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Towards mixed-initiative human-robot interaction : a cooperative human-drone team framework

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Vers une interaction humain-robot à une initiative mixe : une équipe coopérative composée par des drones et un opérateur humain L’interaction homme-robot est un domaine qui en est encore à ses balbutiements.Les développements se sont avant tout concentrés sur l’autonomie et l’intelligence artificielle et doter les robots de capacités avancées pour exécuter des tâches complexes. Dans un proche avenir, les robots développeront probablement la capacité de s’adapter et d’apprendre de leur environnement. Les robots ont confiance, ne s’ennuient pas et peuvent fonctionner dans des environnements hostiles et dynamiques - tous des attributs souhaités à l’exploration spatiale et aux situations d’urgence ou militaires. Ils réduisent également les coûts de mission, augmentent la flexibilité de conception et maximisent la production de données. Cependant, lorsqu’ils sont confrontés à de nouveaux scénarios et à des événements inattendus, les robots sont moins performants par rapport aux êtres humains intuitifs et créatifs (mais aussi faillibles et biaisés). L’avenir exigera que les concepteurs de mission équilibrent intelligemment la souplesse et l’ingéniosité des humains avec des systèmes robotiques robustes et sophistiqués. Ce travail de recherche propose un cadre formel, basé sur la théorie de jeux, pour une équipe de drones qui doit coordonner leurs actions entre eux et fournir à l’opérateur humain des données suffisantes pour prendre des décisions « difficiles » qui maximisent l’efficacité de la mission, selon certaines directives opérationnelles. Notre première contribution a consisté à présenter un cadre décentralisé et une fonction d’utilité pour une mission de patrouille avec une équipe de drones. Ensuite, nous avons considéré l’effet de cadrage, ou « framing effect » en anglais, dans le contexte de notre étude,afin de mieux comprendre et modéliser à terme certains processus décisionnels sous incertitude.Ainsi, nous avons réalisé deux expérimentations avec 20 et 12 participants respectivement. Nos résultats ont révélé que la façon dont le problème a été présenté (effet de cadrage positif ou négatif), l’engagement émotionnel et les couleurs du texte ont affecté statistiquement les choix des opérateurs humains. Les données expérimentales nous ont permis de développer un modèle d’utilité pour l’opérateur humain que nous cherchons à intégrer dans la boucle décisionnelle du système homme-robots. Enfin, nous formalisons et évaluons l’ensemble du cadre proposé où nous "fermons la boucle" à travers une expérimentation en ligne avec 101 participants. Nos résultats suggèrent que notre approche permet d’optimiser le système homme-robots dans un contexte où des décisions doivent être prises dans un environnement incertain.
Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Title: Towards mixed-initiative human-robot interaction : a cooperative human-drone team framework
Description:
Vers une interaction humain-robot à une initiative mixe : une équipe coopérative composée par des drones et un opérateur humain L’interaction homme-robot est un domaine qui en est encore à ses balbutiements.
Les développements se sont avant tout concentrés sur l’autonomie et l’intelligence artificielle et doter les robots de capacités avancées pour exécuter des tâches complexes.
Dans un proche avenir, les robots développeront probablement la capacité de s’adapter et d’apprendre de leur environnement.
Les robots ont confiance, ne s’ennuient pas et peuvent fonctionner dans des environnements hostiles et dynamiques - tous des attributs souhaités à l’exploration spatiale et aux situations d’urgence ou militaires.
Ils réduisent également les coûts de mission, augmentent la flexibilité de conception et maximisent la production de données.
Cependant, lorsqu’ils sont confrontés à de nouveaux scénarios et à des événements inattendus, les robots sont moins performants par rapport aux êtres humains intuitifs et créatifs (mais aussi faillibles et biaisés).
L’avenir exigera que les concepteurs de mission équilibrent intelligemment la souplesse et l’ingéniosité des humains avec des systèmes robotiques robustes et sophistiqués.
Ce travail de recherche propose un cadre formel, basé sur la théorie de jeux, pour une équipe de drones qui doit coordonner leurs actions entre eux et fournir à l’opérateur humain des données suffisantes pour prendre des décisions « difficiles » qui maximisent l’efficacité de la mission, selon certaines directives opérationnelles.
Notre première contribution a consisté à présenter un cadre décentralisé et une fonction d’utilité pour une mission de patrouille avec une équipe de drones.
Ensuite, nous avons considéré l’effet de cadrage, ou « framing effect » en anglais, dans le contexte de notre étude,afin de mieux comprendre et modéliser à terme certains processus décisionnels sous incertitude.
Ainsi, nous avons réalisé deux expérimentations avec 20 et 12 participants respectivement.
Nos résultats ont révélé que la façon dont le problème a été présenté (effet de cadrage positif ou négatif), l’engagement émotionnel et les couleurs du texte ont affecté statistiquement les choix des opérateurs humains.
Les données expérimentales nous ont permis de développer un modèle d’utilité pour l’opérateur humain que nous cherchons à intégrer dans la boucle décisionnelle du système homme-robots.
Enfin, nous formalisons et évaluons l’ensemble du cadre proposé où nous "fermons la boucle" à travers une expérimentation en ligne avec 101 participants.
Nos résultats suggèrent que notre approche permet d’optimiser le système homme-robots dans un contexte où des décisions doivent être prises dans un environnement incertain.

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