Planification et modèle graphique pour la génération dynamique de scénarios en environnements virtuels

Our work is related to the training of crisis management in virtual environments. The specification of possible unfoldings of events in a simulation is essential for human learning in a virtual environment. This allows both to propose and orchestrate personalized learning situations and also to bring the learner toward relevant and educative scenarios. The work presented in this thesis focuses on the dynamic generation of scenarios and their execution in a virtual environment. For that, we aim at a set of objectives that are often contradictory : the freedom of action of the user, the generation of various scenarios that respect the authorial intent, the narrative control and the capacity of the system to adapt to deviations fromthe learner. The different approaches of interactive storytelling tackle more or less some of these objectives, but it is difficult to satisfy them all, and this is the challenge of our work. In addition to these objectives, we also aim at facilitating the modeling of the narrative content, which is still a real issue today when it comes to model complex environments such as the ones related to crisis management. We propose an emergent approachwhere the scenario experienced by the learner will emerge fromthe interactions between the learner, the virtual characters and our narrative system MENTA. MENTA is in charge of the narrative control by proposing a set of adjustments (over the simulation) that satisfies narrative objectives chosen by the trainer (e. g., a list of specific skills). These adjustments take the form of a prescribed scenario that is generated by MENTA via a planning engine that we have coupled with fuzzy cognitive maps through a macro-operator FRAG. A FRAG is used to model FRAGment of scenario in the form of scripted sequences of actions/events. The originality of our approach relies on a strong coupling between planning and graphical models which preserves the exploration capability and the generative power of a planning engine (which contributes to the generation of various and adaptable scenarios), while facilitating the modeling of narrative content as well as the authorial intent thanks to fragments of scenario that are scripted by the author and used during the planning process. We have worked on a concrete application example of scenarios dealing with the management of a massive influx of victims. Then, we have implemented MENTA and generated scenarios related to this example. Finally, we have tested and analyzed the performance of our system.Nos travaux s’inscrivent dans le cadre de la formation à la gestion de crise en environnements virtuels. La scénarisation joue un rôle essentiel pour l’apprentissage humain en environnement virtuel. Cela permet à la fois de proposer et d’orchestrer des situations d’apprentissage personnalisées et également d’amener l’apprenant vers des scénarios pertinents et formateurs. Les travaux présentés dans cette thèse s’intéressent à la génération dynamique de scénarios et à leur exécution en environnements virtuels. Pour cette scénarisation, nous visons un ensemble d’objectifs qui sont souvent contradictoires : la liberté d’action de l’utilisateur, la génération de scénarios variés et fidèles à l’intention de l’auteur, le contrôle scénaristique et la résilience du système de scénarisation. Les différentes approches de la narration interactive favorisent plus ou moins certains de ces objectifs mais il est difficile de tous les concilier, et c’est là l’enjeu de nos travaux. En plus de ces objectifs, nous cherchons également à faciliter la modélisation du contenu scénaristique qui est encore de nos jours un réel enjeu lorsqu’il s’agit de scénariser des environnements complexes comme celui de la gestion de crise. Nous proposons une approche émergente dont le scénario vécu par l’apprenant va émerger des interactions entre l’apprenant, les personnages virtuels et notre système de scénarisation MENTA. MENTA est chargé du contrôle scénaristique en proposant un ensemble d’ajustements (sur la simulation) répondant à des objectifs scénaristiques choisis par le formateur (p. ex., faire travailler certaines compétences en particulier). Ces ajustements prennent la forme d’un scénario prescrit qui est généré par MENTA via un moteur de planification que nous avons couplé avec des cartes cognitives floues au travers d’un macro-opérateur FRAG. Un FRAG permet de modéliser des fragments de scénarios sous la forme de séquence d’actions/événements scriptés. L’originalité de notre approche repose sur un couplage fort entre planification et modèles graphiques qui permet de conserver les propriétés d’exploration et de puissance générative d’un moteur de planification (ce qui favorise la variabilité et la résilience du système), tout en facilitant la modélisation du contenu scénaristique ainsi que l’intention de l’auteur au travers de morceaux de scénario qui vont être scriptés par l’auteur et réutilisés dans la planification. Nous avons travaillé sur un exemple applicatif concret de scénarios portant sur la gestion d’un afflux massif de blessés, puis nous avons implémenté MENTA et généré des scénarios relatifs à cet exemple. Enfin, nous avons testé et analysé les performances de notre système