l’interaction sans être synchronisés puis se synchronisent de manière stable

L’agent en haut à droite ne comprend pas ce qui est dit (couplage impossible), l’agent en bas à droite comprend ce qui est dit, voit celui qui parle mais n’est pas perçu en retour (couplage impossible), l’agent en haut à gauche comprend ce qui est dit, perçoit et est perçu par celui qui parle (le couplage et la synchronie constituent l’état stable de la dyade qu’ils forment).

Détails:

K. Prépin and C. Pelachaud, Shared Understanding and Synchrony Emergence: Synchrony as an Indice of the Exchange of Meaning between Dialog Partners, Third International Conference on Agents and Artificial Intelligence, ICAART2011, Rome, Italie, January 2011, pp. 1-10 [pdf].

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