Étude du comportement humain grâce à la simulation multi-agents et aux méthodes de fouille de données temporelles
Institution:
NantesDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Simulation tools has already proven its efficiency for studying numerous phenomena, but simulating human behavior is still a challenge for both computer and human sciences. In this context, we have worked on the simulation of individual demeanor and social interactions in human groups to study the emergence of collective beahvioral patterns, mixing techniques of artificial intelligence, multi-agent systems, psychological sciences and spatio-temporal data mining. This thesis presents a new model of emotional agent: the Emotion, Feeling, Temperament agent (EFT). Based on BDI architecture, our model integrates the OCC emotional model and the PerformanSe behavioral model. We also present a concrete implementation of our model: the simulation of brain-damaged people’s behavior on a production line. Then, we describe the modeling of the interactions of this system with AgentUML. We mine data produced by the simulation through knowledge discovery techniques applied to temporal data
Abstract FR:
Les outils de simulation ont déjà été éprouvés pour l'étude de nombreux phénomènes, mais simuler le comportement humain reste un défi à la fois pour l'informatique et les sciences humaines. Dans ce contexte, nous avons travaillé sur la simulation des comportements individuels et des interactions sociales dans les groupes d'individus pour observer l'émergence de phénomènes sociaux. À cette fin, nous avons mener un travail inter-disciplinaire mêlant des techniques d'intelligence artificielle, de systèmes multi-agents, de sciences humaines et de fouille de données spatio-temporelles. Cette thèse présente un nouveau modèle d'agent émotionnel : l'agent EFT (Emotion, Feeling, Temperament). Basée sur une architecture BDI, notre modèle intègre le modèle émotionnel OCC et le modèle comportemental PerformanSe. Nous présentons également une implémentation concrète de notre modèle : la simulation de personnes cérébrolésés sur une chaîne de conditionnement. Nous décrivons la modélisation des interactions de notre système grâce à AgentUML. Via des méthodes de fouille de données spatio-temporel, nous extrayons les informations pertinentes à partir des données issues de la simulation