Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel Par Narimel Bendakir, Alicia Heraz, Quam Ngo, Xintao Wang Université de Montréal ~ Faculté Arts & sciences ~ Département Informatique & Recherche opérationnelle IFT6243 Concepts de Base de Données Avancées ~ 19 avril 2005 ~ Professeur Claude FRASSON

Plan de la Présentation Présentation de X-NAQ Outils et environnement d'implémentation Détection de l'état émotionnel initial Sélection d'une règle de désir Exécution d'un plan d'action Mesure et évaluation des performances Interfaces de X-NAQ Conclusion Bibliographie Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Présentation de X-NAQ A 1/3 Définition: X-NAQ est un agent intelligent pour la détection et la gestion des émotions. Architecture: BDI + Nouvelle Composante: évaluation des performances. Propriétés: Indépendance du contexte, adaptation, réutilisation, révision, évaluation et mise à jour de la base de connaissances par le psychologue. Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Évaluation des Performances Présentation de X-NAQ A 2/3 Figure 1: Architecture de l’agent X-NAQ GUI Évaluation des Performances BDC JDBC Interface BDC Psychologue Croyance Désir Intention Utilisateur Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Présentation de X-NAQ A 3/3 Figure 2: Schéma relationnel de la base de données X-NAQ Paramètre Utilisateur Préférence Question Réponse Règle Action Plan Statistiques Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Outils d'implémentation Q 1/4 Figure 3: Outil de programmation JBuilder Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Outils d'implémentation Q 2/4 Système de gestion de base de données ACCESS Base de données relationnelle; Accès aux données à travers de multiples outils (requêtes SQL, code…); Présentation de ces données sous forme d'interface graphique simplifiée (formulaire) ou mise en page directes (états); Interaction avec d'autres systèmes de base de données tels que Oracle ou SQL Server via les liens ODBC; Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Outils d'implémentation X 3/4 La technique utilisée pour réaliser X-NAQ Java Servlet Java Applet JDBC JMF Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Outils d'implémentation X 4/4 Diagramme de Classe Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

État émotionnel initial 1/4 Algorithme de détection de l'état émotionnel Choisir nbqa questions; Calculer le vee; TQ ! seuil & ! distance & ! fin_question FAIRE DEBUT Choix_Prochaine_Question(vee); Mise_A_Jour(vee); FIN; SI fin_question ALORS Echec; Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

État émotionnel initial 2/4 Explication des paramètres nbqa: nombre de questions aléatoires; vee : vecteur d'état émotionnel; seuil : seuil d'acceptation; distance : distance minimale requise; fin_question : fin du questionnaire; Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

État émotionnel initial 3/4 Figure 4: Explication des fonctions 1/2 Choix_Prochaine_Question(vee); . Calculer le vecteur émotionnel moyen des questions selon la table Réponse . Sélectionner la question dont le vecteur émotionnel moyen est le plus proche du vee Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

État émotionnel initial 4/4 Figure 5: Explication des fonctions 2/2 Mise_A_Jour(vee); . Cumuler les cotations de la table Réponse . Effectuer le pourcentage, de façon à ce que la somme des composantes du vee soit égale à 100% Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Règle de désir Q 1/2 Définition et types de règles . Une règle de désir est une transition allant d'un état initial ei vers un état final ef. Il existe deux types de règle de désir . Règle de maintien ei –> ei (ei = ef) . Règle de transformation ei –> ef (ei != ef) Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Règle de désir Q 2/2 Algorithme de sélection d'une règle . Filtrer les règles dont la partie gauche ei correspond à l'état émotionnel initial détecté. . S'il existe plusieurs règles alors sélectionner aléatoirement une de ces règles. . Appliquer la règle sélectionnée Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Plan d'action X 1/4 Définition: c'est une séquence dynamique d’évènements multimédias. Objectif: réaliser la règle de désir sélectionnée. Stratégies: Sélection par poids, sélection par durée, sélection aléatoire, sélection selon les préférences de l'usager. Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Plan d'action Figure 6: Illustration des stratégies X 2/4 Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Plan d'action X 3/4 Sélection d'une stratégie L’agent choisit aléatoirement une des 4 stratégies précédentes; L’agent observe la meilleure stratégie en terme de réussite au niveau des plans d’action suivant les statistiques; L'agent adopte la meilleure stratégie mais continue à analyser les nouvelles statistiques dans l'éventualité d'adopter une nouvelle meilleure stratégie. Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Plan d'action Figure 7: Exemple X 4/4 Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Évaluation des performances 1/2 Figure 8: Table des statistiques Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Évaluation des performances 2/2 Paramètres d'évaluation La perception de l’environnement (PE) Performance (PE) = Nombre d’états émotionnels détectés / Nombre d’états émotionnels non détectés La pertinence des règles de désir (RD) Performance (RD) = Nombre de réussites dans la réalisation de la règle / Nombre d’échecs dans sa réalisation L’efficacité du plan d’action (PA) Performance (PA) = Nombre d’états finaux atteints / Nombre d’états finaux non atteints Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Interfaces X-NAQ N Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Interfaces de X-NAQ N Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

Conclusion N L’architecture X-NAQ est de type BDI. Nous avons ajouté la composante évaluation des performances. Des statistiques évaluent le succès de l’agent dans sa mission de détection et de gestion des émotions. Le psychologue peut mettre à jour la base de connaissances. Des paramètres permettent la flexibilité et l’adaptation de X-NAQ. Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel

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Implémentation de X-NAQ, un Agent Émotionnel Par Narimel Bendakir, Alicia Heraz, Quam Ngo, Xintao Wang Université de Montréal ~ Faculté Arts & sciences ~ Département Informatique & Recherche opérationnelle IFT6243 Concepts de Base de Données Avancées ~ 19 avril 2005 ~ Professeur Claude FRASSON