Note ABES To Feel and to Act : Exploring Motor and Affective Processes in Human and Human-Robot Interaction Ressentir et Agir : Exploration des Processus Moteurs et Affectifs dans les Interactions Humaines et Interactions Humain-robot Contrôle moteur-Affectif Comportement Interaction sociale Interaction humain-Robot Contexte émotionnel Compatibilité affective Affective motor control Behavior Emotional context Affective compatibility Social interaction Human-Robot interaction Affect (psychologie) Interaction homme-robot Mouvement Comportement humain Les êtres humains éprouvent des émotions en continu, et ces émotions façonnent la perception, la prise de décision ainsi que les manières d'interagir avec l'environnement et avec autrui. Malgré les avancées considérables en neurosciences affectives, on sait relativement peu de choses sur la façon dont l'affect se manifeste dans le comportement moteur observable. L'objectif général de cette thèse était d'examiner comment l'affect module le mouvement spontané, en particulier dans le contexte de l'interaction humaine et de l'interaction Humain-Robot (IHR). L'Étude 1 propose une contribution méthodologique. L'analyse des données de mouvement y est utilisée pour définir des paramètres cinématiques permettant d'identifier des difficultés de mobilité et de stabilité dans le débout de maladie de Parkinson. Cette approche présente des avantages par rapport aux évaluations chronométriques classiques. L'Étude 2 développe une méthode d'analyse spectrale destinée à caractériser les oscillations humaines spontanées (balancement postural). Cette méthode permet d'évaluer l'émergence et l'inhibition du mouvement en fonction des variations affectives et de l'engagement en contexte d'IHR. L'expérimentation compare les oscillations spontanées lors d'interactions avec un petit humanoïde, un grand humanoïde et un petit robot non humanoïde. Les résultats indiquent que le petit robot non humanoïde suscite davantage de mouvement spontané. La morphologie du robot apparaît ainsi comme un facteur influençant le comportement moteur humain. L'Étude 3 examine le rôle du contexte émotionnel dans l'IHR. Les résultats montrent que les contextes positifs augmentent la puissance des oscillations spontanées, tandis que les contextes négatifs réduisent le mouvement. L'Étude 4 analyse la synchronisation motrice interpersonnelle. Les résultats révèlent que des dyades partageant un état affectif congruent (i.e., tous deux dans un état positif ou négatif) maintiennent leur synchronisation plus longtemps que des dyades incongruentes. Ces travaux démontrent empiriquement que les émotions influencent le contrôle moteur. Dans l'interaction humaine comme dans l'IHR, l'affect module à la fois l'intensité du mouvement spontané et la durée de la synchronisation interpersonnelle. Un modèle théorique du comportement moteur affectif est proposé, décrivant l'impact de l'affect sur les processus moteurs. Plus largement, cette thèse avance un cadre où états affectifs et dynamiques motrices se modifient mutuellement au sein de boucles de rétroaction dynamiques, dans divers contextes interactifs. Humans experience emotions continuously, and these emotions shape perception, decision-making, and the ways we interact with both our environment and with others. Despite extensive advances in affective neuroscience, relatively little is known about how affect manifests in observable motor behavior. The overall aim of this thesis was to examine how affect modulates spontaneous movement, particularly in the context of Human interaction and Human-Robot Interaction (HRI). Study 1 introduces a methodological contribution by applying motion data analysis to define kinematic parameters that identify mobility and stability challenges in early-stage Parkinson's disease, offering advantages over traditional chronometry-based assessments. In Study 2, we developed a spectral analysis technique to characterize spontaneous human oscillations (i.e., sway). This method facilitated the assessment of movement emergence and inhibition, reflecting affective changes and engagement during HRI. An experimental study (Study 2) compared human sway in interactions with a small humanoid, a tall humanoid, and a small non-humanoid robot. The results indicated that the small non-humanoid robot elicited more spontaneous movement, suggesting that robot morphology influences human motor behavior. In Study 3, we explored the role of emotional context in HRI. Findings revealed that positive contexts increased the power of spontaneous oscillations, whereas negative contexts suppressed movement. In Study 4, we investigated whether interpersonal motor synchronization is related to affective compatibility between two individuals. Results demonstrated that dyads with congruent affective states (i.e., both experiencing either positive or negative states) maintained synchronization longer than incongruent pairs. Taken together, these findings provide empirical evidence that emotions influence motor control. Across both human interaction and HRI, affective changes modulated not only the intensity of spontaneous movement but also the time spent on interpersonal synchronization. Based on this work, we propose a theoretical model of affective motor behavior that describes the influence of affect on motor processes. More broadly, this thesis proposes a theoretical framework in which affective states and movement patterns continuously shape each other through dynamic feedback loops across diverse interactive contexts. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 12515989 https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSHS/2025/2025ULILH039.pdf http://www.theses.fr/2025ULILH039/abes https://theses.hal.science/tel-05423779 https://theses.hal.science/tel-05423779 https://theses.hal.science/tel-05423779 https://theses.hal.science/tel-05423779 A New Methodological Approach Integrating Motion Capture and Pressure-Sensitive Gait Data to Assess Functional Mobility in Parkinson’s Disease: A Two-Phase Study Sabrina Köchli Isabel Casso Yvonne N. Delevoye-Turrell Stefan Schmid Dawn C. Rose Caroline Whyatt Sensors en 2025 Text Exploring Engagement in Human-Robot Interaction through the Quantification of Human Spontaneous Movement I. Casso H. F. Chame P. Hénaff Y. Delevoye-Turell 33rd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (ROMAN) en 2024 Text Casso Isabel 1994-12-21 FR 292677456 https://theses.fr/2025ULILH039 2025ULILH039 https://doi.org/10.70675/de090f6cz0635z46cdz998ezf261b23247f9 2025-11-19 Psychologie Université de Lille (2022-....) 259265152 Doctorat Docteur es oui oui Delevoye-Turrell Yvonne MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 156972778 Hénaff Patrick MADS_PRESIDENT_DU_JURY 183668537 Honisch Juliane MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 292677677 Richardson Michael MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 254300731 Knutsen Dominique MADS_MEMBRE_DU_JURY_3 188805761 Bardy Benoît MADS_RAPPORTEUR_1 069680841 Pelachaud Catherine MADS_RAPPORTEUR_2 110203283 École doctorale Sciences de l'homme et de la société MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 473 148938809 SCALab Sciences Cognitives & Sciences Affectives MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 187405425 415060 Centre national de la recherche scientifique MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_2 292312253 ddc:150 Delevoye-Turrell Yvonne Hénaff Patrick Honisch Juliane Richardson Michael Knutsen Dominique Bardy Benoît Pelachaud Catherine École doctorale Sciences de l'homme et de la société SCALab Sciences Cognitives & Sciences Affectives Centre national de la recherche scientifique PDF 12515989