Apprentissage effectif des affordances sociales pour l'interaction humain-robot – ELSA

Les affordances sont des opportunités d'actions perçues par un agent pour interagir avec son environnement. Elles intéressent les roboticiens pour décrire les interactions potentielles du robot avec des objets au-delà des simples propriétés physiques. Dans ce projet, nous étendons la notion aux affordances sociales, qui n'ont pas encore vraiment été étudiées en robotique. Ici nous faisons les hypothèses : (1) que les robots peuvent apprendre les affordances sociales de la même façon qu'ils apprennent des affordances dans des situations non-sociales ; et (2) que les robots qui peuvent reconnaître de manière autonome les affordances sociales offertes par leurs partenaires humains pourront répondre plus efficacement et de manière plus appropriée aux humains. Ceci permettrait ainsi de faciliter la coordination et la coopération entre humains et robots.

Nous allons donc étudier les problèmes suivants liés aux affordances sociales en robotique :
- Comment les robots peuvent-ils prendre mieux en compte la façon dont les humains perçoivent et utilisent eux-mêmes les affordances sociales suscitées par d'autres agents ? Quelles informations signalent la disponibilité d'une affordance ? Quels comportements permettent à un agent d'utiliser des affordances sociales de manière à produire des interactions plus efficaces ? (WP1)
- Comment intégrer des affordances sociales dans une architecture de contrôle robotique modulaire pour la prise de décision et l'apprentissage par renforcement ? Comment un modèle interne du monde doit-il être conçu pour pouvoir intégrer des notions d'affordances sociales malgré la variabilité des réactions humaines aux sollicitations du robot ? (WP2)
- Comment le robot doit-il se comporter pour utiliser efficacement des représentations d'affordances sociales offertes par les autres agents ? Quelles informations sont importantes pour représenter avec précision les effets de l'interaction de façon à ce que le robot puisse progressivement augmenter son répertoire d'actions sociales ? (WP3)
- Comment considérer et valoriser les affordances sociales (en incluant leur apprentissage) dans une architecture pour l'Interaction Humain-Robot ? Quels ajouts/modifications doivent être apportés à la prise de décision pour permettre une planification de tâches sociales incorporant des affordances ? (WP4)

Notre projet répond à un manque critique de connaissances de base sur la façon dont les affordances sociales sont apprises et utilisées dans le contexte de l'interaction homme-robot. Ses atouts majeurs sont: i) S'attaquer à un sous-domaine relativement inexploré (les affordances sociales en robotique) qui s'appuient sur des domaines bien étudiés (les affordances non-sociales en robotique mais aussi en psychologie); ii) Être dans la continuité des travaux antérieurs du consortium, y compris les publications conjointes (projets RoboErgoSum et IMAGINE); iii) Etre hautement interdisciplinaire et impliquant des expertises complémentaires. Au total, l'impact scientifique de notre projet se traduira par des publications dans des revues à fort facteur d'impact, des conférences internationales de haut niveau, des revues scientifiques, des séminaires et des ateliers organisés tout au long du projet.
Le consortium est composé de deux instituts de recherche en France et de deux en Autriche. Les partenaires français sont: Mehdi Khamassi (ISIR, coordinateur du projet), Benoît Girard (ISIR, responsable WP2), Aurélie Clodic (LAAS, responsable WP4). Les partenaires autrichiens, Justus Piater (IFI, coordinateur de projet autrichien, responsable WP3), Erwan Renaudo (IFI, chercheur post-doc WP3) et Mathias Schurz (DiSC, responsable WP1).