L'hypothèse terroriste amène les pouvoirs publics à rechercher des simulations leur permettant de s'entraîner face aux crises de grande ampleur. Dans cet article, nous montrons comment, combinée avec la personnalité de l'agent et un raisonnement biaisé, l'empathie peut amener des agents à croire qu'ils sont contaminés. Les résultats de nos expérimentations montrent que ce mécanisme permet de faire émerger des comportements cohérents. Terrorist risks have lead the public security actors to develop training tools for major-scale crisis. In this article, we show how, combined with biased reasoning, favorable personality traits and situational factors, empathy can lead some agents to believe they are contaminated. The results of several experiments show that this mechanism enables consistent behaviors to emerge.
La simulation de comportements humains nécessite la prise en compte des émotions au sein du processus de décision. Récemment, la thématique de la contagion émotionnelle a émergé pour expliquer un certain nombre de phénomènes collectifs émergents, tels que les comportements de foule ou l'efficacité de groupes dans la résolution de tâches. Dans cet article, nous proposons l'architecture MA/SDEC pour la gestion de l'ensemble des dynamiques émotionnelles. Une émotion évolue grâce à trois influences : la perception d'événements, la dynamique temporelle et la contagion émotionnelle. Dans une approche d'agent incarné, la première influence est sous la responsabilité de l'esprit de l'agent, la seconde sous celle de son corps, et la troisième sous celle de l'environnement. Ensuite, nous proposons une formule de calcul de la contagion émotionnelle pour les cas où la topologie sociale des agents est inconnue. Finalement, nous donnons les résultats d'expérimentations pour valider le modèle et le calibrer. Human and animal behaviour simulation has to take into account the role of emotions in the decision process. Recently, the topic of emotional contagion has emerged to explain a number of emerging collective penomena such as crowds or the groups efficiency in task solving. In this article, we propose the MA/SDEC architecture to manage all the emotion dynamics. Emotions evolve in function of three influences : punctual events, temporal dynamics and external influences. In an embodied agent approach, the first is the responsibility of the agent's mind, the second of the agent's body, and the third of the environment. Then, we propose a specific emotion contagion formula for the case where the social topology of the agents is unknown. Finally, we show the results of several experiments to validate the model and calibrate it.
Alors que la plupart des approches de navigation multi-agents considèrent les interactions multiples entre agents comme une simple combinaison d'interactions individuelles, nous proposons une approche centrée perception, fondée sur des représentations mésoscopique et microscopique de l'environnement. Nous considérons en effet qu'au cours de sa tâche de navigation à l'intérieur d'une foule, un agent piéton peut faire appel à un processus cognitif plus important qu'un simple évitement d'obstacles mobiles. Nous proposons ainsi de modéliser la capacité qu'a un individu à se représenter un ensemble de piétons par un groupe anonyme (sans relation sociale, en opposition aux groupes individualisés) et à interagir avec ce groupe en tant que tel et non en tant que somme d'individus. Nos résultats de simulation démontrent l'intérêt d'une telle modélisation pour obtenir des simulations plus réalistes et favorisent l'émergence des comportements collectifs. Classical microscopic traffic simulation models are based on a car-following equation and a lane-changing algorithm. This kind of modelling shows good macroscopic properties, in particular for road capacity analysis, but does not replicate accurately individual behaviour. Hence, there is a major drawback to use these simulations to understand and predict the drivers behaviours. In order to improve the realism of agents' individual and collective behaviour, we propose to integrate the perception of events and the computation of agents emotions in a fuzzy framework. The modelling of the perception and of its effects on emotions through fuzzy rules enables the agents to consider the virtual environment properly and to choose nonnormative behaviours. We show how different kinds of fuzzy rules, implicative and conjunctive, can be used to emulate the driver's emotions, and their effects on the decision process.