Cette complexité provient d’un ensemble de facteurs, dont la diversité des contextes (e.g. pressions temporelles, contexte multiculturel, etc.) ou des acteurs engagés (e.g. équipes hétérogènes, expertises diverses). Dans de tels environnements, les opérateurs doivent être réactifs, s’adapter rapidement et prendre des décisions difficiles dans des situations où il n’y a pas toujours de solutions idéales. L’un des objectifs est donc de former des opérateurs de terrain à gérer ces situations variées, riches sur le plan émotionnel, fortement dynamiques, soumises à des aléas et parfois critiques. L’un des challenges informatiques est alors de pouvoir orienter le scénario de manière dynamique vers des situations potentielles de développement propres à chaque apprenant. Nous visons pour cette scénarisation un ensemble d’objectifs, souvent considérés comme contradictoires : la liberté d’action de l’apprenant permettant l’apprentissage par l’erreur, le caractère dynamique et l’efficacité du contrôle exercé sur le scénario pour garantir des apprentissage, la cohérence des comportements présentés pour permettre la validité écologique et l’explicabilité et enfin l’adaptabilité du système, nécessaire pour la variabilité des scénarios.

Nous présenterons la plateforme HUMANS (HUman Models based Artificial eNvironments Software platform) qui vise à modéliser l’activité humaine et sociale et à proposer une scénarisation adaptative, c’est-à-dire orienter dynamiquement le scénario et le comportement de personnages virtuels autonomes dans un environnement virtuel vers des situations d’apprentissage personnalisées et pertinentes sans nuire à la cohérence et sans contraindre l’émergence de situations.

L’originalité de la plateforme HUMANS repose sur l’opérationnalisation de :

• Travaux en sciences humaines pour la modélisation de l’activité humaine (cognition située COCOM [Hollnagel, 1994], ergonomie cognitive [De la Garza, 2003], fiabilité humaine [Hollnagel, 2003], etc.);
• Travaux en didactique professionnelle (apprentissage situé, zone proximale de développement [Vygotsky, 1985], situations-problèmes, étayage [Bruner, 1983]);
• Travaux en narratologie (conte de Propp [Propp, 1928], schéma actantiel [Greimas, 1966])

• La représentation des connaissances (ontologies);
• Me traitement de l’incertitude dans les grands systèmes complexes (théorie de l’incertain, réseaux bayésiens, algorithmes génétiques);
• L'intelligence artificielle (planification, reconnaissance de plans, systèmes multiagents).