Analyse Automatique Des Signaux Sociaux Multimodaux

il y a 2 semaines


Bordeaux, France CNRS Temps plein

Cette offre est disponible dans les langues suivantes:

- Français
- Anglais

Date Limite Candidature : mardi 23 avril 2024

**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Analyse Automatique des Signaux Sociaux Multimodaux dans des Entretien Motivationnels (H/F)**
Référence : UMR9015-JEAMAR-017
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : ST AUBIN
Date de publication : mardi 2 avril 2024
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 7 mois
Date d'embauche prévue : 1 juin 2024
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 2992,93 et 3431,46 € brut mensuel
Niveau d'études souhaité : Niveau 7 - (Bac+5 et plus)
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : Sciences et données

**Missions**:
Ce poste vise à proposer un modèle informatique représentant les signaux sociaux et leur traitement lors d’un entretien motivationnel entre un thérapeute et un client visant un changement de comportement en santé. Ainsi, les modèles informatiques des comportements sociaux multimodaux définis durant cette mission permettront de mieux comprendre l’efficacité des entretiens motivationnels, aider à l’apprentissage et la formation à l’entretien motivationnel (Tremblay et al. 2003, Madson et al. 2015), et plus globalement à l’étude de la notion d’alliance thérapeutique.

**Activités**:

- Etude de l’existant : Théories et modèles issus de la psychologie (différences interindividuelles et personnalité ; stress social et prise de parole en public ; communication multimodale ; Interaction Humain-Machine et agents conversationnels animés ; corpus multimodaux ; analyse automatique de comportements sociaux ; machine learning) ; Etude préliminaire des vidéos qui ont déjà été collectées (étude perceptive ; définition d’un schéma et guide d’annotation des comportements sociaux et multimodaux observés)
- Spécification et adaptation d’outils de traitement informatique de données vidéo, audio et linguistique pour extraire les caractéristiques pertinentes des échanges dyadiques
- Développer une méthode d’apprentissage automatique pour l’exploitation de ces caractéristiques
- Évaluer la méthode et les outils développés sur de nouvelles données d’entretiens

Des outils logiciels comme NOVA (Baur et al. 2020), OpenFace pour l’analyse des expressions faciales et des techniques d’apprentissage automatique et de visualisation (diagrammes de transition) seront exploités afin d’analyser l’impact des comportements des thérapeutes sur ceux des clients.
- **Compétences**:
Informatique, programmation

**Contexte de travail**:
L’entretien motivationnel est un style de communication collaboratif, orienté vers le changement. Il est utilisé pour améliorer l’engagement envers un objectif précis en cherchant et en augmentant le discours orienté vers le changement de la personne (les raisons, besoins, désirs et compétences). Ce style de communication a pour visée de résoudre l’ambivalence dans une atmosphère de partenariat, non-jugement, d’altruisme et d’évocation (Miller et Rollnick, 2013).
Lors d’une étude précédente, nous avons commencé à annoter manuellement et analyser automatiquement différents corpus vidéo d’entretiens motivationnels (Nakano et al. 2022). Cette première étude de faisabilité se prolonge ici par cette mission qui vise à exploiter plusieurs corpus en définissant et exploitant plusieurs schémas de codage, à les appliquer à ces corpus pour représenter informatiquement la dynamique des échanges dyadiques (par exemple annotation automatique des expressions faciales, de l’intonation).
Cette mission se déroule dans le cadre du projet ANR France Japon Allemagne PANORAMA.
LIEU

CONTACTS ET CANDIDATURE
LOCATION
LISN, Orsay
Campus Universitaire bât.507 - Rue du Belvédère
91405 - Orsay

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.


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