Modélisation des émotions pour permettre un comportement intelligent chez les robots

Au cours des dernières décennies, la recherche en neurosciences cognitives et affectives a souligné que l'émotion est cruciale pour l'intelligence humaine, et qu'elle est en réalité inséparable de la cognition. Parallèlement, il y a eu un intérêt croissant pour la simulation et la modélisation des processus liés aux émotions dans les robots et les agents artificiels. Dans cet article d'opinion, notre objectif est de donner un aperçu du paysage actuel dans la modélisation des émotions et de montrer comment les neurosciences peuvent contribuer à faire progresser l'état de l’art en la matière. Nous commençons par un aperçu de la littérature existante sur la modélisation des émotions dans trois domaines de recherche : l'informatique affective, la robotique sociale et la neurorobotique. Après un bref résumé de l'état actuel des connaissances sur les émotions naturelles, nous montrons que les propositions existantes en matière d'émotions artificielles ne tiennent pas suffisamment compte des données neuroscientifiques. Nous concluons en proposant un ensemble de principes pour guider les futures recherches sur les émotions artificielles et la robotique intelligente. Dans l'ensemble, nous soutenons qu'une meilleure intégration des processus liés aux émotions dans les modèles de robots est essentielle pour la conception d'un comportement intelligent, semblable à celui de l'humain. Une telle intégration contribuera non seulement au développement de machines sociales et autonomes capables de s’attaquer à des problèmes du monde réel, mais aussi à faire progresser la compréhension des émotions naturelles.