Description du sujet de thèse

Simulation 3D de la mobilité paléolithique

Motivations
Travailler sur la mobilité préhistorique est un enjeu fondamental pour l'étude du comportement des espèces humaines fossiles. Les vestiges archéologiques exhumés sur le site de la Caune de l'Arago à Tautavel (outils, restes humains et animaux, datant de -600 000 ans à -100 000 ans) offrent des indices uniques sur les processus de déplacement des populations, notamment pour s'approvisionner en matières premières lithiques, en végétaux et en gibier, à différentes époques dont les conditions climatiques diffèrent fortement. En parallèle, les avancées récentes en informatique graphique permettent la génération de paysages 3D portant des écosystèmes complet (faune et flore) correspondant à un climat donné en entrée.
Ce projet s'attaque à un défi passionnant : Peut-on développer un véritable système de prototypage virtuel pour les préhistoriens, leur permettant d'explorer différentes hypothèses sur la morphologie de l'Homo Heidelbergensis, et de reconstituer les mouvements de ces derniers dans une série d'activités (locomotion, transport de matériaux, exploitation des matières premières, chasse...). Par confrontation aux données, ce travail permettra d'identifier les modèles les plus pertinent, et d'enrichir les connaissances sur les activités des populations préhumaines. Il offre en même temps un défi conséquent d'un point de vue informatique, à la frontière entre l'informatique graphique et de l'intelligence artificielle.

Objectifs
L'objectif de cette thèse sur un projet pluridisciplinaire, entre Infiormatique Graphique 3D et préhistoire, est de développer de nouvelles méthodes d'animation 3D de personnages, prenant en entrée des données et des hypothèses sur les caractéristiques physiques de l'homo Heidelbergensis vivant dans la vallée de Tautavel il y a 500 000 ans (morphologie, stature, poids, énergie musculaire mobilisable), pour simuler de manière plausible leur locomotion ou d'autres activités dans un paysage 3D donné en entrée. Ces modèles seront testés et validés en collaboration avec le HNHP, spécialiste de la mobilité des Homo Heidelbergensis.

Trois types de difficultés devront être abordées :
• Automatiser les solutions : La plupart des environnements virtuels temps-réel avec personnages autonomes (par exemple en jeu vidéo) requièrent le travail préalable d'équipes d'animateurs spécialistes pour créer les modèles de personnage et leurs "rigging", adapter des mouvements standard à leurs morphologies, et paramétrer des modules d'IA procéduraux leur permettant d'enchainer leurs actions. Destinées à un simulateur pour la recherche en préhistoire, nos méthodes devront au contraire être automatiques et les plus efficaces possibles, de manière à permettre l'immersion du préhistorien au coeur de l'environnement animé.
• Un apprentissage partiellement guidé : Simuler un modèle mécanique de personnage demande soit une conception manuelle (Yin 2007), soit l'apprentissage d'un contrôleur de mouvement. Réaliser cet apprentissage par renforcement profond demande d'ajouter des contraintes comme la symétrie et la minimisation d'énergie pour aider à l'apprentissage de mouvements pertinents en fonction de la morphologie simulée (Yu 2018). Une autre possibilité est d'utiliser des mouvements capturés comme cibles au cours d'un tel apprentissage (Peng 2018). Dans notre cas la difficulté vient du fait que nous n'avons pas la même morphologie que les pré-humains à animer : le but ne sera donc pas de reproduire exactement les mouvements en entrée, mais que la méthode d'apprentissage s'en inspire tout en permettant la génération de mouvements optimaux sur la morphologie cible.
• Robustesse à une morphologie incertaine et à un environnement complexe : lors de l'application de ces techniques à la reconstruction du mouvement des Homo Heidelbergensis, il faudra prendre en compte le fait que leur morphologie n'est connue que de manière incomplète (quelques os, pas d'enveloppe musculaire). Cela induira la recherche d'approches d'apprentissage les plus robustes possibles, ou les plus facilement généralisables en cas de changements d'hypothèses. De plus, des cas d'interaction complexe seront étudiés, comme le transport de carcasses et de pierres sur un terrain meuble et en pente, couvert de végétation, parmi laquelle il s'agira de se faufiler pour ne pas alerter les prédateurs.

Méthodologie
Tout d'abord, un modèle physique reparamétrable de personnage sera créé, permettant aux archéologues de formuler et de modifier librement leurs hypothèses sur la morphologie et le métabolisme des hominidés étudiés.
Les méthodes d'apprentissage par renforcement profond seront testées et améliorées pour pouvoir animer de manière plausible la locomotion au sein d'un environnement tout d'abord simple (sol rigide et plat), puis complexe : sol meuble et en pente, végétation. La capture de mouvement sera utilisée pour offrir un mouvement de départ à imiter, ce qui facilitera l'apprentissage initial. On cherchera ensuite à optimiser ces mouvements (marche avec ou sans transport de charges) sur la morphologie cible, plutôt que de les reproduire à l'identique. Différentes fonctions de récompense pourront être étudiés : avancer à une vitesse
donnée, avancer le plus vite possible, ou au contraire avancer en faisant le moins de bruit possible pour surprendre les proies ou pour éviter d'attirer l'attention des prédateurs.
D'autres activités des préhumains pourront enfin être abordées, en explorant l'utilisation de la réalité virtuelle pour guider de manière approximative et plus légère l'activité sur laquelle l'hominidé virtuel devra s'entraîner. Cela permettra peut-être de découvrir d'autres manières de réaliser certains gestes d'exploitation des matières premières (nettoyer une peau, tailler un silex) ou de chasse (lancer une arme).

Résultats et validation
Nous animerons ces personnages sur le modèle 3D existant de la vallée de Tautavel avec végétation et faune animée, dont un prototype sous Unity est déjà disponible (Ecormier-Nocca 2021).
La validation sera faite en trois temps : tout d'abord en vérifiant la cohérence des mouvements calculés pour la morphologie humaine actuelle; puis en validant le transfert de mouvements sur une morphologie actuelle différente - comme passer d'un homme à une femme -, avec une comparaison précise des mouvements engendrés par apprentissage avec des données capturées ; et enfin, en confrontant les résultats calculés sur l'Homo Heidelbergensis aux données éparses disponibles, pour vérifier leur cohérence avec les connaissances des préhistoriens.

Contexte de travail

Financement : “PALEOMOB 3D”, projet 80Prime 2023, CNRS

Cette thèse aura lieu au sein de l'équipe Vista du laboratoire LIX, ce qui permettra au doctorant de bénéficier d'un environnement de travail et d'une animation scientifique régulière aussi bien au niveau du laboratoire qu'en informatique graphique (réunions d'équipe, séminaires).
Ce projet est financé par le projet 80-prime 2023 du CNRS "PALEOMOB 3D", ce qui permettra le financement du matériel nécessaire au doctorant (ordinateur, compléments de matériel de capture de mouvement et de réalité virtuelle, si besoin). Un budget de mission sera disponible pour des séjours du doctorant dans l'équipe de Tautavel du HNHP, où travaille la co-encadrante de thèse, ainsi que pour la participation à des conférences nationales ou internationales.