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29 Mayo
29/05/2020 09:00

Sciences & Société

Soutenance de thèse en visioconférence : Quentin DEBARD

Apprentissage Automatique des Interactions Homme-Machine de la Prochaine Génération

Doctorant : Quentin DEBARD

Laboratoire INSA : LIRIS

Ecole doctorale : ED512 : Informatique Et Mathématiques de Lyon

L’Intelligence Artificielle (IA) et les Interfaces Homme-Machine (IHM) sont deux champs de recherche avec relativement peu de travaux communs. Les spécialistes en IHM conçoivent habituellement les interfaces utilisateurs directement à partir d’observations et de mesures sur les interactions humaines, optimisant manuellement l’interface pour qu’elle corresponde au mieux aux attentes des utilisateurs. Ce processus est difficile à optimiser : l’ergonomie, l’intuitivité et la facilité d’utilisation sont autant de propriétés clé d’une interface utilisateur (IU) trop complexes pour être simplement modélisées à partir de données d’interaction. Notre objectif avec cette thèse est de proposer grâce à l’apprentissage automatique de nouvelles stratégies pour améliorer le processus de conception et les propriétés des IUs. Nous proposons une nouvelle approche à la conception d’IU : plutôt que l’utilisateur s’adapte à l’interface, nous cherchons à ce que l’utilisateur et l’interface s’adaptent mutuellement l’un à l’autre. Le but est d’une part de réduire le biais humain dans la conception de protocoles d’interactions, et d’autre part de construire des interfaces co-adaptatives capables de correspondre d’avantage aux préférences individuelles des utilisateurs. Pour ce faire, nous allons mettre à contribution les différents outils disponibles en apprentissage automatique afin d’apprendre automatiquement des comportements, des représentations et des prises de décision. Nous expérimenterons sur les interfaces tactiles pour deux raisons majeures : celles-ci sont largement utilisées et fournissent des problèmes facilement interprétables. La première partie de notre travail se focalisera sur le traitement des données tactiles et l’utilisation d’apprentissage supervisé pour la construction de classifieurs précis de gestes tactiles. La seconde partie détaillera comment l’apprentissage par renforcement peut être utilisé pour modéliser et apprendre des protocoles d’interaction en utilisant des gestes utilisateur. Enfin, nous combinerons ces modèles d’apprentissage par renforcement avec de l’apprentissage non supervisé pour définir une méthode de conception de nouveaux protocoles d’interaction ne nécessitant pas de données d’utilisation réelles.