L' animation comportementale d'avatars comme support à la communication dans les environnements virtuels informés

par Atman Kendira

Thèse de doctorat en Technologies de l'information et des systèmes

Sous la direction de Indira Thouvenin.

Soutenue en 2010

à Compiègne .

mots clés

• Environnement virtuel collaboratif
• Animation comportementale
• Comportement non-verbal
• Réseaux bayésiens
• Incertitude
• Interactions sociales
• Ingénierie des connaissances
• Avatars (informatique)
• Réalité virtuelle
• Communication non verbale
• Statistique bayésienne
• Incomplétude, Théorèmes d'
• Travail collaboratif
• Storytelling

Résumé

Le sujet de cette thèse s'inscrit dans le cadre des environnements virtuels informés, c'est-à-dire des environnements virtuels dotés de modèles à base de connaissance sur lesquels il est possible d’interagir dynamiquement. Il porte particulièrement sur la conception d’un nouveau modèle décisionnel intégrant incertitude et incomplétude des données. Ce travail se situe à l'intersection de la réalité virtuelle et de l’ingénierie des connaissances. Le domaine applicatif est la communication interpersonnelle en environnement virtuel. Nous nous concentrons sur la communication non verbale. La situation choisie est de raconter une histoire à plusieurs à travers cet environnement. À ce titre, l’un des enjeux majeurs est de pouvoir assurer, via des avatars, un comportement non verbal crédible, élément qui tient une place importante dans cette communication interpersonnelle. Dans ce contexte, nous avons conçu un module comportemental nommé BAYBE (BAYesian BEhavior), qui gère la représentation de l’utilisateur dans ses interactions avec l’environnement virtuel collaboratif. Le problème est d’une part de déterminer les interactions pertinentes à prendre en compte et d’autre part de les traduire en animations gestuelles pour renforcer la collaboration entre utilisateurs médiatisés par des avatars en sollicitant au minimum l’intervention humaine, ceux-ci devant surtout se focaliser sur la tâche : le travail collaboratif. Nous avons analysé un corpus de données afin d’en extraire les connaissances préalables nécessaires à l’élaboration d’un modèle décisionnel. Celui-ci a conduit à la création d’un nouveau module comportemental basé sur les probabilités en utilisant la technique des réseaux bayésiens, puis à la conception du module BAYBE, à l’implémentation d’une plateforme technologique du travail collaboratif dédiée au storytelling.

Titre traduit

The behavioral animation of avatars to support communication in informed virtual environments

Résumé

The subject of this thesis takes places within the context of informed virtual environments such as virtual environments with template-based knowledge on which it is possible to interact dynamically. It focuses particularly on the design of a new decision-making model which integrates the uncertainty and incompleteness of model data. This work is at the intersection of virtual reality and knowledge engineering. The application of this domain is interpersonal communication in a virtual environment. We focused on non-verbal communication. The selected scenario is to tell a story to an audience of many through this environment. One of the major goals of this work is to ensure, via avatars, realistic nonverbal behaviour, which has an important place in interpersonal communication. In this context, we have designed a behavioural module named as BAYBE (Bayesian Behavior), which manages the representation of the user during their interactions with the collaborative virtual environment. The problem is on one hand to identify the relevant interactions taking place and on the other hand to translate them into gestural animations to strengthen collaboration between user profiles via avatars. This also must be done by requiring the least amount of human intervention, who must remain primarily focused on the task at hand: collaborative work. We have analyzed a corpus of data to extract the prior knowledge necessary to develop a decision model. This led to the creation of a new behavioural module based on probabilities and by using Bayesian network techniques for constructing the BAYBE module. This resulted in an implementation for a collaborative technological platform dedicated to storytelling.