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 -machine-analyse-et-modelisation-dun-agent-capable-de-nudges-personnalises
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SUMMARY:‘Nudges’ dans l’interaction Homme-machine : analyse et modél
 isation d’un agent capable de nudges personnalisés
DESCRIPTION:Devant la multiplication et la généralisation d’assistants 
 personnels vocaux (comme Siri ou Alexa)\, personnifiés sous forme de robo
 ts ou non (Pepper\, Reeti\, enceintes vocales\, applications)\, ainsi que 
 les succès très récents de chatbot tels que ChatGPT\, des questions peu
 vent se poser sur le type et l'étendue de l’influence de ces agents sur
  leurs utilisateurs. Dans ce travail\, nous nous intéressons à l’utili
 sation des nudges dans le dialogue oral et proposons pour cela la modélis
 ation d’un agent capable de nudges linguistiques et personnalisés grâc
 e à un apprentissage par renforcement.\nLes nudges sont des incitations 
 ‘douces’ dans le design visant à modifier le comportement ou la prise
  de décision sans apporter cependant de restrictions dans le choix. Intro
 duits puis étudiés à l’origine en économie comportementale\, ils rep
 osent souvent sur des biais cognitifs (attention\, mémoire\, etc.) mais l
 eur utilisation n’est pas encore réglementée et pourrait être amplifi
 ée par un agent oral.\nL’originalité de cette thèse est alors d’obs
 erver l’impact de stratégies de nudges linguistiques dans une approche 
 d’apprentissage automatique à travers la construction d'un système de 
 dialogue orienté-tâche. Pour évaluer leur influence dans un tel environ
 nement\, nous introduisons des métriques et protocoles et détaillons les
  résultats de 2 expériences de collecte de données sur les nudges. La p
 remière est réalisée dans une école primaire sur une population potent
 iellement sensible et la deuxième est développée en ligne auprès d'int
 ernautes dans une approche automatique continue. Ces expériences permette
 nt de montrer une influence plus grande de la machine (robot ou enceinte) 
 par rapport à un humain et l’efficacité de stratégies de nudges lingu
 istiques orales dès qu’elles sont présentes. Nous montrons enfin comme
 nt un système de dialogue oral modulaire\, prenant compte de l'émotion d
 e l'utilisateur\, peut être entraîné à l'aide de peu de données pour 
 adapter de telles stratégies de nudges à un interlocuteur par apprentiss
 age par renforcement. Ces premiers résultats permettront de nourrir une d
 iscussion éthique et de futures pistes de recherche.\nJury\nAnne Vilnat (
 Professeure\, LISN/CNRS - Université Paris-Saclay) - PrésidenteFabrice L
 efèvre (Professeur\, LIA - Université Avignon) - Rapporteur et Examinate
 urThierry Artières (Professeur titulaire\, ECM/LIS – AMU – CNRS) - Ra
 pporteur et ExaminateurBassam JABAIAN (Professeur Assistant\, LIA - Univer
 sité d'Avignon) - ExaminateurFabrice Le Guel (Professeur\, RITM - Univers
 ité Paris-Saclay) - ExaminateurLaurence DEVILLERS (Professeure\, LISN/CNR
 S - Université Sorbonne) - Directrice de thèseIoana VASILESCU (Directric
 e de recherche\, LISN/CNRS) - Co-directrice de thèse
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