Thèse Modélisation Automatique de l'État Émotionnel d'Une Personne au Cours du Temps et Détection d'États Critiques H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Toulouse
École doctorale : EDMITT - Ecole Doctorale Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse
Laboratoire de recherche : IRIT : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse
Direction de la thèse : Jérôme FARINAS ORCID 0000000274569019
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-07-14T23:59:59

Ce doctorat vise à modéliser l'évolution au cours du temps de l'état émotionnel d'une personne. Cette problématique nécessite de prendre en compte les caractéristiques propres de l'individu en termes d'expressivité des émotions. Cette modélisation devra prendre en compte des indicateurs au niveau de la production de la parole, mais également l'évolution de l'état émotionnel du locuteur au cours du temps. La détection de point d'inflexions dans le suivi émotionnel ou de zones critiques permettra ensuite d'interpréter les données issues de la modélisation. Le travail de doctorat pourra se baser sur le système de modélisation automatique des émotions déjà réalisé à l'IRIT.

Le projet LABCOM SYNTIA cherche à « caractériser les états émotionnels dans un cadre de suivis longitudinaux ». Il s'agit d'un projet ANR 2025 porté par les équipes SAMOVA et MELODI de l'IRIT avec la société MyFamilyUp qui s'intéresse à caractériser les états psychologiques critiques auprès des proches aidants. Les proches aidants sont souvent victimes d'une charge de stress supplémentaire par rapport à la vie quotidienne. Il y a un risque élevé de burn-out, souvent non détecté par l'entourage. La détection de leurs états psychologiques permettrait de prévenir les situations à risque.

Parvenir à modéliser les états émotionels au cours du temps et pouvoir faire ressortir les états critiques

- Conditions requises : Master 2
- Savoirs : connaissances en programmation (Python notamment), en traitement du signal et en apprentissage automatique en particulier sur les réseauxx de neurones profonds
- Savoir-faire : bonnes pratiques de développement informatique, compétence rédactionnelle de documents scientifiques en français et en anglais
- Savoir-être : capacités d'organisation, autonomie, initiative

• Python
• Programmation
• Anglais
• Autonomie
• Traitement du signal
• Développement logiciel
• Pro-activité
• Machine learning
• Français