• Langue : Anglais
• Discipline : Psychologie
• Identifiant : 2025ULILH039
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 19/11/2025

Résumé en langue originale

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.

Résumé traduit

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.