Modélisation de comportements non-verbaux et d'attitudes sociales dans la simulation de groupes conversationnels

par Brian Ravenet

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Catherine Pelachaud et de Magalie Ochs.

Le président du jury était Tamy Boubekeur.

Le jury était composé de Adriana Tapus, Alexandre Pauchet, Marc Christie.

Les rapporteurs étaient Alessandro, PhD Vinciarelli, Indira Thouvenin.


  • Résumé

    Les Agents Conversationnels Animés sont des personnages virtuels dont la fonction principale est d'interagir avec l'utilisateur. Ils sont utilisés dans différents domaines tels que l'assistance personnelle, l'entrainement social ou les jeux vidéo et afin d'améliorer leur potentiel, il est possible de leur donner la capacité d'exprimer des comportements similaires à ceux des humains. Les utilisateurs, conscient d'interagir avec une machine, sont tout de même capable d'analyser et d'identifier des comportements sociaux à travers les signaux émis par les agents. La recherche en ACA s'est longtemps intéressée aux mécanismes de reproduction et de reconnaissance des émotions au sein de ces personnages virtuels et maintenant l'intérêt se porte sur la capacité d'exprimer différentes attitudes sociales. Ces attitudes reflètent un style comportemental et s'expriment à travers différentes modalités du corps comme les expressions faciales, les regards ou les gestes par exemple. Nous avons proposé un modèle permettant à un agent de produire différents comportements non-verbaux traduisant l'expression d'attitudes sociales dans une conversation. L'ensemble des comportements générés par notre modèle permettent à un groupe d'agents animés par celui-ci de simuler une conversation, sans tenir compte du contenu verbal. Deux évaluations du modèle ont été conduites, l'une sur Internet et l'autre dans un environnement de réalité virtuelle, afin de vérifier que les attitudes étaient bien reconnues.

  • Titre traduit

    Model of nonverbal behaviors expressing social attitudes in the simulation of conversational groups


  • Résumé

    Embodied Conversational Agents are virtual characters which main purpose is to interact with a human user. They are used in various domains such as personal assistance, social training or video games for instance. In order to improve their capabilities, it is possible to give them the ability to produce human-like behaviors. The users, even if they are aware that they interact with a machine, are still capable of analyzing and identifying social behaviors through the signals produced by these virtual characters. The research in Embodied Conversational Agents has focused for a long time on the reproduction and recognition of emotions by virtual characters and now the focus is on the ability to express different social attitudes. These attitudes show a behavioral style and are expressed through different modalities of the body, like the facial expressions, the gestures or the gazes for instance. We proposed a model that allows an agent to produce different nonverbal behaviors expressing different social attitudes in a conversation. The whole set of behaviors produced by our model allows a goup of agents animated by it to simulate a conversation, without any verbal content. Two evaluations of the model were conducted, one on the Internet and one in a Virtual Reality environment, to verify that the attitudes produced are well recognized


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