Rudrauf David

Ma recherche vise à mieux comprendre les relations entre perception, émotion, imagination et programmation de l’action, à travers un travail de modélisation de la cognition spatiale et de son rôle dans l’intégration de l’information et le contrôle du comportement. Elle s’appuie sur le cadre de l’inférence active pour étudier les comportements d’exploration et d’exploitation, comme les comportements d’approche et d’évitement, en contexte. L’approche est interdisciplinaire et combine modélisation mathématique, implémentation d’agents artificiels pour simuler les comportements sociaux et non sociaux, et recherche expérimentale s’appuyant sur la réalité virtuelle et la robotique pour tester les prédictions des modèles. Côté recherche fondamentale, elle s’intéresse notamment à l’action de groupes géométriques sur le traitement de l’information spatiale en lien avec l’imagerie motrice, et à son rôle structurant dans l’évaluation de la valeur épistémique (curiosité) et utilitaire (renforcement) des actions. Coté recherche appliquée, elle cherche à développer : 1) des solutions de psychométrie computationnelle basée sur ces modèles, pour évaluer et entrainer les performances dans des tâches de navigation impliquant des situations ambiguës et des capacités d’inférence sociale ou « soft skills », en réalité virtuelle ; 2) des solutions de robotique sociale inspirées de la cognition humaine pour améliorer les interactions humains-machines.

My research aims at better understanding the relationships between perception, emotion, imagination and action programming, through the modeling of spatial cognition and its role in information integration and the control of behavior. It uses the framework of active inference to study exploratory and exploitation behaviors, such as approach and avoidance behaviors, in context. The approach is interdisciplinary and combines mathematical modeling, implementation of artificial agents to simulate social and non-social behaviors, and experimental research based on virtual reality and robotics to test model predictions. On the basic research side, it is particularly interested in the action of geometric groups on the processing of spatial information in connection with motor imagery, and in its structuring role in the evaluation of the epistemic (curiosity) and utility (reinforcement) value of actions. On the applied research side, it seeks to develop: 1) computational psychometric solutions based on these models, to assess and train performance in navigation tasks involving ambiguous situations and capacities for social inference or "soft skills", in virtual reality; 2) social robotics solutions inspired by human cognition to improve human-machine interactions.