Academic literature on the topic 'Empathie Artificielle'

Avec l’attrait engendré par les avancées en informatique et en intelligence artificielle, les personnages virtuels (c.-à-d. personnages représentés numériquement d’apparence humaine ou non) sont pressentis comme de futurs prestataires de soins en santé mentale. À ce jour, l’utilisation principale de tels personnages est toutefois marginale et se limite à une aide complémentaire à la pratique des cliniciens. Des préoccupations liées à la sécurité et l’efficacité, ainsi qu’un manque de connaissances et de compétences peuvent expliquer cette discordance entre ce que certains s’imaginent être l’utilisation future (voire futuriste) des personnages virtuels et leur utilisation actuelle. Un aperçu des récentes données probantes contribuerait à réduire cette divergence et à mieux saisir les enjeux associés à leur utilisation plus répandue en santé mentale. Objectif Cet article vise à informer tous les acteurs impliqués, dont les cliniciens, quant au potentiel des personnages virtuels en santé mentale, et de les sensibiliser aux enjeux associés à leur usage. Méthode Une recension narrative de la littérature a été réalisée afin de synthétiser les informations obtenues de la recherche fondamentale et clinique, et de discuter des considérations sociétales. Résultats Plusieurs caractéristiques des personnages virtuels provenant de la recherche fondamentale ont le potentiel d’influencer les interactions entre un patient et un clinicien. Elles peuvent être regroupées en deux grandes catégories : les caractéristiques liées à la perception (p. ex. réalisme) et celles liées à l’attribution spontanée d’une catégorie sociale au personnage virtuel par un observateur (p. ex. genre). Selon la recherche clinique, plusieurs interventions ou évaluations utilisant des personnages virtuels ont montré divers degrés d’efficacité en santé mentale, et certains éléments de la relation thérapeutique (p. ex. alliance et empathie) peuvent d’ailleurs être présents lors d’une relation avec un personnage virtuel. De multiples enjeux socioéconomiques et éthiques doivent aussi être discutés en vue d’un développement et d’une utilisation plus accrue qui soient responsables et éthiques. Bien que l’accessibilité et la disponibilité des personnages virtuels constituent un avantage indéniable pour l’offre de services en santé mentale, certaines iniquités demeurent. L’accumulation de données biométriques (p. ex. rythme cardiaque) a également le potentiel d’enrichir le travail des cliniciens, mais aussi de mener au développement de personnages virtuels autonomes à l’aide de l’intelligence artificielle, ce qui pourrait conduire à certains dérapages (p. ex. erreurs de décision clinique). Quelques pistes de recommandations visant à éviter ces effets indésirables sont présentées. Conclusion L’emploi des personnages virtuels sera de plus en plus répandu en santé mentale en raison de leurs avantages prometteurs. Ainsi, il est souhaitable que tous les acteurs impliqués s’informent sur leur usage dans ce contexte, se sensibilisent aux enjeux spécifiques, participent activement aux discussions quant à leur développement et adoptent des recommandations uniformes en vue d’un usage sécuritaire et éthique en santé mentale.

Depuis l’avènement de l’intelligence artificielle, plusieurs domaines de recherche, dont l’informatique affective (affective computing), se sont intéressés à implanter celle-ci dans différentes sphères de la société. L’informatique affective se penche surtout sur les interactions sociales entre les humains et l’intelligence artificielle. Avec les nombreux projets d’insertion de cette nouveauté dans notre vie, une meilleure compréhension des interactions humaines qui vont en découler est donc d’autant plus importante. Par le biais de ce domaine de recherche, l’empathie semble jouer un rôle de première instance dans l’intégration de l’intelligence artificielle à notre quotidien. Étant l’une des habiletés essentielles chez l’humain, elle contribue à nos interactions et sert de base à la différenciation avec les interactions animales. L’empathie artificielle est donc l’application de certaines caractéristiques de l’empathie à une intelligence artificielle, mais plus particulièrement à des robots, soit une entité physique, ou à un système d’avatar. La présence physique de l’empathie (par le biais d’un robot) s’avère primordiale à l’insertion de l’intelligence artificielle dans nos vies courantes, puisqu’elle a une incidence sur l’établissement d’une relation empathique. La présence de capacités mnésiques est également essentielle au développement de relations à long terme. Un robot universel signifie une application de l’empathie qui permet d’éviter l’impression d’interactions inauthentiques, mais surtout un robot pouvant s’appliquer, s’adapter et pouvant interagir avec l’ensemble de la société. Cette recension des écrits sert à éclairer les lecteurs sur l’état actuel et sur l’avenir de l’informatique affective. Ultimement, l’objectif est d’implanter la capacité holistique de l’empathie pour satisfaire les nombreuses clientèles spécifiques comme les TSA, les personnes âgées ou les enfants, ainsi que l’unicité de chaque individu représentant la race humaine.

« Apparemment, nous sommes privés d’un talent spécifiquement humain – on appelle ça l’empathie, si je ne m’abuse. » (L’androïde Garland à Rick Deckard) Philip K. Dick, Les androïdes rêvent-ils de moutons électriques ? Blade Runner Un jour avec un patient en fin de vie à domicile, nous nous sommes mis à parler de Blade Runner, le livre de Philipp K. Dick était sur sa table de nuit en édition originale… Au coeur du livre et du film culte est un questionnement sur l’humanité. Dans ce monde postapocalyptique (1992 dans le livre, 2019 dans le film), Deckard pourchasse des androïdes censés être dépourvus d’empathie afin de les éliminer. Les Nexus 6 se sont échappés de Mars, fuyant leur condition robotique en tuant leurs maîtres humains. Seuls un test (Voigt-Kampff) et les astuces d’un blade runner expérimenté permettent de les distinguer… D’après Bill Gates, ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) est une révolution comparable à internet. Cet agent conversationnel utilisant l’intelligence artificielle, développé par OpenAI et spécialisé dans le dialogue, questionne des mondes aussi différents que l’éducation, le droit et la médecine. Pour d’autres, ChatGPT devrait être interdit, car il est source d’erreurs, de tricherie aux examens, etc. Si vous ne le connaissez pas, faites un test, vous verrez, il est étonnant. Il arrive à obtenir la moyenne (ou presque) aux trois examens pour obtenir la licence de docteur étatsunienne sans entraînenement1. J’entends déjà les plus sceptiques : « un test de connaissances… » Oui, mais il a aussi presque validé l’examen final d’une école de médecine portant sur le raisonnement clinique2. J’entends encore les plus réfractaires : « OK, OK, il sait des choses et parfois il raisonne, mais de là à être empathique… ». Dans ce numéro de rentrée, Pavageau et al. nous exposent une analyse compréhensive de l’incertitude médicale dans la prise de décision en soins premiers à partir d’une métasynthèse qualitative3. Leur méthode robuste leur permet de nous expliquer que nos décisions reposent sur l’approche centrée sur le patient, sur le « gut feeling » avec la sécurisation du patient, et sur le partage de l’incertitude avec une équipe. Ils séparent le sentiment d’incertitude du sentiment d’incompétence. ChatGPT est-il capable de raisonner et surtout de prendre une décision dans l’incertitude ? Toujours dans ce numéro, nos spécialistes de la communication Givron, Richard et Lussier ont testé le ChatBot. Ils lui ont demandé non seulement comment un médecin annonce une mauvaise nouvelle, mais aussi d’écrire un dialogue patient-médecin avec un patient « difficile »4. Je vous laisse juger de l’empathie du ChatBot, mais il faut bien lui reconnaître un certain degré de compétences. Alors ChatGPT est-il empathique, autrement dit, peut-il bientôt nous remplacer ? Je vous propose de lui faire passer une partie du test de Voigt-Kampff pendant lequel Léon, réplicant androïde, finit par tuer le testeur. « Vous êtes dans le désert. Vous voyez un chélonien (tortue) couché sur son dos sous un soleil brûlant. Il essaie de se retourner, mais n’y parvient pas. Vous savez qu’il n’y arrivera pas seul, mais vous ne faites rien. Pourquoi ? ». Voilà la réponse de ChatGPT : « En tant qu’intelligence artificielle, je n’ai pas de conscience, d’émotions ou de capacité à prendre des décisions autonomes ». Je vous entends déjà passionnés et sceptiques : ce test provient d’une fiction… D’accord, mais il est directement inspiré du test d’Alan Turing, mathématicien et cryptologue britannique visionnaire, souvent considéré comme fondateur de l’informatique. Ce test, décrit en 1950, consistait à mettre un humain en confrontation verbale à l’aveugle avec un ordinateur et un autre humain. Si l’humain ne différenciait pas les conversations humaines de celles de l’ordinateur, le test était réussi… Mais au fait, qui a écrit cet éditorial ?

Les humains virtuels sont de plus en plus présents dans les environnements virtuels. Les travaux en informatique affective visent à doter ces personnages autonomes de capacités émotionnelles. Nous souhaitons modéliser des humains virtuels dont le comportement est cohérent, adaptable et explicable. Nous définissons la cohérence d’un humain virtuel comme l’adéquation entre sa situation, son état mental et son comportement. L’humain virtuel doit pouvoir s’adapter à de nouvelles connaissances et les intégrer dans son raisonnement. Enfin, pour que l’apprenant comprenne l’impact de ses actions, le comportement de l’humain virtuel doit être explicable. Nous utilisons des modèles issus de la psychologie qui explicitent les dimensions humaines et leur dynamique. Notre humain virtuel dispose ainsi d’une personnalité, d’émotions et sont liés par des relations sociales. Afin de garantir l’adaptabilité de l’humain virtuel, nous définissons un ensemble de processus indépendants du domaine permettant de gérer la dynamique de ces dimensions humaines et leur impact sur le comportement au sein d’une architecture cognitive. Un langage de description des entités, des actions et des activités permet de représenter les connaissances spécifiques du domaine d’application. Ce formalisme est suffisamment simple pour être renseigné par des individus sans connaissances en programmation et suffisamment expressif et robuste pour être interprété directement par les humains virtuels. La prise en compte des interactions affectives entre les humains virtuels pose un problème de passage à l’échelle. Nous proposons un modèle d’empathie affective qui prend en compte les dimensions humaines et permet de résoudre ce problème. Pour produire de tels humains virtuels, nous proposons REPLICANTS, un moteur d’intelligence artificielle décisionnelle basé sur des modèles de connaissances. Des cas d’usage montrent comment l’humain virtuel combine ses processus cognitifs de haut niveau à des connaissances du domaine afin de se comporter de manière cohérente et explicable
Virtual humans are more and more common in virtual environments such as simulations, training softwares, serious-games or video games. Affective computing aims at giving those artificial characters emotional capabilities. We aim at generating virtual humans whose behavior is coherent, adaptative and explainable. We define coherence as the adequacy between the situation, the virtual human’s mental state and her behavior. Adaptability is the capacity to adapt to new knowledge an reason about it. This knowledge may be specified by people without computer programming skills and therefore be incomplete. Finally, the virtual human’s behavior must be explainable in order for the learner to understand the impact of her actions. Using models from psychology that explicitly address the components and their dynamics, our virtual human model is given a personality, an emotional state and is linked to others via social relationships. In order to ensure the adaptability of our virtual human, she is given a set of domain-independent processes to take care of the dynamics of those human components and their impact on behavior. Those processes are integrated on a cognitive architecture. Domain-dependent knowledge such as entities, actions and activities are designed using a description language inspired by ergonomy methodology. This formalism is simple enough to be used without any computer programming skill, and expressive enough to be directly used by the high-level processes of our virtual human. An affective empathy model based on individual characteristics is proposed to model affective relations between virtual humans. To generate such virtual humans, we propose REPLICANTS, a decisional artificial intelligence engine. Some examples are presented and show how the virtual human can combine her generic set of cognitive rules with domain specific knowledge in order to adapt to her environment as well as behaving rationally in pursuing goals

Le mouvement biologique possède de nombreuses informations, qu'elles soient physique ou cognitive. Des travaux ont montré qu'il était possible de déterminer le genre d'une personne, son émotion, voire même son identité. Ces caractéristiques sont accessibles à partir d'information sur la dynamique du mouvement des corps poly-articulés (e.g. le mouvement des points d'articulation). Comprendre et interpréter le comportement d'une personne et son état sont des capacités liées à l'empathie. C'est une faculté commune à l'ensemble des mammifères qui se base sur certains systèmes neuronaux comprenant, entre autre, les neurones miroirs. Étant donné que l'empathie participe grandement aux interactions sociales chez les hommes et plus généralement les animaux, on est en mesure de se demander comment notre relation avec les robots peut s'en inspirer.Cela nous amène à la problématique suivante: l'assistance robotique à la personne peut-elle se servir de l'interprétation du mouvement humain, riche d'informations physiques et cognitives, comme modalité d'amélioration de l'Interaction Humain Robot ?Pour répondre à cette problématique, nous nous positionnons sur des outils d'observations et sur une méthode d'analyse du mouvement qui soient exploitables en temps réel par un système robotique.Dans un premier temps, nous avons travaillé sur les outils d'observation du mouvement humain. Nos objectifs d'assistance robotisée en milieu écologique, nécessitent d'installer des capteurs qui affectent le moins possible les actions de la personne. Nous avons donc choisi d'étudier le capteur Kinect de Microsoft qui est un capteur de profondeur accessible permettant de récupérer les positions cartésiennes des articulations et extrémités du corps. Cependant, ce type de capteur est sujet à des bruits de mesure qui empêcherait une analyse fine du mouvement. Nous avons donc développé deux méthodes pour améliorer la mesure de ce capteur basé sur le Filtre de Kalman Etendu (EKF): un EKF sous contrainte anthropométrique et un EKF de fusion de capteurs. Nous avons fait la première étude sur la Kinect de 2ème génération et la deuxième sur les générations 2 et 3, permettant de mettre en avant les différences entre ces deux capteurs.Dans un second temps, nous nous sommes intéressés aux méthodes d'analyse du mouvement et plus spécifiquement au problème de Control Optimal Inverse (COI). L'objectif du COI est d'identifier les pondérations associées à un ensemble de fonctions de coûts à optimiser pour générer une trajectoire donnée. Dans le cadre de cette thèse, nous cherchons à analyser en temps réel des trajectoires de mouvement humain dont les mesures, issus de capteurs, sont bruitées. Nous avons étudié la fiabilité de la méthode de résolution du COI dite Approchée, en fonction du bruit de mesure. Nous apportons également une approche originale du COI qui pose une nouvelle vision de l'optimalité de trajectoires et permet de présenter les concepts de Courbes de Singularité et de Projection. Nous montrons dans cette étude des outils permettant de mieux comprendre et prendre en compte les problématique de robustesse du COI
Biological motion has a lot of information, both physical and cognitive. Studies have shown that it is possible to determine a person's gender, emotion and even identity. These characteristics are accessible from information on the dynamics of the movement of polyarticulated bodies (e.g. the movement of the articulation points). Understanding and interpreting a person's behavior and state are abilities related to empathy. It is a faculty common to all mammals and is based on certain neural systems including, among others, mirror neurons. Given that empathy is an important part of social interactions in humans and more generally in animals, we can ask ourselves how our relationship with robots can be inspired by it.This leads us to the following problem: can robotic assistance to people use the interpretation of human movement, rich in physical and cognitive information, as a modality to improve the Human-Robot Interaction?To answer this question, we are working on observation tools and on a method of motion analysis that can be used in real time by a robotic system.Initially, we worked on the observation tools of human movement. Our objectives of robotic assistance in an ecological environment require the installation of sensors that affect the person's actions as little as possible. We have therefore chosen to study the Microsoft Kinect sensor which is an accessible depth sensor allowing to recover the Cartesian positions of the joints and extremities of the body. However, this type of sensor is subject to measurement noise that would prevent a fine analysis of the movement. We have therefore developed two methods to improve the measurement of this sensor based on the Extended Kalman Filter (EKF): an anthropometrically constrained EKF and a sensor fusion EKF. We have done the first study on the 2nd generation Kinect and the second on the 2nd and 3rd generations, allowing to highlight the differences between these two sensors.In a second time, we were interested in motion analysis methods and more specifically in the problem of Inverse Optimal Control (IOC). The objective of IOC is to identify the weights associated with a set of cost functions to be optimized to generate a given trajectory. In this thesis, we seek to analyze in real time human motion trajectories whose measurements, coming from sensors, are noisy. We have studied the reliability of the IOC resolution method called Approached, as a function of the measurement noise. We also provide an original approach to the IOC that poses a new view of the optimality of trajectories and allows us to introduce the concepts of Singularity Curves and Projection. We show in this paper tools to better understand and take into account the robustness issues of IOC