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Modélisation d'une architecture bio-inspirée pour l'action conjointe dans l'interaction homme-robot

Offre de thèse

Modélisation d'une architecture bio-inspirée pour l'action conjointe dans l'interaction homme-robot

Date limite de candidature

16-05-2025

Date de début de contrat

01-10-2025

Directeur de thèse

BUHRY Laure

Encadrement

Participation à des réunions hebdomadaires et des séminaires de discussion bi-mensuels au sein de l'équipe Neurorhythmes (LORIA)

Type de contrat

Concours pour un contrat doctoral

école doctorale

IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES

équipe

NEURORHYTHMS

contexte

La robotique sociale est un domaine multidisciplinaire dédié à l'étude des robots capables d'interagir et de communiquer entre eux, avec les humains et avec l'environnement, dans le cadre de la structure sociale et culturelle attachée à son rôle. Au cours des dernières décennies, l'intérêt pour les robots sociaux a considérablement augmenté avec des applications dans les domaines de la santé, de l'éducation, de l'assistance et du divertissement, pour n'en citer que quelques-uns. Bien que les plateformes de pointe soient devenues plus accessibles et incluent diverses capacités sensorielles et motrices pour interagir avec les humains, ces robots ont généralement de faibles performances en matière de comportement social par rapport au niveau de sophistication observé chez les humains, de sorte que des défis importants sont rencontrés pour assurer des interactions fluides et maintenir l'engagement humain [Belhassein et al. (2022)]. Dans ce contexte, ce projet se concentre sur la modélisation de formes intuitives d'interaction sociale homme-robot. Il s'agit de situations basées sur des compétences cognitives rudimentaires (par exemple, le suivi du regard, l'imitation, le partage attentionnel, la mémoire de travail), dans lesquelles l'action et la prise de décision émergent comme des processus herméneutiques dans l'interaction en face à face, qui peuvent être étudiés comme un système dynamique. Ainsi, la perspective théorique adoptée s'écarte des approches cognitivistes traditionnelles en intelligence artificielle et se situe dans le cadre de la recherche en cognition 4E [Newen et al. (2018)] et en théorie de l'interaction [Gallagher (2008)]. Ce projet s'intéresse en particulier à l'étude de l'action conjointe, qui est selon [Fiebich et Gallagher (2013)] une forme complexe d'interaction sociale caractérisée par les trois éléments suivants : a) une intention partagée (c'est-à-dire viser un objectif commun), b) une connaissance commune de viser le même objectif, et c) la participation à des modèles de comportement coopératifs. Dans le domaine de l'IRH, [Vesper et al. (2010)] ont proposé une description architecturale minimale et modulaire des types de processus dédiés permettant l'action conjointe. Inspiré par cette recherche, l'objectif principal de ce projet est de proposer un modèle architectural d'action conjointe étudié comme un système dynamique de représentation du contexte d'interaction en HRI, permettant la prise de décision ou le contrôle du comportement (par exemple la rythmicité de l'action, la synchronisation avec l'humain). Une telle intégration sera poursuivie dans la perspective de la théorie du principe de l'énergie libre, à travers le concept d'inférence active [Friston et al. (2013)] [Allen et Friston (2018)].

spécialité

Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique

laboratoire

LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications

Mots clés

Interaction humain-robot, Action conjointe, Attention conjointe, Modélisation bio-inspirée, Robotique neuronale, Cognition sociale

Détail de l'offre

Ce projet de recherche vise à étudier la dynamique de l'action conjointe dans l'interaction homme-robot (IHR) à travers la modélisation mathématique, les simulations, le traitement de signaux multi-échelles et le prototypage d'expériences d'interaction homme-robot. Par conséquent, l'objectif principal du projet est la proposition d'une architecture de fusion d'informations permettant de représenter et de suivre en temps réel le contexte de l'action conjointe dans l'IHR. Ce projet peut contribuer à améliorer la qualité de l'interaction dans l'IHR. Étant donné la nature intuitive prévue de l'interaction, il peut également contribuer au développement de méthodes pour étudier l'IHR avec des participants présentant des conditions psychologiques particulières (par exemple, un trouble du spectre autistique, une réadaptation post-AVC ou des conditions psychopathologiques telles que la schizophrénie), et au développement de plusieurs applications en IHR (éducatives, d'assistance, récréatives, entre autres).

Keywords

Human-robot interaction, Joint action, Joint attention, Bio-inspired modeling, Neural robotics, Social sognition

Subject details

This research project aims at studying the dynamics of joint action in human-robot interaction (HRI) through mathematical modeling, simulations, multi-scale signal processing and prototyping human-robot interaction experiments. Therefore, the main objective of the project is the proposal of an information fusion architecture allowing to represent and track in real time joint action context in HRI. This project can contribute to improving the quality of interaction in HRI. Given the foreseen intuitive nature of interaction, it can also contribute to the development of methods to study HRI with participants having particular psychological conditions (e.g. autism spectrum disorder, post-stroke rehabilitation, or psychopathological conditions such as schizophrenia), and to the development of several applications in HRI (educational, assistance, recreational, among others).

Profil du candidat

Diplôme équivalent à un Master II français en robotique, informatique, modélisation mathématique ou sciences cognitives.

Intérêt profond pour la recherche sur l'interaction homme-robot, l'incarnation, les sciences cognitives et la modélisation bio-inspirée.

Compétences en programmation en langage Python (des compétences en C++ seraient un plus).

Des notions de modélisation géométrique classique et de régulation du comportement en robotique seraient un plus.

Niveau de français ou d'anglais requis : au moins niveau intermédiaire. Vous pouvez parler la langue de manière compréhensible, cohérente et confiante sur des sujets de la vie quotidienne qui vous sont familiers.

Candidate profile

Equivalent degree to a French Master II diploma in robotics, computer science, mathematical modeling or cognitive science.

Deep research interest in human-robot interaction, embodiment, cognitive sciences and bio-inspired modeling.

Programming skills in Python language (skills in C++ would be a plus).

Notions of classical geometric modeling and behavior regulation in robotics would be a plus.

Level of French or English required: at least intermediate level. You can speak the language understandably, coherently and confidently on everyday topics that are familiar to you.

Référence biblio

Amari, S. I. (1977). Dynamics of pattern formation in lateral-inhibition type neural fields. Biological cybernetics, 27(2), 77-87.

Allen, M., & Friston, K. J. (2018). From cognitivism to autopoiesis: towards a computational framework for the embodied mind. Synthese, 195(6), 2459-2482.

Belhassein, K., Fernández-Castro, V., Mayima, A., Clodic, A., Pacherie, E., Guidetti, M., Alami, R., and Cochet, H. (2022). Addressing joint action challenges in HRI: Insights from psychology and philosophy. Acta Psychologica, 222, 103476.

Chame, H. F., Mota, F. P., & da Costa Botelho, S. S. (2019). A dynamic computational model of motivation based on self-determination theory and CANN. Information Sciences, 476, 319-336.

Chame, H. F., & Tani, J. (2020, May). Cognitive and motor compliance in intentional human-robot interaction. In 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 11291-11297). IEEE.

Chame, H. F., Ahmadi, A., & Tani, J. (2020). A hybrid human-neurorobotics approach to primary intersubjectivity via active inference. Frontiers in Psychology, 11, 584869.

Chame, H. F., & Alami, R. (2024, October). AEGO: Modeling Attention for HRI in Ego-Sphere Neural Networks. In 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (pp. 2549-2555). IEEE.

Chame, H. F., Clodic, A., & Alami, R. (2023, May). TOP-JAM: A bio-inspired topology-based model of joint attention for human-robot interaction. In 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).

Fiebich, A., & Gallagher, S. (2013). Joint attention in joint action. Philosophical Psychology, 26(4), 571-587.

Friston, K., Schwartenbeck, P., FitzGerald, T., Moutoussis, M., Behrens, T., & Dolan, R. J. (2013). The anatomy of choice: active inference and agency. Frontiers in human neuroscience, 7, 598.

Gallagher, S. (2008). “Understanding others: embodied social cognition,” in Handbook of Cognitive Science, eds P. Calvo and A. Gomila (San Diego, CA; Oxford; Amsterdam: Elsevier), 437–452.

Newen, A., Bruin, L., and Gallagher, S. (2018). “4E cognition: historical roots, key concepts and central issues,” in The Oxford Handbook of 4E Cognition, eds A. Newen, S. Gallagher, and L. de Bruin (Oxford: Oxford University Press), 3–15.

Vesper, C., Butterfill, S., Knoblich, G., & Sebanz, N. (2010). A minimal architecture for joint action. Neural Networks, 23(8-9), 998-1003.