{"id":3781,"date":"2022-03-22T13:55:48","date_gmt":"2022-03-22T13:55:48","guid":{"rendered":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/?p=3781"},"modified":"2022-03-22T13:55:50","modified_gmt":"2022-03-22T13:55:50","slug":"visualisation-des-resultats-dun-agent-gail","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/visualisation-des-resultats-dun-agent-gail\/","title":{"rendered":"Visualisation des r\u00e9sultats d’un agent GAIL"},"content":{"rendered":"\n

Par Alexandre Da Mota et Thomas Carreira<\/em><\/p>\n\n\n\n

Introduction<\/h2>\n\n\n\n

Dans ce billet de blog, notre objectif va \u00eatre d\u2019expliquer les r\u00e9sultats que nous avons obtenus \u00e0 la suite de notre travail de recherche. Ce dernier avait pour but la g\u00e9n\u00e9ration d\u2019un agent capable d\u2019imiter la d\u00e9marche d\u2019un patient sp\u00e9cifique. Pour cela nous avons utilis\u00e9 les donn\u00e9es des HUG qui s\u2019articulent sous forme de repr\u00e9sentation 3d de la marche des patients. A partir de celle-ci, nous avons utilis\u00e9 l\u2019algorithme GAIL (lien<\/a> vers notre billet de blog d\u00e9crivant cet algorithme) qui nous a permis de g\u00e9n\u00e9rer notre agent.<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9sultats<\/h2>\n\n\n\n

Une fois l\u2019entra\u00eenement de notre agent termin\u00e9, voici le r\u00e9sultat que nous avons obtenu. Vous pouvez observer ci-dessous notre agent en vert et le patient en blanc \u00e9voluer le long de l\u2019axe x<\/em>. Cette vid\u00e9o est en ralenti, afin d\u2019avoir bien le temps d\u2019analyser leur d\u00e9marche.<\/p>\n\n\n\n

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Au d\u00e9but, la marche des deux squelettes est bien synchronis\u00e9e, mais au fil du temps notre agent va peu \u00e0 peu se d\u00e9caler par rapport au patient. La vid\u00e9o ne dure pas plus longtemps, car les donn\u00e9es du patient que nous avons \u00e0 dispositions s’arr\u00eatent l\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Gr\u00e2ce au graphique ci-dessous, il est possible d\u2019observer le d\u00e9placement du bassin de nos deux squelettes sur l\u2019axe des x.<\/em> Ceci nous permet d\u2019appuyer le fait que notre agent se d\u00e9place approximativement \u00e0 la m\u00eame vitesse, dans l\u2019espace x<\/em>, que le patient. <\/p>\n\n\n\n

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Ce nouveau graphique d\u00e9crit le d\u00e9placement du bassin dans l\u2019axe des y<\/em>. Nous avons l\u2019impression dans un premier temps, que le d\u00e9calage est tr\u00e8s important compar\u00e9 au graphique pr\u00e9c\u00e9dent. Cependant, la RMSE (Root Mean Square Error) en haut \u00e0 gauche indique l\u2019erreur entre le trac\u00e9 de notre agent compar\u00e9 \u00e0 celui du patient. Plus la distance entre les deux courbes sera importante, plus l\u2019erreur sera grande. C\u2019est pour cette raison qu’il est important de prendre en compte l\u2019axe des y<\/em> de nos graphiques, car on peut observer que d\u2019un graphique \u00e0 l\u2019autre l\u2019\u00e9chelle des valeurs change. <\/p>\n\n\n\n

Gr\u00e2ce \u00e0 ces explications, il est d\u00e9sormais possible de comprendre que la distance entre les deux courbes de notre graphique ci-dessous n\u2019est pas plus importante que sur le graphique pr\u00e9c\u00e9dent.<\/p>\n\n\n\n

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Sur la vid\u00e9o suivante, nous observons la marche du patient de dos. Ainsi, il nous est \u00e9galement possible de constater un d\u00e9calage assez important sur le c\u00f4t\u00e9 ce qui correspond \u00e0 l\u2019axe z<\/em>. On peut observer que notre agent reste relativement centr\u00e9 compar\u00e9 au patient qui part sur la gauche puis revient au centre avant de finir par repartir \u00e0 droite \u00e0 la fin de la vid\u00e9o.<\/p>\n\n\n\n

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Pour appuyer cette vid\u00e9o, voici le graphique d\u00e9crivant le d\u00e9placement du bassin par rapport \u00e0 l\u2019axe z<\/em>. La courbe bleue de notre agent d\u00e9crit un d\u00e9hanch\u00e9 du bassin relativement r\u00e9gulier qui se d\u00e9cale petit \u00e0 petit dans le temps. En revanche, le d\u00e9hanch\u00e9 du patient est bien plus irr\u00e9gulier.<\/p>\n\n\n\n

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Les graphiques ci-dessous correspondent \u00e0 d’autres parties du corps comme la hanche, les chevilles, les genoux ainsi que deux autres mouvements du bassin, la rotation ainsi que l\u2019inclinaison. La lecture de ces prochains graphiques s\u2019effectue de la m\u00eame fa\u00e7on que celle que l\u2019on vient d\u2019effectuer sur les graphiques pr\u00e9c\u00e9dents.<\/p>\n\n\n\n

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Le graphique ci-dessous d\u00e9crit la pr\u00e9cision de notre mod\u00e8le. Sur ce dernier, il est possible d\u2019observer une augmentation significative de la pr\u00e9cision jusqu\u2019\u00e0 10M d\u2019it\u00e9rations o\u00f9 il se stabilise et finit par r\u00e9gresser. De ce fait, on peut assur\u00e9ment dire que le mod\u00e8le actuellement entra\u00een\u00e9 ne peut pas \u00eatre am\u00e9lior\u00e9 en augmentant le nombre d\u2019it\u00e9rations mais avec un changement des hyper-param\u00e8tres. En effet, gr\u00e2ce au graphique, il est possible d\u2019observer la limite des hyper-param\u00e8tres utilis\u00e9s pour l’entra\u00eenement de l\u2019agent.<\/p>\n\n\n\n

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Conclusion<\/h2>\n\n\n\n

Actuellement, notre mod\u00e8le est limit\u00e9 et ne satisfait pas l’objectif souhait\u00e9 qui est de reproduire la d\u00e9marche d\u2019un patient parfaitement. En effet, il est n\u00e9cessaire d\u2019am\u00e9liorer notre mod\u00e8le afin de pouvoir avancer \u00e0 l\u2019\u00e9tape d\u2019apr\u00e8s du projet. Cette \u00e9tape consistera \u00e0 modifier les propri\u00e9t\u00e9s d\u2019une partie du corps (par exemple la flexibilit\u00e9 de la cheville) afin d\u2019observer l\u2019\u00e9volution du mod\u00e8le dans sa d\u00e9marche. L\u2019objectif \u00e9tant que la courbe bleue converge vers la zone grise qui repr\u00e9sente le champ de marche d\u2019une personne sans pathologie.<\/p>\n\n\n\n

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Cet article permet de visualiser les performances obtenues par notre agent qui a \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9 avec l’utilisation de l’algorithme GAIL.<\/p>\n","protected":false},"author":56,"featured_media":3790,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[18,19],"tags":[368,369,250,364,365,50,363],"class_list":["post-3781","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-advanced-neural-net","category-machine-learning","tag-gail","tag-generative-adverserial-imitation-learning","tag-generative-adverserial-networks","tag-imitation-learning","tag-inverse-reinforcement-learning","tag-machine-learning","tag-reinforcement-learning"],"yoast_head":"\nVisualisation des r\u00e9sultats d'un agent GAIL - Recherche d'Id\u00e9eS<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Cet article permet de visualiser les performances obtenues par notre agent qui a \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9 avec l'utilisation de l'algorithme GAIL.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/campus.hesge.ch\/blog-master-is\/visualisation-des-resultats-dun-agent-gail\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Visualisation des r\u00e9sultats d'un agent GAIL - 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