Activité collective et personnages autonomes : moteur décisionnel reposant sur des relations de confiance

/ domitile.lourdeaux/ jean-paul.barthes}@hds.utc.fr RESUME. Lorsqu'ils travaillent en equipe, les humains font des erreurs. Pour entrainer un apprenant en environnement virtuel collaboratif a s'adapter a des coequipiers ayant des comportements non optimaux, nous proposons (1) une augmentation du langage de description de l'activite ACTIVITY-DL ainsi que des mecanismes de propagation de contraintes qui faciliteront le raisonnement des agents ; et (2) un modele d'agent dans lequel chaque agent est decrit par trois dimensions (integrite, bienveillance, competences) correspondant au modele de confiance MDS. De plus chaque agent a des buts collectifs et personnels et des croyances sur l'integrite, la bienveillance et les competences de chaque autre. Ce modele d'agent est associe a un moteur decisionnel permettant de generer des comportements proches de ceux des humains. En particulier, les agents prennent les autres en compte et sont capables de raisonner sur leurs croyances sur les autres, a la fois lorsqu'ils choisissent quel but privilegier (collectif ou individuel) et lorsqu'ils selectionnent une tâche. Nous avons conduit une evaluation preliminaire dans laquelle les participants ont evalue les comportements generes avec notre systeme. ABSTRACT. When working in teams, people make mistakes. To train someone in a collaborative virtual environment to adapt to teammates that bahave non optimally, we propose (1) an augmentation of the ACTIVITY-Description Language as well as mechanisms of propagation of constraints that will facilitate agents' reasoning; and (2) an agent model in which each agent is described through three dimensions (integrity, benevolence, abilities) corresponding to the MDS trust model. Besides each agent has different personal and collective goals and has beliefs about others' integrity, benevolence and abilities. This agent model is associated to a decision-making system that allows agents to adopt human-like behaviors. In particular, agents take others into account and are able to reason on their beliefs about others both when choosing which goal (collective or individual) to focus on and when selecting a task. We conducted a preliminary evaluation in which participants evaluated the behaviors produced with our system. MOTS-CLES : systemes multi-agents, prise de decision, confiance, activite collective.