CIFRE - Approche avancée du traitement de signal adaptatif pour la détection non-invasive de si[...]

TN France; Nouvelle-Aquitaine; Sur place; EUR 35 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise innovante dans le domaine de la technologie deeptech recherche un doctorant pour développer des solutions de reconnaissance émotionnelle basées sur la technologie radar. Ce projet de recherche passionnant se concentre sur l'optimisation du traitement du signal physiologique, offrant l'opportunité de travailler avec des experts en traitement en temps réel et en conception électronique. Le candidat idéal aura l'occasion de contribuer à des applications industrielles visant à améliorer le bien-être et la productivité, tout en développant des compétences précieuses dans un environnement collaboratif et stimulant.

Qualifications

• Compétences en traitement du signal et en conception électronique.
• Expérience avec l'IA et l'apprentissage automatique pour des applications en temps réel.

Responsabilités

• Développer des solutions de reconnaissance émotionnelle basées sur le traitement du signal.
• Optimiser la capture et le traitement du signal physiologique en mouvement.

Connaissances

Traitement du signal

IA et apprentissage automatique

Conception électronique

Analyse de données spatio-temporelles

Formation

Doctorat en informatique ou en ingénierie

Outils

Radar FMCW

Logiciels de traitement de signal

Description du poste

CIFRE - Approche avancée du traitement de signal adaptatif pour la détection non-invasive de signaux physiologiques, , nouvelle aquitaine, fr

Laboratoire IMS - CNRS UMR5218

nouvelle aquitaine, fr, France

Topic description

Notre société évolue vers une intégration toujours plus présente de la technologie dans notre quotidien. Notre rapport à la consommation, à la santé, à l’éducation, à l’information, ou même au fonctionnement même de notre société passe aujourd’hui par une maîtrise accrue du monde numérique. Cependant, ces interfaces numériques restent globalement agnostiques à leurs utilisateurs et à leurs intentions, émotions, au-delà de leurs interactions. Elles sont incapables de reconnaître des épisodes de frustration face à une interface mal conçue, de veiller sur la concentration et la fatigue d’un opérateur dans un environnement industriel à risques, ou de percevoir le désespoir d’un étudiant submergé par ses connaissances. C’est en partie à cette problématique qu’essaie de répondre l’informatique affective.

Actuellement, la plupart des approches en informatique affective exploitent des informations audiovisuelles telles que les expressions faciales, la posture ou la prosodie. Pourtant, l’émotion se manifeste d’abord dans la physiologie du corps. Par exemple, une situation de stress ou un intérêt marqué pour un produit modifient l’activité du système nerveux autonome, détectable via des signaux comme l’électrocardiogramme, la conductance galvanique, ou l’oxymètre. En traitant ces signaux avec des modules IA, il est possible d’en extraire la dynamique de l’état émotionnel.

Etseme, entreprise deeptech, développe une solution de reconnaissance émotionnelle en temps réel basée sur la technologie radar, non invasive et exploitée en milieu naturel, sans contact corporel. Cette solution détecte à distance des micro-mouvements de la cage thoracique, permettant d’inférer l’état émotionnel via l’activité cardiaque dynamique, entraînée par des modèles IA sur des données labellisées.

Actuellement, cette solution est envisagée pour des applications industrielles visant à améliorer le bien-être et la productivité des opérateurs, avec des perspectives dans la formation, le transport, la robotique et la santé. Etseme souhaite désormais développer sa propre solution radar, notamment en software.

Un état de l’art a été réalisé, un cahier des charges défini, et des défis technologiques identifiés. Parmi ceux-ci, l’optimisation de la capture et du traitement du signal physiologique en mouvement constitue un sujet de recherche pertinent pour une thèse, offrant un cadre exploratoire précis. Ce projet permettra au doctorant de développer ses compétences en traitement du signal radiofréquence et en conception électronique, soutenu par le laboratoire IMS et l’entreprise encadrante, notamment via l’expertise en traitement en temps réel des radars FMCW et des données spatio-temporelles.