Conception et Validation d'Un Protocole d'Annotation Multimodale des Émotions en Contexte Écologique H/F

il y a 16 heures


Palaiseau, France Cea Temps plein

Contexte Dans le cadre d'une collaboration avec le CHU Amiens-Picardie, le #CEA-List développe des outils innovants pour le suivi et la compréhension des états émotionnels, visant à appuyer les médecins dans l'analyse des comportements de patients lors d'entretiens cliniques. Les troubles psychiatriques, souvent complexes et multiformes, bénéficieraient d'une approche complémentaire, combinant l'expertise clinique et des données objectives issues de l'analyse vidéo et audio. Ces données pourraient offrir une vision plus globale des troubles, en capturant des signaux subtils et paralinguistiques, difficiles à percevoir (Picard, 1997; Valstar et al., 2016). Ce projet dans lequel s'inscrit le stage vise à analyser des émotions spontanées et naturelles, induites par des entretiens semi-structurés centrés sur des thèmes du quotidien. Contrairement aux données existantes, souvent simulées ou exagérées, cette approche vise à recueillir des réactions authentiques (D'Mello & Kory, 2015). Le stage proposé s'insère dans cette dynamique, en se concentrant sur la conception d'un protocole d'annotation robuste et sa mise en oeuvre pratique, une étape clé pour garantir la qualité des données. Description du stage Au sein du Laboratoire des Interfaces Sensorielles et Ambiantes (LISA) vous travaillerez avec une équipe de chercheurs pluridisciplinaire. Votre travail sera le suivant : 1. Revue théorique et adaptation des modèles Le ou la stagiaire débutera par une revue critique des modèles d'annotation des émotions. Cette phase visera à identifier les critères les plus pertinents pour catégoriser les émotions et à adapter ces modèles aux spécificités des données multimodales (vidéo, audio). Une attention particulière sera portée aux biais potentiels et aux défis liés à l'annotation d'émotions subtiles ou mixtes. 2. Conception et mise en oeuvre du protocole d'annotation En collaboration avec une équipe pluridisciplinaire, le ou la stagiaire participera à la création d'un guide d'annotation. Ce guide servira de référence pour l'annotation manuelle d'un corpus d'entretiens, en veillant à la cohérence et à la reproductibilité des annotations. 3. Analyse critique et valorisation La dernière phase du stage consistera à synthétiser les résultats et à rédiger un rapport méthodologique présentant les forces et les limites du protocole développé. Ce travail pourra faire l'objet de discussions au sein de l'équipe et, selon les résultats obtenus, contribuer à des publications scientifiques ou à des présentations en conférence. Le ou la stagiaire sera encouragé(e) à développer un esprit critique. D'mello, et al. (2015). A review and meta-analysis of multimodal affect detection systems. Acm Computing Surveys, 47(3) Picard, R. W. (1997). Affective computing. The MIT Press Valstar, et al. (2016). AVEC 2016: Depression, mood, and emotion recognition workshop and challenge. Proceedings of the 6th International Workshop on Audio/Visual Emotion Challenge, 3-10



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    Description du poste **Domaine**: - Mathématiques, information scientifique, logiciel **Contrat**: - Stage **Intitulé de l'offre**: - Internship - Develop a 3D multi-modal annotation tool H/F **Sujet de stage**: - Develop a 3D multi-modal annotation tool **Durée du contrat (en mois)**: - 6 **Description de l'offre**: - Annotationg in 3D such...


  • Palaiseau, Île-de-France CEA Temps plein

    Informations générales Entité de rattachement Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un...


  • Palaiseau, France Direction générale de l'Institut Mines-Télécom Temps plein

    Nous recherchons une enseignante-chercheuse ou un enseignant-chercheur en modèles multimodaux d'IA génératives pour l'audio. Vous rejoindrez le groupe de recherche ADASP/Audio au sein de l'équipe Signal, Statistic and Learning (S2A). Contexte scientifique : Le nombre de défis méthodologiques soulevés par l'application des approches de type IA...


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