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25 février 2020

Thèse : Outils méthodologiques pour l'étude psychologique et comportementale de sujets humains en situation critique


Catégorie : Doctorant


 

Mots-clés : apprentissage, électrophysiologie, étude comportementale, traitement de données numériques, sciences humaines et sociales (SHS)

Thématique : Sciences humaines, sciences du comportement

Domaine : Traitement de signal, Traitement de données numériques

Objectifs : L’objectif de la thèse sera de développer des méthodologies de traitement de données pour l’estimation de l'état mental et émotionnel d'un individu, sur la base de son activité cérébrale et de ses activités physiologiques résultantes. On déterminera des marqueurs électrophysiologiques pertinents avec une prise en compte d'éventuelles interactions entre ceux-ci, et ce dans le cadre de scénarios expérimentaux critiques.

Projet doctoral : Pour des applications à forts enjeux sociétaux telles que l'amélioration de la formation psychologique des agents des forces de l'ordre et de l'urgence, ou pour l'amélioration du diagnostic psycho-médical et/ou neurologique de patients, il est important d'enrichir les connaissances et ainsi la prédiction des comportements humains dans le cadre de situations critiques ( par exemple, stress ou danger ressenti par le sujet).

La proposition de protocoles expérimentaux et/ou de simulation, conjointement à des méthodologies de traitement de données physiologiques, permettrait de mettre en corrélation ces indicateurs physiologiques avec l'état mental et émotionnel d'un individu, sur la base de son activité cérébrale et de ses activités physiologiques résultantes. Le projet doctoral est de proposer des méthodologies et protocoles conjoints afin d'étudier le comportement humain dans des situations extrêmes, et de déterminer des marqueurs électrophysiologiques pertinents avec une prise en compte d'éventuelles interactions entre ceux-ci.

 

Collaborations envisagées : La transdisciplinarité du sujet de thèse - ingénierie des systèmes embarqués, (pré)traitement de signaux physiologiques, machine learning (feature extraction, classificateurs), domaine médical, savoir-faire en instrumentation et pose de capteurs physiologiques (ECG, EOG, EEG..), (neuro)psychologie - amènera le doctorant à interagir et collaborer avec des partenaires dans les domaines des Sciences Humaines et Sociales, des Sciences du mouvement (STAPS) à travers la participation à la Fédération de recherche FéDeV, par exemple.

Valorisation : Publications internationales, conférences internationales

Profil recherché : Compétences recherchées en traitement de données numériques (signal, image, analyse de données, apprentissage supervisé ou non) et en systèmes embarqués. Ainsi qu'un intérêt pour les études transdisciplinaires à l'interface entre les sciences numériques, sciences humaines et physiologie.

CONTACTS : Abderrahmane BOUBEZOUL (abderrahmane.boubezoul@ifsttar.fr), Isabelle VIN (isabelle.vin@universite-paris-saclay.fr) , Samir BOUAZIZ (samir.bouaziz@universite-paris-saclay.fr)

 

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