Projets

Contexte du projet

L’équipe A-Eye représentera Sorbonne Université pour le Cybathlon-VIS.

Le cybathlon est une compétition scientifique et technologique visant démontrer l’apport des technologies pour des situations de handicap.

Dans le cadre d'un robot roulant intelligent et autonome,
fonctionnant en laboratoire sur un espace routier,
Il s'agit de développer et tester des conduites particulières pour ce robot.
Pour les tests, une interface graphique et dynamique, type waze, sera développée pour :
-1- visualiser la route et le comportement du robot roulant se déplaçant

Les Simulations multi-agents utilisent avec succès les Systèmes Multi-Agents pour modéliser et simuler des systèmes complexes, comme une économie, une société, un système écologique (biodiversité et climat).

Cependant il est souvent difficile d’interpréter les résultats d’une simulation, et d’en suivre le déroulement, notamment lorsque le nombre d’agents est important (plusieurs dizaines de milliers). La visualisation d’une simulation multi-agents est d’ailleurs un véritable sujet de recherches.

Dans ce projet, nous souhaitons proposer une méthode pour analyser et visualiser les simulations multi-agents.

Titre: Fitts 2.0

Mots clés
Interaction Humain-Machine (IHM); Psychologie cognitive

== Objectif ==
En IHM, on évalue la performance de nouveaux périphériques ou techniques d'interaction de pointage (e.g. sélectionner une cible avec un nouveau type de controleur en Realité Virtuelle) avec une expérience appelée expérience de Fitts. On a récemment développé un nouveau protocole qui promet une évaluation similaire à la loi de Fitts, mais avec un temps d'expérience nettement réduit, qui s'appuie sur un nouvau modèle théorique.

Le projet consiste à améliorer la technique de déplacement d'un robot roulant
émulant un véhicule sur un espace routier
en exploitant des informations géométriques concernant la sinuosité de la route
et en développant des techniques d'apprentissage profond tirant partie de ces informations.

L’objectif de ce projet est d’implémenter le modèle MAGAM (un modèle générique pour l'adaptation multi-aspects) et de le connecter au modèle BKT.
<strong>MAGAM</strong> est un modèle générique permettant l'adaptation et la personnalisation dans des environnements d'apprentissage (jeux sérieux, plateforme d’apprentissage, exercices et tests, etc.) suivant plusieurs aspects (didactique, motivationnel, ludique, etc.) caractérisant les apprenants.

Il s'agit d'un projet dans le domaine des humanités numériques. L'objet est de perfectionner un outil d'identification et d'indexation d'entités nommées par construction d'un dictionnaire d'alias, puis détection et étiquettage des ambiguités, dans un corpus important et structuré de textes.

Le but de ce projet est de développer un traducteur automatique prenant en entrée des problèmes de planification exprimés en PDDL et générant des modèles causaux d’équations structurelles représentant la causalité associée afin de constituer une base de comparaison entre différents formalismes causaux pouvant servir de socles à des raisonnements éthiques. Une plateforme de comparaison automatique des conclusions au niveau causal et éthique devra ensuite être mise en place.

Ce projet consiste en premier lieu à optimiser l’implémentation d’un algorithme d'étude de stabilité dans un réseau d'agent évoluant sur le modèle des "jeux de révision de croyance". Les jeux de révison de croyance sont un formalisme pour représenter des mécanismes d'influences entre agents.

Projet en Interaction Homme-Machine: Pourquoi ne devenons nous pas des experts ?

== Contexte

Préférez vous 10 euros aujourd’hui ou 15 euros demain ?
Préférez vous 10 euros aujourd’hui ou 15 euros dans 1 an ?

Cette incohérence temporelle est bien connue en Sciences cognitives et pourrait expliquer pourquoi les utilisateurs ne font pas l’effort d’apprendre des outils/méthodes les plus efficaces pour interagir avec un système interactif comme les raccourcis claviers.

== Objectif