Modélisation des comportements cohésifs pour les agents virtuels dans les Interactions de groupe

Les interactions de groupe sont une forme de communication couramment utilisée entre humains. Souvent, les membres d'un groupe sont impliqués dans la discussion, la prise de décisions et l'échange d'idées, dans différents contextes (par exemple, réunion, conférence, fête, etc.). La cohésion de groupe décrit le lien partagé qui pousse les membres à rester ensemble et à vouloir travailler ensemble pour atteindre les objectifs du groupe. Dans les interactions de groupe, les humains communiquent et se coordonnent via un certain nombre de comportements verbaux et non verbaux. Dans ce travail de recherche, dans un premier temps, nous reconnaissons la relation entre la cohésion de groupe et certains signaux sociaux d'intérêt non verbaux. Ensuite, nous présentons les résultats sur l'estimation automatique des niveaux de cohésion dans les groupes en utilisant différentes caractéristiques et techniques de représentation des caractéristiques pour les groupes. Les agents virtuels, un personnage animé généré par ordinateur avec des comportements non verbaux de type humain, ont été largement utilisés pour les interactions homme-machine dans diverses applications, par exemple des agents éducatifs, des entraîneurs de santé, des assistants de formation, etc. La plupart des applications jusqu'à présent se sont concentrées sur le développement d'agents pour des interactions dyadiques, c'est-à-dire un seul agent et utilisateur. Un groupe d'agents (multipartite) peut être potentiellement efficace pour persuader, motiver et éduquer les utilisateurs à travers des discussions interactives. Dans l'étape suivante, nous développons un modèle multipartite impliquant plusieurs agents autonomes capables d'afficher un comportement de groupe cohérent, c'est-à-dire un engagement partagé envers les tâches de groupe et une relation positive entre les agents. Compte tenu de l'augmentation du nombre d'applications utilisant des agents virtuels, il est important d'étudier les interactions entre plusieurs agents et l'utilisateur et de comprendre les effets de l'utilisation d'un tel système. Nous émettons l'hypothèse que l'utilisation d'un système multi-agents permettrait à l'utilisateur d'être plus engagé dans la discussion et fournirait différentes perspectives sur le même problème et faciliterait aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées. Par conséquent, dans la dernière étape, nous menons plusieurs études d'évaluation des utilisateurs pour comprendre les effets des interactions multipartites sur l'utilisateur et ses perceptions, par exemple le niveau de confiance, la persuasion. Nous présentons des informations sur la forme d'interactions la plus efficace pour promouvoir un changement de comportement ou persuader l'utilisateur à l'aide de différents sujets de conversation de groupe. En résumé, dans cette thèse, nous reconnaissons l'association entre certains signaux sociaux non verbaux et la cohésion de groupe, présentons la précision de l'estimation à l'aide de caractéristiques extraites de ces signaux, développons un modèle multipartite pour simuler un groupe cohésif d'agents affichant des signaux sociaux importants et enfin évaluons l'efficacité d'un tel modèle dans un contexte de changement de comportement et ses effets sur les perceptions des utilisateurs.