Doctorat interdisciplinaire Informatique / Linguistique / Traitement de la parole (H/F)

Sujet de thèse :
Titre :
Parole, Empathie et Intelligence Artificielle : Analyse linguistique et modélisation automatique de la communication soignante en EHPAD.

Résumé :
Cette thèse interdisciplinaire propose de plonger au cœur de la communication soignante pour en révéler les mécanismes linguistiques et vocaux de l’empathie. À partir de la première base de données enregistrant des soignants en action, le/la doctorant·e développera des outils innovants pour analyser la parole professionnelle, documenter les affects exprimés, et entraîner des systèmes intelligents capables d’évaluer l’adéquation de la parole aux principes de la “méthode Humanitude”. En combinant phonétique de corpus et intelligence artificielle, ce projet vise à faire progresser la compréhension scientifique de l’interaction soignant-patient tout en apportant des applications concrètes : retour personnalisé aux professionnels, outils d’aide à la formation, et technologies empathiques au service du soin.

Sujet :
Dans une étude pilote, nous avons examiné les différences entre la parole informelle et professionnelle à partir d’enregistrements de soignants formés. Il s’agit de la première base de données de parole enregistrant des soignants en situation de tâches professionnelles. Nos analyses ont montré que les soignants modifient leurs caractéristiques vocales lorsqu’ils réalisent des tâches professionnelles.

Le projet de thèse s’articule autour des axes suivants :
1. Compléter la base de données avec des enregistrements de soignants formés et non formés. Le cadre méthodologique, développé par le/la doctorant·e, permettra à la fois une analyse linguistique et phonétique fine de la production orale des soignants, et l’entraînement de systèmes automatiques capables d’évaluer l’adéquation de cette production avec les principes du cadre “Humanitude”.
2. Documenter la base de données, incluant la collecte de métadonnées, la transcription des productions (via des outils de reconnaissance vocale, complétés par des transcripteurs humains), l’annotation des affects exprimés durant les interactions, et la validation perceptive de certains extraits.
3. Analyser les données collectées dans différents styles de parole, en portant une attention particulière à la parole spontanée, souvent imprévisible, caractérisée par des phrases incomplètes, des hésitations et des éléments de remplissage. Deux volets sont proposés : (1) l’évaluation de systèmes de reconnaissance vocale “end-to-end” (E2E) pour leur expressivité, et (2) l’analyse des caractéristiques acoustiques reflétant les variations de ton, de hauteur et d’affect, indépendamment de l’identité du locuteur. Cette approche combinera analyse linguistique et modélisation automatique pour mieux comprendre les dynamiques d’expression de l’empathie.
4. Évaluer la pertinence des analyses proposées grâce à des retours réguliers des formateurs “Humanitude”, afin d’assurer leur utilité concrè
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