Thèse soutenue

Apprentissage automatique des interactions homme-machine de la prochaine génération
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Auteur / Autrice : Quentin Debard
Direction : Christian WolfStéphane Canu
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 29/05/2020
Etablissement(s) : Lyon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Institut national des sciences appliquées (Lyon ; 1957-....)
Laboratoire : LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....) - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information / LIRIS
Equipe de recherche : Extraction de Caractéristiques et Identification
Jury : Président / Présidente : Radu Patrice Horaud
Examinateurs / Examinatrices : Christian Wolf, Stéphane Canu, Radu Patrice Horaud, Elisa Fromont, Frédéric Precioso, Gilles Bailly, Chloé Clavel
Rapporteurs / Rapporteuses : Elisa Fromont, Frédéric Precioso

Résumé

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L’Intelligence Artificielle (IA) et les Interfaces Homme-Machine (IHM) sont deux champs de recherche avec relativement peu de travaux communs. Les spécialistes en IHM conçoivent habituellement les interfaces utilisateurs directement à partir d’observations et de mesures sur les interactions humaines, optimisant manuellement l’interface pour qu’elle corresponde au mieux aux attentes des utilisateurs. Ce processus est difficile à optimiser : l’ergonomie, l’intuitivité et la facilité d’utilisation sont autant de propriétés clé d’une interface utilisateur (IU) trop complexes pour être simplement modélisées à partir de données d’interaction. Ce constat restreint drastiquement les utilisations potentielles de l’apprentissage automatique dans ce processus de conception. A l’heure actuelle, l’apprentissage automatique dans les IHMs se cantonne majoritairement à la reconnaissance de gestes et à l’automatisation d’affichage, par exemple à des fins publicitaires ou pour suggérer une sélection. L’apprentissage automatique peut également être utilisé pour optimiser une interface utilisateur existante, mais il ne participe pour l’instant pas à concevoir de nouvelles façons d’intéragir. Notre objectif avec cette thèse est de proposer grâce à l’apprentissage automatique de nouvelles stratégies pour améliorer le processus de conception et les propriétés des IUs. Notre but est de définir de nouvelles IUs intelligentes – comprendre précises, intuitives et adaptatives – requérant un minimum d’interventions manuelles. Nous proposons une nouvelle approche à la conception d’IU : plutôt que l’utilisateur s’adapte à l’interface, nous cherchons à ce que l’utilisateur et l’interface s’adaptent mutuellement l’un à l’autre. Le but est d’une part de réduire le biais humain dans la conception de protocoles d’interactions, et d’autre part de construire des interfaces co-adaptatives capables de correspondre d’avantage aux préférences individuelles des utilisateurs. Pour ce faire, nous allons mettre à contribution les différents outils disponibles en apprentissage automatique afin d’apprendre automatiquement des comportements, des représentations et des prises de décision. Nous expérimenterons sur les interfaces tactiles pour deux raisons majeures : celles-ci sont largement utilisées et fournissent des problèmes facilement interprétables. La première partie de notre travail se focalisera sur le traitement des données tactiles et l’utilisation d’apprentissage supervisé pour la construction de classifieurs précis de gestes tactiles. La seconde partie détaillera comment l’apprentissage par renforcement peut être utilisé pour modéliser et apprendre des protocoles d’interaction en utilisant des gestes utilisateur. Enfin, nous combinerons ces modèles d’apprentissage par renforcement avec de l’apprentissage non supervisé pour définir une méthode de conception de nouveaux protocoles d’interaction ne nécessitant pas de données d’utilisation réelles.