Cohorte – Thème For Human

Sujet : Visual attention modeling for 3D scenes in Virtual and Mixed Reality
Établissement : UN
Laboratoire(s) : LS2N
Encadrant(s) : Patrick Le Callet, Matthieu Perreira Da Silva,

Résumé :La thèse se situe dans le contexte du projet ANR PISCo (https://projet.liris.cnrs.fr/pisco/). L’objectif du projet est de proposer des algorithmes et outils permettant une visualisation interactive, des scènes 3D (AR/VR) avec une très haute qualité d’expérience utilisateur (user QoE). La scène 3D étant visualisée au travers une fenêtre donnée (le viewport), cette thèse vise à optimiser l’affichage dans cette fenêtre en considérant des modèles d’attention visuelle capable de prédire où l’observateur regarde, ou bien va regarder et ainsi sélectionner les primitives et niveaux de détails. L’originalité du projet réside dans la considération de données 3D riches, intégrant non seulement des informations géométriques mais également des attributs d’apparence et d’animation.

Sujet : Vers une interaction humain-machine efficiente en contexte professionnel : méthodes de conception et d’évaluation de solutions utilisant de l’intelligence artificielle
Établissement : Université de Nantes
Laboratoire(s) : LS2N
Encadrant(s) : LE CALLET Patrick, PERREIRA DA SILVA Matthieu, KRUPA Frédérique

Résumé :Ces travaux s’inscrivent dans une démarche d’identification des facteurs d’acceptabilité de l’IA en contexte professionnel par l’ensemble du réseau de parties prenantes. Un des principaux objectifs de cette thèse est donc la mise en place d’une méthodologie de mesure et compréhension de ce concept. Pour cela, nous nous intéressons aux méthodes de mesure de l’acceptabilité et de facteurs connexes tels que la confiance accordée par l’humain aux outils IA.
Financement : CIFRE

Sujet : TALMed : Traitement Automatique de la Langue Médical
Établissement : Université de Nantes
Laboratoire(s) : LS2N / CRTI
Encadrant(s) : Emmanuel Morin, Béatrice Daille, Pierre-Antoine Gourraud

Résumé :Développement de ressources et de méthodes spécifiques au domaine biomédical français pour l’extraction d’informations dans des comptes rendus hospitaliers.
Financement : AiBy4 – CRTI

Sujet : Analyse distributionnelle en domaine de spécialité
Établissement : UN
Laboratoire(s) : LS2N
Encadrant(s) : Emmanuel Morin, Thierry Hamon

Résumé :L’analyse distributionnelle en domaine de spécialité vise à regrouper les termes supposés sémantiquement proches pour en créer des représentations sémantiques, des plongements de mots, par exemple. Nous avons pour objectif de prendre en compte les informations inhérentes aux domaines étudiés pour l’intégrer dans les modèles d’analyse distributionnelle en domaine de spécialité, dans le but d’améliorer ces représentations distributionnelles.

Sujet : Modèle d’apprenant pour l’apprentissage de ressources éducatives libre
Établissement : 0
Laboratoire(s) : LS2N
Encadrant(s) : Colin de la Higuera, Hoël le Capitaine,

Résumé :Systèmes de recommandation, Applications web, Apprentissage automatique, Ressources Educatives Libres Que ce soit dans le cadre de l’apprentissage formel ou de l’apprentissage informel, l’expérience d’apprentissage en ligne peut être accompagnée automatiquement : des nouvelles ressources peuvent être recommandées, un parcours personnalisé peut être proposé. A plus long terme, c’est une suite de ressources cohérente qui peut être proposée à un apprenant.

Sujet : Capturing and modelling the singularity of spatial trajectories
Établissement : UN
Laboratoire(s) : LS2N
Encadrant(s) : Patrick Le Callet, Antoine Coutrot,

Résumé :Le projet est centré sur le jeu de données Sea Hero Quest, composé de trajectoires captées dans un jeu vidéo et des profils démographiques des joueurs. Le but est de développer des outils d’analyse de trajectoires permettant de faire le lien entre profil démographique et stratégies de déplacements et d’orientation.

Sujet : Dialogue humain machine pour l’assistance au diagnostic médical
Établissement : IMT atlantique
Laboratoire(s) : CRTI inserm U1064 et LS2N
Encadrant(s) : Franck Mars, Pierre Antoine Gourraud, Cédric Dumas

Résumé :Cette thèse entre dans le cadre du dialogue humain machine pour l’assistance au diagnostic médical, on s’intéresse aux mécanismes de dialogue (visualisation d’informations, interactions avec les données ou avec les algorithmes) qui permettent de conserver une compréhension suffisante du système et de son fonctionnement pour le médecin et/ou le chercheur.

Sujet : Inverse Reinforcement Learning of a task performed by human
Établissement : UN
Laboratoire(s) : LS2N
Encadrant(s) : Patrick LE CALLET, Laurent DOLLE,

Résumé :Our main goal is to build and develop an imitation learning framework that can allow industrial robots to understand and solve a given task by only observing a human expert performing the task, without any prior knowledge about the task or the world dynamics.

Sujet : Développement d’outils de médecine de précision pour accompagner la prise de décision médicale.
Établissement : UN
Laboratoire(s) : CRTI
Encadrant(s) : Pierre-Antoine Gourraud, Nicolas Vince, Sophie Limou

Résumé :Le sujet de thèse repose sur le développement de deux logiciels de médecine de précision pour la transplantation. Le premier objectif a été la mise en place d’une suite web (comprenant aujourd’hui 4 outils) pour simplifier l’analyse des génotypes HLA (http://hla.univ-nantes.fr). Le travail à ensuite porté sur le développement d’un outil d’aide à la décision pour les cliniciens pour une meilleure prise de décision dans le suivi des patients transplantés rénaux.

Sujet : 0
Établissement : ECN
Laboratoire(s) : LS2N
Encadrant(s) : Alain Bernard, Farouk Belkadi,

Résumé :The advance of AM technology leads to have ; large number of parameters and poor understanding of their interaction. As a result the need of systems that could assist and help experts and users to aid the decision making , also to support the data management in a homogeneous manner. Thus the main objective of this thesis is to develop a framework to manage the AM value chain by; Proposing model of traceability, and building different decision support systems for different cases in AM.

Sujet : Explicabilité des modèles profonds sur des données à composante textuelle :​ entre modèle interprétable et visualisation
Établissement : UN
Laboratoire(s) : LS2N
Encadrant(s) : Harold Mouchère, LS2N (IPI), UN (IUT Nantes), Fabien Picarougne, LS2N (Duke), UN (Polytech Nantes), Alexandre Hardouin, Pôle Emploi

Résumé :Pôle Emploi souhaite casser l’effet boîte noire existant autour des algorithmes d’apprentissage automatique et profond, utilisés par l’établissement. Par ailleurs, Pôle Emploi a l’obligation légale de pouvoir fournir les règles et algorithmes ayant une influence sur les utilisateurs. Sont aussi liées des problématiques éthiques (biais, discrimination). Cette thèse a pour but de fournir des explications de systèmes opaques, et permettre la conception de modèles d’IA plus transparents.
Financement : CIFRE – Pôle Emploi
Vidéo de présentation

Sujet : Approches neuronales pour la modélisation et l’analyse de la structure argumentative des articles de recherche
Établissement : UN
Laboratoire(s) : LS2N
Encadrant(s) : Richard Dufour, Nicolas Hernandez, Florian Boudin

Résumé :The utilisation of current neural language (Transformer-based) models in natural language processing (NLP) to capture such a discourse object is at very early stages. The thesis proposal aims at developing new self-learning based methods or cognitively-inspired end-to-end neural architectures to analyse the argumentative structure of research articles, and consequently support the researcher writing activities.
Financement : Bourse CDE

Sujet : Sur la recommandation et la réutilisation de ressources éducatives sous licence
Établissement : UN
Laboratoire(s) : LS2N (GDD)
Encadrant(s) : Patricia Serrano Alvarado, Margo Bernellin,

Résumé :Ce sujet de thèse s’inscrit dans le cadre du projet CLARA qui vise à faciliter la création de ressources éducatives sous licence basées sur des ressources existantes. Le travail dans CLARA se concentre sur : (WP1) la création d’un graphe de connaissances reliant de ressources éducatives sous licence, (WP2) enrichissement du graphe de connaissances avec des algorithmes de matching et de représentation de graphes afin de trouver de paths d’apprentissage basés sur des hiérarchies des concepts, prér
Financement : NEXT

Sujet : Developpement d’une approche automatique directe pour la d ́etermination des parametres de reconstruction tomographique en TEP a partir du signal brut
Établissement : ECN
Laboratoire(s) : LS2N (GDD)
Encadrant(s) : MOUSSAOUI Said, Carlier Thomas, MATEUS DIANA

Résumé :Développement d’une approche automatique directe pour la détermination des paramètres de reconstruction tomographique en TEP à partir du signal brut.
Financement : CHU Nantes

Sujet : Détection de sources sonores pour la cartographie sensible des environnements sonores urbains
Établissement : ECN
Laboratoire(s) : LS2N (GDD)
Encadrant(s) : LAGRANGE Mathieu, AUMOND Pierre, TOURRE Vincent,

Résumé :Le premier objectif de ce projet sera de travailler à des méthodes d’IA pour inférer des données perceptives à partir de signaux sonores issus de capteurs (e.g. temps de présence perçus de sources sonores) et d’un apprentissage auto-supervisé avec des tâches dédiées aux réseaux capteurs. Le deuxième objectif sera de proposer des représentations cartographiques des données acquises et du résultat de leur analyse, et d’étudier l’usage de ces représentations par les publics cibles.
Financement : AIby4