Savelli Joël

Animation comportementale de foules :

Depuis 2007, Co-encadrement de la thèse de Hakim Soussi sous la direction de Marc Neveu. Co-direction, avec Irène Foucherot, du post-doc de Youssef Boulid (de novembre 2017 à novembre 2018).

L’animation comportementale est représentée par l’activité d’agents virtuels autonomes qui évoluent dans un environnement lui-même virtuel. Ces agents sont capables de percevoir, de décider et d’agir par eux-mêmes dans un certain cadre (scénario). L’animation comportementale d’un groupe d’agents doit parvenir à concilier les contraintes associées individuellement aux agents (niveau microscopique) et le respect du scénario global par le groupe dans sa globalité (niveau macroscopique). En d’autres termes, pour que l’animation soit réaliste, le comportement (microscopique)  de chaque individu doit respecter des contraintes qui relèvent de la cohérence d’un comportement individuel, et le comportement (macroscopique) de la foule d’agents, qui émerge des comportements individuels, doit respecter les contraintes du scenario. Or ces contraintes ne sont pas directement compatibles.

Nous avons proposé une approche qui peut être vue comme une extension du concept de « Smart Object » pour poser les bases d’un modèle générique de l’animation comportementale de foules qui permet de concilier les deux niveaux de contraintes ci-devant évoquées. L’idée est de déporter la description des comportements des agents dans des éléments, appelés « contextes », qui influent sur ces comportements. Il est alors possible de doter dynamiquement les agents de nouveaux comportements en modifiant simplement leur environnement, c’est-à-dire en modifiant les contextes qu’ils sont susceptibles de rencontrer.

Ces travaux de recherche ont aussi donné lieu aux publications suivantes : [ Soussi & al. 2008, 2009a, 2009b, 2009c, 2011 ], article en cours de révison soumis à Elseiver (janvier 2019).

Travaux antérieurs

Nomination persistante (persistent naming) :

2002 à 2006, Encadrement du master recherche de Hakim Soussi.

Problèmes de nomination adaptative dans les modèles paramétriques. Soit le plan de conception d’un objet (le “modèle de l’objet”), établi par application d’un certain nombre d’opérateurs géométriques dans un système de conception assistée par ordinateur. La question est : comment répercuter sur l’objet final une modification de son modèle (insertion d’un opérateur) ? Le problème est que l’opérateur inséré produit une altération de l’objet auquel il est appliqué, laquelle risque de rendre inopérants certains des opérateurs qui le suivent. Solution : trouver une façon assez “abstraite” de nommer les composants de l’objet, pour que ces noms restent pertinents même après l’altération de l’objet.

La solution que j’ai proposée est dans le droit-fil de mes réflexions sur le raisonnement analogique où j’avais décrit cette technique d’abstraction-spécification.

Ces travaux ont conduit à une publication dans une conférence internationale ([ Savelli 2003 ]). Ils m’ont permis d’encadrer, en 2005-2006 le master recherche de Hakim Soussi, qui a ensuite été doctorant sous ma co-direction sur un autre sujet (voir ci-dessus).

Suivi de points (tracking) :

1998 à 2001. Co-encadrement avec Jean Pallo, professeur à l’Université de Bourgogne, de la thèse de Pascal Périchon. : « pilotage sémantique de suivi de points dans une séquence d’images ».

Il s’agissait de retrouver les points d’une image à l’autre en utilisant les informations apportées par le squelette de l’objet concerné ainsi que d’autres connaissances éventuelles sur cet objet (élasticité, propriétés géométriques,…). L’enjeu était d’utiliser mes compétences sur le traitement de la sémantique dans un cadre nouveau (la synthèse d’images).

Suite à la défection du doctorant concerné, ces travaux n’ont pas abouti.

Modélisation du raisonnement analogique :

1989 à 1993, DEA et Thèse, Laboratoire G.R.T.C. C.N.R.S. Marseille puis poursuite de ces travaux à Dijon jusqu’à 1997 en collaboration avec le CREPCO, CNRS – Université de Provence.

De 1989 à 1993, mes recherches, effectuées dans le cadre d’un D.E.A., puis d’une thèse, relevaient de l’Intelligence Artificielle dans une perspective sciences cognitives. Elles ont porté sur la définition d’un cadre d’analyse pour la modélisation des raisonnements de nature analogique. Le principe général de ces raisonnements consiste à exploiter dynamiquement des connaissances brutes (non interprétées), en complément des traditionnelles bases de règles. Plus précisément, il s’agit de résoudre un nouveau problème par référence à un problème “similaire” déjà résolu.

Ces travaux ont permis d’avancer dans la définition de principes pour la conception rationnelle des systèmes à inférence analogique. Par ailleurs, ils ont donné lieu à la formalisation de la notion d’abstraction et à une avancée importante dans la prise en compte du point de vue (contexte) dans les systèmes à base de connaissances ([ Bourrelly & Savelli 1992,1993 ]).

Après mon arrivée à Dijon, jusqu’à 1997, j’ai poursuivi ces travaux ([ Bourrelly & Savelli 1996,1995,1994-1 1994-2 ]) dans une perspective encore plus intégrée aux sciences cognitives, en relation avec le laboratoire de psychologie d’Aix-en-Provence (CREPCO, CNRS) ([ Bourrelly & al. 1997 ]).

• Datamining (extraction de connaissances) en master 2 STIC BDIA, UE informatique décisionnelle, où je développe une approche originale du traitement automatique du sens — comme mise en perspective des algorithmes traditionnels (classification, clustering,…) utilisés dans ce domaine.
• Animation comportementale master 2 STIC Image IA. Cet enseignement se situe dans le domaine de mes recherches actuelles. Présentation générale de la problématique de l’animation comportementale (activité d’agents virtuels autonomes qui évoluent dans un environnement lui-même virtuel), exemplification dans le cadre de deux modèles, l’un fondé sur des graphes de comportements, l’autre dans une perspective multi-agents.
• Initiation à la programmation en licence 1 semestre 1. Présentation des principes de la programmation impérative : principaux types et principales instructions ; exemplification en java.
• Programmation objet en licence 1 semestre 2. Présentation des principes de la programmation objet ; exemplification en java.