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International audience; Dans le cadre de la mission de professionnalisation des Instituts Universitaires deTechnologie (IUT), et sans attendre la réforme de l’approche par compétences, un outil pédagogiqueinnovant a été conçu à l’IUT Clermont Auvergne. Basé sur la réalité virtuelle, il permet à desétudiants qui découvrent les métiers de l’électricité de se former sans risque sur un dispositifsimulant un équipement industriel et les dangers associés. Une des originalités du projet réside dansl’implication des étudiants dans la conception de cet outil pédagogique. Afin de mesurer lesretombées de ce projet, une évaluation a été menée durant la conception de l’outil et sa premièreannée de déploiement. Les résultats montrent que les concepteurs ont gagné en compétence dansdifférents domaines techniques mais aussi transversaux, que les utilisateurs ont pu s’approprier cedispositif immersif et que l’équipe pédagogique a modifié sa posture dans le cadre de cette réforme.

L’émergence grandissante des technologies n’est plus une surprise pour personne. Depuis les dernières années, les chercheurs ont avancé plusieurs hypothèses et présenté autant de résultats sur les retombées avantageuses que procure l’usage des technologies éducatives sur l’apprentissage (Bulfin, Johnson et Bigum, 2015). À cet effet, plusieurs études s’intéressent à l’impact et à l’utilisation efficace de différentes technologies éducatives pour l’ensemble des matières à l’école. Néanmoins, l’éducation physique semble être le mouton noir. De ce fait, très peu d’études expliquent comment, en éducation physique, les technologies éducatives sont utilisées ainsi que l’optimisation des apprentissages qu’elles engendrent (Casey, Goodyear, et Armour, 2016). Pourtant, tout comme les apprenants, les athlètes pourraient également bénéficier des retombées avantageuses de l’utilisation des technologies éducatives afin de développer leurs qualités athlétiques. La présente recherche permet de comprendre comment l’usage de certaines technologies éducatives peut contribuer au développement des qualités athlétiques en tentant de répondre à la question suivante : Comment la ludification, la réalité virtuelle (RV) immersive et l’intelligence artificielle (IA) peuvent-elles contribuer au développement des qualités athlétiques? Afin de répondre à cette question, une analyse de la littérature est d’abord effectuée. Ensuite, un cadre théorique est élaboré. Ce dernier se base sur la création d’une synergie entre deux théories appliquées au contexte sportif et l’exploitation de ces trois stratégies pédagogiques intégrant les technologies éducatives innovantes du 21e siècle pour le développement de qualités athlétiques. Le cadre proposé permet d’envisager l’hybridation de l’enseignement et de l’apprentissage, lié au développement des qualités athlétiques.

La maladie d'Alzheimer (MA) est une maladie cérébrale dégénérative qui entraîne une perte progressive de la mémoire, un déclin cognitif et une détérioration graduelle de la capacité d'une personne à faire face à la complexité et à l'exigence des tâches quotidiennes nécessaires pour vivre en autonomie dans notre société actuelle. Les traitements pharmacologiques actuels peuvent ralentir le processus de dégradation attribué à la maladie, mais ces traitements peuvent également provoquer certains effets secondaires indésirables. L'un des traitements non pharmacologiques qui peut soulager efficacement les symptômes est la thérapie assistée par l'animal (T.A.A.). Mais en raison de certaines limitations telles que le prix des animaux et des problèmes d'hygiène, des animaux virtuels sont utilisés dans ce domaine. Cependant, les animaux virtuels animés, la qualité d'image approximative et le mode d'interaction unidirectionnel des animaux qui attendent passivement les instructions de l’utilisateur, peuvent difficilement stimuler le retour émotionnel entre l'utilisateur et les animaux virtuels, ce qui affaiblit considérablement l'effet thérapeutique. Cette étude vise à explorer l'efficacité de l'utilisation d'animaux virtuels à la place d’animaux vivants et leur impact sur la réduction des émotions négatives chez le patient. Cet objectif a été gardé à l'esprit lors de la conception du projet Zoo Therapy, qui présente un environnement immersif d'animaux virtuels en 3D, où l'impact sur l'émotion du patient est mesuré en temps réel par électroencéphalographie (EEG). Les objets statiques et les animaux virtuels de Zoo Therapy sont tous présentés à l'aide de modèles 3D réels. Les mouvements des animaux, les sons et les systèmes de repérage spécialement développés prennent en charge le comportement interactif simulé des animaux virtuels. De plus, pour que l'expérience d'interaction de l'utilisateur soit plus réelle, Zoo Therapy propose un mécanisme de communication novateur qui met en œuvre une interaction bidirectionnelle homme-machine soutenue par 3 méthodes d'interaction : le menu sur les panneaux, les instructions vocales et le Neurofeedback. La manière la plus directe d'interagir avec l'environnement de réalité virtuelle (RV) est le menu sur les panneaux, c'est-à-dire une interaction en cliquant sur les boutons des panneaux par le contrôleur de RV. Cependant, il était difficile pour certains utilisateurs ayant la MA d'utiliser le contrôleur de RV. Pour accommoder ceux qui ne sont pas bien adaptés ou compatibles avec le contrôleur de RV, un système d'instructions vocales peut être utilisé comme interface. Ce système a été reçu positivement par les 5 participants qui l'ont essayé. Même si l'utilisateur choisit de ne pas interagir activement avec l'animal virtuel dans les deux méthodes ci-dessus, le système de Neurofeedback guidera l'animal pour qu'il interagisse activement avec l'utilisateur en fonction des émotions de ce dernier. Le système de Neurofeedback classique utilise un système de règles pour donner des instructions. Les limites de cette méthode sont la rigidité et l'impossibilité de prendre en compte la relation entre les différentes émotions du participant. Pour résoudre ces problèmes, ce mémoire présente une méthode basée sur l'apprentissage par renforcement (AR) qui donne des instructions à différentes personnes en fonction des différentes émotions. Dans l'expérience de simulation des données émotionnelles synthétiques de la MD, la méthode basée sur l’AR est plus sensible aux changements émotionnels que la méthode basée sur les règles et peut apprendre automatiquement des règles potentielles pour maximiser les émotions positives de l'utilisateur. En raison de l'épidémie de Covid-19, nous n'avons pas été en mesure de mener des expériences à grande échelle. Cependant, un projet de suivi a combiné la thérapie de RV Zoo avec la reconnaissance des gestes et a prouvé son efficacité en évaluant les valeurs d'émotion EEG des participants., Alzheimer’s disease (AD) is a degenerative brain disease that causes progressive memory loss, cognitive decline, and gradually impairs one’s ability to cope with the complexity and requirement of the daily routine tasks necessary to live in autonomy in our current society. Actual pharmacological treatments can slow down the degradation process attributed to the disease, but such treatments may also cause some undesirable side effects. One of the non-pharmacological treatments that can effectively relieve symptoms is animal-assisted treatment (AAT). But due to some limitations such as animal cost and hygiene issues, virtual animals are used in this field. However, the animated virtual animals, the rough picture quality presentation, and the one-direction interaction mode of animals passively waiting for the user's instructions can hardly stimulate the emotional feedback background between the user and the virtual animals, which greatly weakens the therapeutic effect. This study aims to explore the effectiveness of using virtual animals in place of their living counterpart and their impact on the reduction of negative emotions in the patient. This approach has been implemented in the Zoo Therapy project, which presents an immersive 3D virtual reality animal environment, where the impact on the patient’s emotion is measured in real-time by using electroencephalography (EEG). The static objects and virtual animals in Zoo Therapy are all presented using real 3D models. The specially developed animal movements, sounds, and pathfinding systems support the simulated interactive behavior of virtual animals. In addition, for the user's interaction experience to be more real, the innovation of this approach is also in its communication mechanism as it implements a bidirectional human-computer interaction supported by 3 interaction methods: Menu panel, Speech instruction, and Neurofeedback. The most straightforward way to interact with the VR environment is through Menu panel, i.e., interaction by clicking buttons on panels by the VR controller. However, it was difficult for some AD users to use the VR controller. To accommodate those who are not well suited or compatible with VR controllers, a speech instruction system can be used as an interface, which was received positively by the 5 participants who tried it. Even if the user chooses not to actively interact with the virtual animal in the above two methods, the Neurofeedback system will guide the animal to actively interact with the user according to the user's emotions. The mainstream Neurofeedback system has been using artificial rules to give instructions. The limitation of this method is inflexibility and cannot take into account the relationship between the various emotions of the participant. To solve these problems, this thesis presents a reinforcement learning (RL)-based method that gives instructions to different people based on multiple emotions accordingly. In the synthetic AD emotional data simulation experiment, the RL-based method is more sensitive to emotional changes than the rule-based method and can automatically learn potential rules to maximize the user's positive emotions. Due to the Covid-19 epidemic, we were unable to conduct large-scale experiments. However, a follow-up project combined VR Zoo Therapy with gesture recognition and proved the effectiveness by evaluating participant's EEG emotion values.

La négligence spatiale unilatérale est un trouble du comportement sensori-moteur fréquent après un accident vasculaire cérébral (AVC). Elle est caractérisée par des difficultés à signaler, répondre ou à orienter son attention vers des stimuli présents du côté opposé à la lésion cérébrale. Ce syndrome a un impact important sur les activités de la vie quotidienne et il constitue un facteur de mauvais pronostic de récupération après un AVC. L’enjeu en rééducation est donc majeur.Parmi les protocoles de rééducation proposés, l’adaptation prismatique semble être une des méthodes les plus prometteuses. Cependant, cette technique nécessite un matériel spécifique et un protocole d’exposition contraignant limitant son recours en centre de rééducation. Après exposition aux prismes l’effet est mesuré par des tâches de pointages qui là encore nécessitent un matériel qui n’est que rarement disponible dans les centres de rééducation. La rééducation et l’évaluation en réalité virtuelle immersive pourrait permettre de s’affranchir de ces obstacles.Un logiciel de quantification et de rééducation de l’héminégligence en réalité virtuelle immersive a été développé en 2019. Le but principal de notre étude est donc de comparer les effets des prismes réels et des prismes virtuels chez des sujets sains en utilisant comme outils de mesure les outils classiques. Le second objectif est de valider les outils numériques comme outil de mesure de l’effet des prismes, en les comparant à leur équivalent en réel (gold standard).Nous avons mené une étude sur 17 sujets sains comparant les effets des prismes virtuels et des prismes réels sur la tâche de « droit devant manuel » (SSAM-m). D’autre part, nous avons comparé les outils de mesure en condition réelle et virtuelle. Les résultats ne montrent pas de différence entre l’effet des prismes réels ou virtuels et de bonnes qualités métrologiques des mesures effectuées en virtuel.Une étude sur patients héminégligents sera à réaliser afin de valider l’outil de rééducation en réalité virtuelle immersive.

Des études soutiennent que l’entraînement cognitif est une méthode efficace pour ralentirle déclin cognitif chez les personnes âgées. Les jeux sérieux basés sur la réalité virtuelle(RV) ont trouvé une application dans ce domaine en raison du haut niveau d’immersionet d’interactivité offert par les environnements virtuels (EV). Ce projet implémente unjeu d’orientation 3D en réalité virtuelle entièrement immersif avec un système pour guiderl’utilisateur en temps réel. Le jeu d’orientation 3D est utilisé comme exercice pour entraînerles capacités cognitives des utilisateurs. Les effets immédiats du jeu d’orientation sur lescapacités de mémoire et d’attention ont été étudiés sur quinze personnes âgées présentant undéclin cognitif subjectif (DCS). Il a été observé que bien qu’il n’y ait pas eu d’améliorationsignificative des résultats pour les exercices d’attention, les participants ont obtenu demeilleurs résultats aux exercices de mémoire spécifiques après avoir joué au jeu d’orientation. Le manque de succès dans la réalisation de l’objectif requis peut parfois augmenter lesémotions négatives chez les êtres humains, et plus particulièrement chez les personnes quisouffrent de déclin cognitif. C’est pourquoi le jeu a été équipé d’un système de guidageavec indices de localisation en temps réel pour contrôler les émotions négatives et aiderles participants à accomplir leurs tâches. Le système de guidage est basé sur des règleslogiques; chaque indice est délivré si une condition spécifique est remplie. Le changement desémotions des participants a montré que les indices sont efficaces pour réduire la frustration,étant donné qu’ils sont facilement compréhensibles et conçus pour donner un retour positif. La dernière partie du projet se concentre sur le système de guidage et met en oeuvre unmoyen pour l’activer entièrement selon les émotions d’une personne. Le problème consisteà identifier l’état des émotions qui devraient déclencher l’activation du système de guidage.Ce problème prend la forme d’un processus de décision markovien (PDM), qui peut êtrerésolu via l’apprentissage par renforcement (AR). Le réseau profond Q (RPQ) avec relectured’expérience (ER), qui est l’un des algorithmes d’apprentissage par renforcement les plusavancés pour la prédiction d’actions dans un espace d’action discret, a été utilisé dans cecontexte. L’algorithme a été formé sur des données d’émotions simulées, et testé sur les données de quinze personnes âgées acquises lors d’expériences menées dans la première partiedu projet. On observe que la méthode basée sur l’AR est plus performante que la méthodebasée sur les règles pour identifier l’état mental d’une personne afin de lui fournir des indices., Studies support cognitive training as an efficient method to slow the cognitive declinein older adults. Virtual reality (VR) based serious games have found application in thisfield due to the high level of immersion and interactivity offered by virtual environments(VE). This project implements a fully immersive 3D virtual reality orientation game with areal-time guidance system to be used as an exercise for cognitive training. The immediateaftereffects of playing the orientation game on memory and attention abilities were studiedon fifteen older adults with subjective cognitive decline (SCD). It was observed that whilethere was no significant improvement in attention exercises, the participants performedbetter in specific memory exercises after playing the orientation game. Sometimes lack of success in achieving the required objective may increase the negativeemotions in humans and more so in people who suffer from cognitive decline. Hence, thegame was equipped with a real-time guidance system with location hints to control negativeemotions and help participants to complete the tasks. The guidance system is based onlogical rules; each hint is delivered if a specific condition is met. Change in emotions ofparticipants showed that hints are effective in reducing frustration, given that the hints areeasily comprehensible and designed to give positive feedback. The final part of the project focuses on the guidance system and implements a way toactivate it entirely based on a person’s emotions. The problem calls for identifying the stateof the emotions that should trigger the guidance system’s activation. This problem takes theform of a Markov decision process (MDP), which can be solved by setting it in a reinforcementlearning framework. Deep Q-Learning network (DQN) with experience replay (ER),which is one of the state-of-the-art reinforcement learning algorithms for predicting actionsin discrete action space, was used in this context. The algorithm was trained on simulateddata of emotions and tested on the data of fifteen older adults acquired in experimentsconducted in the first part of the project. It is observed that the RL based method performsbetter than the rule-based method in identifying the mental state of a person to provide hints.

Risk of fall in the elderly is a major public health issue. Its early detection would make it possible to intervene before the first fall or prevent its recurrence by offering suitable preventive physical activity. However, the assessment of a fall risk with frequently used tests and scales is not fully satisfactory. Recent technological innovations in the field of immersive virtual reality suggest that its use in the assessment of fall risk could fill some gaps in contextualization and uniformity of current tests. However, before using these technologies in the fall risk assessment, it is important to know their impact on motor behavior. To do this, we chose to test a locomotor task, the Timed Up and Go (TUG - a clinical test widely used by clinicians and a real “gold standard” in the evaluation of the risk of falls in the elderly), in a real environment. and in a virtual environment with the elderly as well as young adults. Differences are observed with increases in time and number of steps in virtual reality. Thus, immersive virtual reality could be an avenue of choice in the assessment of the risk of falls by increasing the sensitivity and specificity of the tests since it allows to contextualize the test environment. However, this solution could only be temporary given the promises of mixed reality which would allow both to contextualize the test in the real environment with digital control of the constraints that can be added to this environment.; Le risque de chute chez la personne âgée est un enjeu majeur de santé publique. Sa détection précoce permettrait d’intervenir en amont de la première chute ou en prévenir la récidive en proposant de l’activité physique préventive adaptée. Or, l’évaluation d’un risque de chute avec les tests et échelles fréquemment utilisés ne donne pas pleinement satisfaction. Les récentes innovations technologiques dans le domaine de la réalité virtuelle immersive laissent penser que son utilisation dans l’évaluation des risques de chute pourrait combler certains manques de contextualisation et d’uniformité des tests actuels. Toutefois, avant d’utiliser ces technologies dans l’évaluation du risque de chute, il est important de connaître leur impact sur le comportement moteur. Pour cela, nous avons choisi de tester une tâche locomotrice, le Timed Up and Go (TUG - test clinique très utilisé par les cliniciens et véritable « gold standard » dans l’évaluation des risques de chute chez la personne âgée), en environnement réel et en environnement virtuel auprès de personnes âgées ainsi que de jeunes adultes. Des différences sont observées avec des augmentations du temps et du nombre de pas en réalité virtuelle. Ainsi, la réalité virtuelle immersive pourrait être une piste de choix dans l’évaluation du risque de chute par l’augmentation de la sensibilité et de la spécificité des tests puisqu’elle permet de contextualiser l’environnement de test. Toutefois, cette solution pourrait n’être que temporaire étant donné les promesses de la réalité mixte qui permettrait, elle, à la fois de contextualiser le test dans l’environnement réel avec un contrôle numérique des contraintes qui peuvent être ajoutées à cet environnement.