Stage M/F : acceptation d'un robot de livraison autonome en environnement de bureau

Context
Contexte et financement
Ce stage est financé par le projet PEPR O2R. Dans ce cadre, l'équipe HUCEBOT développe des méthodes pour l'interaction sociale entre humains et robots, portant sur la prédiction, l'anticipation, l'adaptation et l'évaluation de la confiance. L'équipe conduit plusieurs expérimentations d'interaction humain-robot avec des robots mobiles et humanoïdes, en conditions contrôlées et en situation réelle.
L'équipe
Le ou la stagiaire rejoindra l'équipe Human Centered Robotics (HUCEBOT) du Centre Inria de l'Université de Lorraine, à Nancy. HUCEBOT développe les capacités de contrôle, d'apprentissage et d'interaction de robots centrés sur l'humain : humanoïdes, manipulateurs mobiles, exosquelettes. L'équipe dispose d'équipements de premier plan : plusieurs robots humanoïdes (Talos, iCub, G1), manipulateurs, drones, exosquelettes passifs et actifs, capteurs portés, plateformes de force, un atelier de prototypage (impression 3D, mécatronique) et une salle de capture du mouvement (Qualisys, Xsens). L'équipe est internationale et travaille en anglais et en français.
Le laboratoire et Nancy
Le Centre Inria de l'Université de Lorraine est situé avec le laboratoire LORIA sur le campus Sciences et Technologies de Villers-lès-Nancy, à côté du Jardin botanique, à 20 minutes du centre-ville en transports en commun ou à vélo. Nancy est une ville universitaire à la qualité de vie élevée et au coût de la vie modéré, reliée à Paris et Strasbourg en 1h30 de train, avec des liaisons directes vers les aéroports de Paris CDG et de Luxembourg.
Assignment
Le stage porte sur l'acceptation de Shelfy, un robot mobile de livraison autonome circulant dans les couloirs d'un bâtiment de bureaux. L'enjeu est de savoir si le robot est jugé utile et de comprendre comment il s'insère, ou non, dans l'activité de travail et dans l'espace partagé.
Contexte
Les robots mobiles de service sont présentés comme autonomes. En environnement de bureau, cette autonomie est partiellement conditionnée par l'aide fournie par les humains. Le robot a besoin qu'on lui ouvre une porte, qu'on appelle un ascenseur, qu'on le débloque, qu'on le charge et qu'on le décharge. Les CoBots de Carnegie Mellon ont fait de cette dépendance un principe de conception (« symbiotic autonomy », Rosenthal et al., 2010 ; Veloso et al., 2015). Mais la question a surtout été posée du point de vue du robot : comment obtenir de l'aide. Du point de vue humain, elle reste peu étudiée.
Le stage porte sur Shelfy, un robot mobile autonome de livraison (colis, courrier, objets) et de collecte (vaisselle des espaces café), déployé dans les couloirs d'un bâtiment de bureaux. Il navigue seul et a appris, via un modèle vision-langage (VLM), les lieux du couloir où il a le plus de chances d'obtenir de l'aide : entrée de l'ascenseur, zones d'attente, espaces de passage.
L'autonomie de ce type de robot repose donc sur un modèle implicite de la disponibilité humaine. Le VLM apprend où se trouvent des personnes, mais être présent n'est pas être disponible. Par exemple, aider le robot coûte peu à une personne qui attend l'ascenseur. Une personne qui se rend à une réunion, ou qui travaille dans son bureau quand le robot « frappe à la porte », paie un coût cognitif réel : interruption, rupture de l'activité, reprise de la tâche. De plus, pour livrer ou collecter, le robot requiert au minimum que quelqu'un lui ouvre la porte du bureau, et souvent que la personne se lève pour prendre un objet ou déposer sa vaisselle. Le service est donc une interruption. La question est de savoir si le mode de coordination de cette interruption en modifie le
coût cognitif
et
la perception du robot
.
Méthodologie
La méthodologie envisagée pour aborder ces questions est une étude de terrain longitudinale, fondée sur un déploiement du robot de 6 à 8 semaines. Les questions de recherche auxquelles l'étude vise à répondre sont les suivantes : qui fournit cette aide, à quel coût, et avec quelles conséquences pour l'organisation du travail ? Comment cette aide évolue-t-elle dans le temps, une fois l'effet de nouveauté dissipé (Smedegaard, 2019) ? Le taux d'aide décroît-il au cours du déploiement ? L'aide se concentre-t-elle sur une minorité de personnes ? Une interruption négociée diminue-t-elle la gêne perçue par rapport à une interruption immédiate ? Améliore-t-elle aussi l'évaluation de la compétence sociale du robot ?
Déroulement indicatif (6 mois)
Mois 1 :
état de l'art, finalisation du protocole
Mois 2 :
mesures de ligne de base, préparation des outils de recueil.
Mois 3 et 4 :
déploiement et recueil de données.
Mois 5 et 6 :
analyses, rédaction du rapport, contribution à une publication.
Main activities
Réaliser un état de l'art sur la confiance en interaction humain-robot (IHR)
Participer à la conception de protocoles expérimentaux
Conduire les expérimentations
Analyser les résultats
Rédiger le rapport
Collaborer avec l'équipe sur les expérimentations et les développements en cours
Participer aux activités et événements pertinents de l'équipe et du projet
Skills
Master 1 ou 2 en psychologie (cognitive, du travail) ou en ergonomie
Maîtrise des méthodes quantitatives (statistiques) et qualitatives : entretien, observation, analyse de l'activité