IA ANR-DFG-JST - Appel trilatéral ANR-DFG-JST en Intelligence Artificielle (IA)

Intelligence Artificielle pour l'Interaction Humain-Robot – AI4HRI

Résumé de soumission

L’Europe et le Japon sont confrontés à des problèmes de vieillissement de leur population. Cela soulève plusieurs problèmes, comme le manque de personnel, et les robots sont souvent considérés comme un moyen possible de les atténuer. Cependant, cela nécessiterait que les robots soient introduits dans la société et travaillent en contact direct avec les gens.

Le domaine de l'interaction humain-robot (HRI) s'intéresse à la manière dont les robots interagissent (ou devraient) avec les gens. Son objectif est de réaliser des robots qui seront présents près de nous, humains, capable de collaborer avec nous, de nous aider ou de nous divertir. Tenter de concrétiser cette vision est un énorme défi. Alors que de nombreuses applications des techniques d'intelligence artificielle (IA) réussissent à des tâches de plus en plus complexes. Le domaine de l’interaction humain-robot n’a que peu bénéficié des avancées en IA alors qu’il devrait en être un défi motivant par la nécessité de la prise en compte de l’humain (physiquement et mentalement).

Le projet AI4HRI a pour objectif de développer et d'intégrer étroitement plusieurs technologies de l'IA cruciales qui permettront aux robots sociaux de gérer de manière appropriée et habile les interactions avec les humains qui les entourent.
La première compétence est liée aux modèles de gestion des connaissances et des capacités de raisonnement associées nécessaire à un robot interagissant avec des humains. Ces capacités ont déjà été développées pour des situations où les robots agissent seuls. Dans le cadre de AI4HRI, nous déterminerons ce qu’il est nécessaire de prendre en compte dans un cadre d’interaction. Nous répondrons à ces questions fondamentales: que dois contenir le système de gestion des connaissances, quels types de modèles d'humains le robot doit-il construire et quels types de capacités de raisonnement le robot devrait-il avoir vis-à-vis de l'humain avec lequel il interagit?

Sur la base de ces connaissances, nous étudierons une seconde compétence: la manière dont un robot doit interagir socialement avec un humain. La programmation manuelle explicite des comportements d'interaction que le robot doit exécuter est ce qui se fait souvent en HRI, mais il est difficile de créer des interactions robustes à toutes les variations de l'environnement ou du comportement humain. Par conséquent, nous utiliserons des techniques d'apprentissage automatique pour apprendre les modèles d'interaction utilisés par les humains lors de leurs interactions avec d'autres humains et nous les copierons dans un contexte d'interaction humain-robot.

Une troisième compétence essentielle pour les robots est la capacité de travailler en coopération avec un humain pour la même tâche. Nous allons donc travailler sur des techniques appropriées pour la planification et la réalisation d’actions conjointes en tirant parti des capacités de gestion des connaissances et de raisonnement décrites ci-dessus.

Ces capacités d'intelligence artificielle seront étroitement combinées dans une architecture unique, un système de prise de décision autonome qui permettra des interactions de haut niveau entre un robot et des utilisateurs humains. Toute l'architecture sera open-source et nous prévoyons de la partager avec d'autres chercheurs. De plus, l'architecture sera validée avec deux implémentations: l’une en réalité virtuelle, l’autre dans un environnement réel dans un espace public.
Le projet AI4HRI regroupe trois équipes qui ne sont pas seulement des leaders mondiaux de leurs domaines respectifs, mais qui ont également des approches très complémentaires pour résoudre les problèmes traités. Nous sommes confiants que les résultats du projet AI4HRI, l’architecture et les composants qui y seront développés deviendront des éléments clés pour permettre l’arrivée de robots sociaux travaillant à notre proximité.

Coordinateur du projet

Madame Aurélie Clodic (Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes du CNRS)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

UniHB Institute for Artificial Intelligence, Bremen University
KyotoU Graduate School of Informatics, Kyoto University
LAAS-CNRS Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes du CNRS

Aide de l'ANR 296 578 euros
Début et durée du projet scientifique : février 2021 - 36 Mois

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