Projets

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

Projet en Interaction Homme-Machine: Devons nous vraiment utiliser les raccourcis gestuels ?

Contexte

L’interaction gestuelle a reçu beaucoup d’attention dans la littérature en IHM et dans les médias. Mais est ce vraiment si efficace que cela ? Est-ce toujours plus rapide que les raccourcis claviers ?
Dans notre groupe d’IHM à l’ISIR, nous avons élaboré un plan expérimental pour comparer rigoureusement les raccourcis gestuels et raccourcis claviers et nous pensons que les conclusions peuvent s’avérer assez surprenantes.

Objectif

On s'intéresse dans ce sujet au partage d'une ressource continue (par exemple, des gateaux) par des agents sur un réseau. Chaque paire d'agent sur le réseau négocie le partage d'un gateau. Le pouvoir de négociation est dépendant des options alternatives dont dispose chaque agent sur le réseau. Le réseau est en équilibre quand aucun agent ne souhaite re-négocier avec un de ses voisins. Cette notion d'équilibre (balanced outcomes, équilibres de partage) repose sur une définition sous forme de point fixe et a été étudiée par Kleinberg et Tardos.

Nous disposons deux types de robots mobiles autonomes à l'ISIR, une dizaine de Thymios-2 (équipé d'une Raspberry Pi) et une vingtaine de robots Mona. Il s'agit de robots d'environ 6-12cm de diamètres, programmable directement en C ou en Python, sur lesquels nous avons déjà développé du code qui pourra servir d'exemples pour commencer ce projet.

Co-encadrement: Nicolas Bredèche et Stéphane Doncieux

L'objectif de ce projet Androide est d'explorer la possibilité d'apprendre par imitation dans le contexte d'un essaim de robots.

Les algorithmes d'apprentissage par renforcement visent à trouver une politique permettant de déterminer l'action à appliquer dans un état donné pour maximiser une récompense sur un certain horizon. La robotique cumule plusieurs défis pour ces algorithmes. Les espaces d'états comme les espace d'action sont continus, les récompenses sont rares, les fonctions de transition peuvent être bruitées, etc.

Le problème des mariages stables est au coeur de nombreuses procédures d'affectation, la plus connue en France
étant probablement ParcourSup. Il y a dans ce problème deux types de joueurs (hommes/femmes, candidat(e)s/universités,...),
chaque joueur d'un type donnant ses préférences sur les joueurs de l'autre type (les universités classent les
candidat(e)s par exemple). Le but est de trouver une affectation/un couplage vérifiant une propriété de stabilité.

Poursuivre l'élaboration d'un algorithme décentralisé reproduisant le comportement d'un blob.