Thèses en cours
Optimisation de l'intervention humaine pour l'évaluation de la qualité de la parole synthétique : Apprentissage actif pour l'adaptabilité
Débuté le : 01/10/2024
Doctorant : Natacha Miniconi
Directeur(s) de Thèse : Anthony Larcher
Co-encadrant(s) de Thèse : Meysam Shamsi
Financement : Region Tandem
L'objectif principal de cette thèse est de proposer une approche d'apprentissage actif, où l'intervention humaine devrait être minimale, pour une tâche subjective telle que l'évaluation automatique de la qualité de la parole synthétique. ► Lire la suite
Analyse quantitative des oppositions sur les technologies de transition présentes sur les réseaux sociaux
Débuté le : 01/03/2024
Doctorant : Matthieu François
Directeur(s) de Thèse : Xavier Arnauld de Sartre (Université de Pau)
Co-encadrant(s) de Thèse : Nicolas Dugué
Financement : ANR Chaire industrielle REASONS
L'objectif de cette thèse est d'adopter les techniques de fouilles des données pour étudier les engagements sur la transition écologique et en particulier la caractérisation de la montée des débats sur les technologies de transition sur les réseaux socionumériques. ► Lire la suite
Favoriser l’appropriation des jeux sérieux par les enseignant es au moyen d’une démarche métadesign fondée sur des Logiciels Libres
Débuté le : 01/01/2024
Doctorant : Thierry FOREST
Directeur(s) de Thèse : Iza Marfisi
Co-encadrant(s) de Thèse : Bertrand Marne
Financement : Collectivités locales mayennaises
Cette thèse de doctorat en informatique vise à favoriser l’appropriation des jeux sérieux par les enseignant es et formateurs/trices par une démarche méta-design fondée sur des Logiciels Libres. Ces Logiciels Libres pourront être des jeux sérieux, des outils auteurs, des forges de développement, etc. Ce sujet sera expérimenté sur un cas-exemple d’un jeu sérieux d’initiation à la programmation et de développement de la pensée informatique. ► Lire la suite
Interprétabilité des modèles pré-entrainés pour le traitement automatique de la parole
Débuté le : 04/12/2023
Doctorant : Félix Saget
Directeur(s) de Thèse : Marie Tahon
Co-encadrant(s) de Thèse : Anthony Larcher & Nicolas Dugué
Financement : Allocation de recherche du ministère de l'enseignement supérieur
Cette thèse s'inscrit dans un champ de recherche qui cherche à reprendre contact avec l'intelligence artificielle telle qu'elle existait avec le feature engineering, celui de l'interprétabilité. Il s'agit dans ce champ de recherche de comprendre et d'expliquer les modèles neuronaux et leurs performances, en reconnectant les résultats aux données et à leurs attributs interprétables humainement. ► Lire la suite
Approche End-to-End enrichie et à complexité variable pour le Speech-to-Text
Débuté le : 01/10/2023
Doctorant : Youness Dkhissi
Directeur(s) de Thèse : Anthony Larcher
Co-encadrant(s) de Thèse : Stéphane Pateux, Valentin Vielzeuf, Elys Allesiardo (Orange)
Financement : CIFRE
La transcription vocale est un outil primordial ; elle permet de transcrire une requête d’un utilisateur formulée en langage naturel vers un système de dialogue, mais aussi peut être utilisée pour transcrire les échanges lors de réunions. Les premières approches de transcription vocale étaient des systèmes dit hybrides visant à extraire des unités sonores constitutives de la voix puis à l’aide d’un modèle de langage de proposer une reconstruction des mots prononcés. Avec l’essor du Deep Learning et des Transformers, des approches de bout en bout (End-to-End) qui permettent de réaliser cette transcription avec un unique modèle neuronal apparaissent. Les performances de ces outils de transcription s’améliorent mais peuvent s’accompagner d’une augmentation de la complexité et de la latence associées du fait de l’utilisation d’approches basées transformers. Le but de cette thèse est de développer de nouvelles architectures neuronales visant à proposer une approche multi-sortie permettant d’offrir une palette de compromis performance/complexité/latence afin de pouvoir répondre au mieux aux contraintes applicatives. ► Lire la suite
Modèles, méthodes et outils afin de produire des Ressources Pédagogiques Virtuelles (RPV) pour l’apprentissage de gestes techniques et professionnels
Débuté le : 01/10/2023
Doctorant : Vincent Agueda
Directeur(s) de Thèse : Sebastien GEORGE
Co-encadrant(s) de Thèse : Ludovic HAMON
Financement : CIFRE
Modèles, méthodes et outils afin de produire des Ressources Pédagogiques Virtuelles (RPV) pour l’apprentissage de gestes techniques et professionnels ► Lire la suite
Analyse et évaluation automatique du geste de chirurgie dentaire en environnement virtuel de formation
Débuté le : 01/10/2022
Doctorant : Mohamed Nail Hefied
Directeur(s) de Thèse : Sebastien GEORGE
Co-encadrant(s) de Thèse : Ludovic HAMON
Financement : ANR
Analyse et évaluation automatique du geste de chirurgie dentaire en environnement virtuel de formation ► Lire la suite
Modèle de correction des fautes d'orthographe en khmer avec une approche d'apprentissage profond pour améliorer la précision de la saisie en khmer dans un contexte éducatif
Débuté le : 01/11/2022
Doctorant : Seanghort Born
Directeur(s) de Thèse : Madeth May
Co-encadrant(s) de Thèse :
Financement :
L'objectif de ces recherches est de développer un modèle de langue khmère capable de corriger les mots mal orthographiés en khmer dans le domaine de l'éducation. ► Lire la suite
Traduction multilingue de la parole sous contraintes de ressources
Débuté le : 01/11/2022
Doctorant : Hugo Riguidel
Directeur(s) de Thèse : Antoine Laurent (LIUM)
Co-encadrant(s) de Thèse : Anthony Larcher (LIUM), Josep Crego (Systran)
Financement : CIFRE - ministère de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Innovation
L'objet de recherche de la thèse est la traduction automatique multilingue de la parole sous contraintes de ressources. Il a pour objectif de proposer des stratégies pour la traduction et la transcription de langues pouvant disposer de peu de données annotées en utilisant à la fois les informations phonétiques et sémantiques d'autres langues disposant de plus de ressources. L'un des attendus de la thèse consiste également à montrer l'intérêt d'utiliser un seul modèle pour résoudre la tâche complète par rapport à l'utilisation de modèles en cascade. ► Lire la suite
Interprétabilité des plongements
Débuté le : 01/10/2022
Doctorant : Simon Guillot
Directeur(s) de Thèse : Antoin Laurent (LIUM)
Co-encadrant(s) de Thèse : Nicolas Dugué (LIUM), Mathieu Valette (INALCO)
Financement : ANR DIGING
L'objectif de cette thèse est de creuser la piste de l’interprétabilité des représentations lexicales, via tout d’abord la construction de jeux d’évaluation intrinsèques [LLBJ15], puis par l’étude de ces ces représentations dans un contexte temporel. Enfin, depuis l’interprétabilité de notre représentation, il s’agira d’analyser l’actualisation du lexique dans l’énoncé, en faisant le lien entre systèmes d’attentions sur ces plongement et sémantique interprétative. ► Lire la suite
Conception d’environnements éducatifs en Réalité Mixte pour aider à surmonter des obstacles didactiques : application à l’enseignement des fractions
Débuté le : 01/03/2022
Doctorant : Sofiane Touel
Directeur(s) de Thèse : Sébastien GEORGE
Co-encadrant(s) de Thèse : Iza MARFISI
Financement : auto-financé
Conception d’environnements éducatifs en Réalité Mixte pour aider à surmonter des obstacles didactiques : application à l’enseignement des fractions ► Lire la suite
Liste des anciens doctorants
- Oussema Mahdi
- Sebastian Simon
- Bérénice Lemoine
- Thibault Gaudier
- Albane Gril
- Théo Mariotte
- Thibault Prouteau
- Valentin Pelloin
- Martin Lebourdais
- Ibtissem Bennacer
- Pierre Champion
- Thomas Thebaud
- Jean Delest D. DJADJA
- Yevhenii Prokopalo
- Manon Macary
- Paul Tardy
- Antoine Caubrière
- Malik Koné
- Oussema Madhi
- Amira Barhoumi
- Salima Mdhaffar
- Pierre Gac
- Pierre-Alexandre Broux
- Florent Desnous
- Vincent Bettenfeld
- Damien Brun
- Adrien Bardet
- Kévin Vythelingum
- Alexis Conneau
- Edwin Simonnet
- Inès Dabbebi
- Quentin Couland
- Natalia Tomashenko
- Mercedes García Martínez
- Guillaume Loup
- Aicha Bakki
- Sahar Ghannay
- Gaël Le Lan
- Aous Karoui
- Mariem Chaabouni
- Ozan Caglayan
- Esteban Loiseau
- Abdessalam Bouchekif
Thèses soutenues
Modèle et outil pour assister la scénarisation des activités pédagogiques orientées RV
Débuté le : 01/10/2018
Doctorant : Oussema Mahdi
Directeur(s) de Thèse : Sebastien Iksal
Co-encadrant(s) de Thèse : Lahcen Oubahssi
Financement : Région
Modèle et outil pour assister la scénarisation des activités pédagogiques orientées RV ► Lire la suite
Interactions innovantes pour l'apprentissage situé et collaboratif
Débuté le : 01/10/2021
Doctorant : Sebastian SIMON
Directeur(s) de Thèse : Sébastien GEORGE
Co-encadrant(s) de Thèse : Iza MARFISI
Financement : ANR
Nos travaux se situent dans le domaine de l'apprentissage situé et collaboratif. Nous proposons une solution d'apprentissage collaborative pour les sorties scolaires. ► Lire la suite
Aide à la conception et génération d’activités d’apprentissage ludiques adaptables
Débuté le : 01/10/2021
Doctorant : Bérénice Lemoine
Directeur(s) de Thèse : Sébastien GEORGE
Co-encadrant(s) de Thèse : Pierre LAFORCADE
Financement : Région
Nos travaux s’inscrivent dans le contexte de l’adaptation d’activités d’apprentissage ludiques. L’adaptation des activités proposées doit prendre en compte à la fois le profil d’apprentissage ainsi que le profil « ludique » de l’apprenant-joueur. L’objet de nos recherches concerne donc l’étude de l’intrication entre la pédagogie et la motivation par le jeu dans le contexte de la génération d’activités. ► Lire la suite
Apprentissage actif, interprétation et contrôle pour la synthèse neuronale de parole expressive
Débuté le : 01/10/2021
Doctorant : Thibault Gaudier
Directeur(s) de Thèse : Anthony Larcher
Co-encadrant(s) de Thèse : Marie Tahon, Yannick Estève (LIA)
Financement : Allocation de recherche du Ministère de la Recherche
L’objectif principal de la thèse est de proposer, développer et valider des méthodes qui permettent 1) de générer de la parole expressive à partir d’une consigne donnée par l’utilisateur soit à l’aide de systèmes text-to-speech, soit de la conversion de voix ; et 2) d’interagir avec le système au cours de l’apprentissage et lors de l’inférence pour corriger les sorties audio du système. ► Lire la suite
Proposition d’une approche de capitalisation d’indicateurs dédiés à une étude d’impact du dispositif d’amélioration du français écri+.
Débuté le : 04/01/2021
Doctorant : Albane Gril
Directeur(s) de Thèse : Sébastien George
Co-encadrant(s) de Thèse : Madeth May (LIUM), Valérie Renault (CREN)
Financement : PIA Ecri+
Cette thèse se déroule en partenariat entre le LIUM (Laboratoire d’Informatique de l’Université du Mans) et le CREN (Centre de Recherche en Education de Nantes). La problématique de cette thèse consiste à proposer un cadre permettant d’exploiter les besoins d’observation provenant d’une quinzaine de partenaires académiques et de mettre en place une démarche de construction et de visualisation d’indicateurs dédiés à l’étude d’impact du dispositif écri+. L’objectif de livrable de la thèse sera de disposer d’un prototype d’environnement de visualisation intégrant des tableaux de bord de suivi pédagogique et de suivi de l’étude d’impact.
► Lire la suiteTraitement automatique de la parole en réunion par dissémination de capteurs
Débuté le : 01/10/2020
Doctorant : Théo Mariotte
Directeur(s) de Thèse : Jean-Hugh Thomas (LAUM), Anthony Larcher (LIUM)
Co-encadrant(s) de Thèse : Silvio Montresor (LAUM)
Financement : RFI Le Mans acoustique
Le sujet est porté par deux laboratoires de Le Mans Université : le laboratoire d’Acoustique (LAUM) et celui d’Informatique (LIUM). L'objectif est l'amélioration de procédés de traitement automatique de la parole en réunion, transcription et reconnaissance du locuteur, en recourant à un dispositif d'enregistrement et de traitement de signaux audio par l'intermédiaire d'une antenne de microphones.
► Lire la suiteWord embeddings temporels : néologismes, biais de genre, corpus des actualités françaises
Débuté le : 01/10/2020
Doctorant : Thibault Prouteau
Directeur(s) de Thèse : Sylvain Meignier
Co-encadrant(s) de Thèse : Nicolas Dugué
Financement : Allocation de recherche du ministère de l'enseignement supérieur
Les méthodes de plongements lexicaux (ou word embeddings) offrent de nouvelles possibilités pour l'étude des corpus textuels, en particulier concernant la sémantique du vocabulaire utilisé dans ces corpus. à la croisée de l'intelligence artificielle et des humanités numériques, ce projet a pour but de doter la communauté d'outils robustes pour concevoir des plongements lexicaux temporels interprétables et de les appliquer dans des contextes tels que la détection et la caractérisation de néologismes sur de grands corpus textuels, dans le cadre de l'évolution du langage télévisé via des corpus Ina transcrits ou encore pour évaluer l'évolution des stéréotypes de genre dans le temps.
► Lire la suiteIntelligence Artificielle pour une compréhension de la parole contrôlée par la sémantique
Débuté le : 01/10/2020
Doctorant : Valentin Pelloin
Directeur(s) de Thèse : Sylvain Meignier
Co-encadrant(s) de Thèse : Nathalie Camelin et Antoine Laurent
Financement : ANR AISSPER
AISSPER a pour but d’améliorer la reconnaissance de concepts sémantiques via des méthodes issues de l’intelligence artificielle. Pour ce faire, les partenaires d’AISSPER vont focaliser leur travail sur l’investigation de nouvelles méthodes d’apprentissage profond. L’idée est de se baser sur l’utilisation de la sémantique dans des mécanismes d’attention spécifiques adaptés à différents ensembles de contexte d’informations. Ainsi, AISSPER vise à développer de nouveaux paradigmes modélisant conjointement informations acoustiques et sémantiques pour l’analyse sémantique de documents oraux dans des approches dites End2End ou « de bout en bout », c’est à dire directement du signal vers les concepts.
► Lire la suiteExtraction d'informations sémantiques end-to-end à partir du signal audio
Débuté le : 01/10/2020
Doctorant : Martin Lebourdais
Directeur(s) de Thèse : Sylvain Meignier
Co-encadrant(s) de Thèse : Antoine Laurent, Marie Tahon
Financement : ANR GEM
Les travaux menés dans le cadre de cette thèse portent sur l’extraction d’informations sémantiques à partir du signal audio (segmentation thématique, graphes d’interaction, rôle du locuteur, ...). Dans un premier temps, un outil de segmentation en locuteur capable d’identifier automatiquement les zones de parole superposée à partir du signal audio sera développé. Dans un second temps, à partir de données INA annotées (incivilités, covid-19), une caractérisation automatique des interruptions de parole sera menée à grande échelle en collaboration avec des chercheurs SHS. Cette caractérisation passera par l’utilisation simultanée de représentations acoustiques, linguistiques et éventuellement para-linguistiques.
► Lire la suiteTeaching Analytics : support à l’évaluation et l’assistance à la conception pédagogique par l’intelligence artificielle.
Débuté le : 01/10/2019
Doctorant : Ibtissem Bennacer
Directeur(s) de Thèse : Sébastien Iksal
Co-encadrant(s) de Thèse : Rémi Venant
Financement : Bourse Ministérielle
Le sujet de cette thèse s’inscrit dans le cadre de l’utilisation des Teaching Analytics pour analyser les comportements des enseignants et les assister dans l’utilisation des Learning Management System (LMS). ► Lire la suite
Privacy preserving and personalized transformations for speech recognition
Débuté le : 01/10/2019
Doctorant : Pierre Champion
Directeur(s) de Thèse : Denis Jouvet (Loria), Anthony Larcher (LIUM - LST)
Co-encadrant(s) de Thèse :
Financement : ANR Deep-Privacy
The objective of the proposed thesis is twofold. First, it aims at finding a privacy preserving transform of the speech data, and, second, it will investigate the use of additional personalized transforms, that can be applied on the user’s terminal, to increase speech recognition performance. ► Lire la suite
Analyse et contre-mesures des fraudes à l’usurpation d’identité dans les systèmes de biométrie comportementale
Débuté le : 01/10/2019
Doctorant : Thomas Thebaud
Directeur(s) de Thèse : Anthony Larcher (LIUM - LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Gaël Le Lan (Orange)
Financement : Orange Labs
Analyse et modélisation de l'activité humaine en environnement virtuel à partir des séries temporelles
Débuté le : 01/10/2018
Doctorant : Jean Delest D. DJADJA
Directeur(s) de Thèse : Sébastien George (LIUM - IEIAH)
Co-encadrant(s) de Thèse : Ludovic Hamon (LIUM - IEIAH)
Financement : Bourse Ministérielle
L’objectif de recherche principal de la thèse est de proposer une système d'évaluation en temps-réel des activités pédagogiques des utilisateurs en réalité virtuelle à partir des données sur leurs évolutions dans le temps. ► Lire la suite
Autonomous lifelong learning intelligent systems
Débuté le : 01/09/2018
Doctorant : Yevhenii Prokopalo
Directeur(s) de Thèse : Anthony Larcher
Co-encadrant(s) de Thèse : Loic Barrault
Financement : Chist-ERA
Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ALLIES, dont l'objectif est d’encourager et de démontrer le développement de systèmes autonomes, capables de maintenir une performance durable dans le temps selon un scénario d’apprentissage donné.
► Lire la suiteAnalyse de données massives en temps réel pour l’extraction d’informations sémantiques et émotionnelles de la parole
Débuté le : 02/05/2018
Doctorant : Manon Pinel
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Maris Tahon (LIUM, LST) & Anthony Rousseau (Allo-Media)
Financement : CIFRE
Les principaux objectifs de cette thèse sont de concevoir, implémenter et expérimenter des approches neuronales end-to-end dédiées à des tâches d’extraction d’informations sémantiques de la parole, étendues à la recherche d’informations paralinguistiques liées aux émotions. Clairement, deux tâches sont visées : l’extraction de sens et la détection d’émotions, qui pourront être réalisées de façon jointe ou disjointe. L’accent sera mis sur le traitement de masses de données en temps réel, qui offre de véritables opportunités industrielles. ► Lire la suite
Approches neuronales pour le résumé abstractif de transcriptions de parole
Débuté le : 01/09/2017
Doctorant : Paul Tardy
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM - LST)
Co-encadrant(s) de Thèse :
Financement : CIFRE, Financière du Caroubier
Approches neuronales pour le résumé abstractif de transcriptions de parole en vue de développer une solution automatique de résumé abstractif de transcription de parole ► Lire la suite
Réseaux de neurones profonds pour le traitement de la langue orale et écrite
Débuté le : 04/09/2017
Doctorant : Antoine Caubrière
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Antoine Laurent (LIUM, LST) & Emmanuel Morin (LS2N)
Financement : Projet RAPACE
L’objectif de cette thèse est de développer un système de détection d’entités nommées dans un flux audio qui s’appuiera uniquement sur un réseau neuronal profond. Jusqu’à présent, cette tâche est effectuée par l’intermédiaire de chaînes de traitements successifs. Aussi, les tâches de reconnaissance de la parole et de reconnaissance d’entités nommées entièrement neuronales ont été grandement améliorées ces dernières années ► Lire la suite
Visualisation des dynamiques collaboratives pour les apprenants d'un MOOC
Débuté le : 01/09/2017
Doctorant : Malik Koné
Directeur(s) de Thèse : Sébastien Iksal (LIUM - IEIAH), Souleyman Oumtanaga (LARIT-INPHB, Côte d'Ivoire)
Co-encadrant(s) de Thèse : Madeth May (LIUM - IEIAH)
Financement : Campus France (50%) + fonds propres (50%)
Les théories socio-constructivistes et connectivistes montrent l'importance de la collaboration pour l'apprentissage. Dans les MOOCs, elle a lieu dans les forums mais le volume colossal des interactions rend son suivi difficile par les apprenants autant que par les instructeurs. ► Lire la suite
Plateforme d’objets pédagogiques virtuels à base de patrons : une nouvelle solution pour faciliter la conception et l’opérationnalisation des simulations pédagogiques dans les EVAH
Débuté le : 01/09/2017
Doctorant : Oussema Madhi
Directeur(s) de Thèse : Sébastien Iksal (LIUM - IEIAH)
Co-encadrant(s) de Thèse : Lahcen Oubahssi (LIUM - IEIAH)
Financement : Laval Agglomération et Conseil Départemental de la Mayenne
Avec l’émergence de la réalité́ virtuelle, l’informatique permet d’offrir de nouvelles expériences aux utilisateurs grâce à des possibilités d’interaction et d’immersion toujours plus performantes. Ces possibilités trouvent un grand intérêt dans le domaine de l’apprentissage. Les environnements virtuels permettent de créer des situations d’apprentissage originales et dynamiques, détachées des contraintes qui peuvent exister lors de formations réelles (danger, coût, incertitude) et apportant des avantages spécifiques (enrichissement des situations, rejeu, etc). ► Lire la suite
Vers une approche hybride pour l’analyse d’opinions en arabe
Débuté le : 03/10/2016
Doctorant : Amira Barhoumi
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Nathalie Camelin (LIUM, LST) & Lamia Hadrich Belguith (MIRACL, Tunisie)
Financement : Convention de cotutelle (LIUM, LST) & (MIRACL, Tunisie)
L’analyse d’opinions est un domaine de recherche en plein essor et a fait l’objet de nombreuses études. Cette thèse vise à concevoir une approche pragmatique hybride pour l’analyse d’opinions en arabe. Elle consiste plus spécifiquement à injecter des connaissances hétérogènes pour la construction d’une architecture neuronale dans le but d’améliorer la performance de l'analyseur. ► Lire la suite
Segmentation thématique de transcriptions automatiques et appariement de documents pédagogiques dans un contexte de cours magistral
Débuté le : 23/01/2017
Doctorant : Salima Mdhaffar
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Antoine Laurent (LIUM, LST), Nicolas Hernandez (LS2N), Solen Quiniou (LS2N)
Financement : ANR Projet PASTEL
Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet PASTEL (Performing Automated Speech Transcription for Enhancing Learning), qui vise à explorer le potentiel de la transcription automatique en temps réel pour l’instrumentation de situations pédagogiques mixtes, où les modalités d’interaction sont présentielles ou à distance, synchrones ou asynchrones. ► Lire la suite
Conception et évaluation d’environnements virtuels pédagogiques : application à la formation professionnelle
Débuté le : 01/01/2017
Doctorant : Pierre Gac
Directeur(s) de Thèse : Paul Richard (LARIS, équipe ISISV), Sébastien George (LIUM - IEIAH)
Co-encadrant(s) de Thèse : Emmanuelle Richard (LARIS, équipe ISISV)
Financement : CIFRE (entreprise DEC industrie)
Le premier objectif scientifique de la thèse concerne la conception et le développement d’un outil logiciel permettant de configurer simplement des scénarios pédagogiques de différentes complexités (outil auteur). Cet outil proposera différents environnements virtuels (scènes 3D) spécifiques ainsi que des outils standardisés pouvant être importés dans les applications afin de simuler différentes tâches ou activités. ► Lire la suite
Reconnaissance de locuteurs à large échelle dans des documents audiovisuels, en interaction avec des annotateurs humains
Débuté le : 03/10/2016
Doctorant : Pierre-Alexandre Broux
Directeur(s) de Thèse : Sylvain Meignier (LIUM - LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : David Doukhan, Simon Petitrenaud (LIUM - LST) & Jean Carrive (INA Expert)
Financement : CIFRE (ina EXPERT)
La thèse proposée s’articulera autour de la reconnaissance de locuteurs à large échelle dans les archives radio et télévisuelles de l’INA (Institut National de l’Audiovisuel), qui dispose d’une quantité impressionnante de documents. L’annotation manuelle de ces documents représente une source d’information précieuse pour l’exploitation et la commercialisation de ces données, mais nécessite un temps de travail considérable. Les annotations permettent d’enrichir les documents en décrivant notamment l’identité des locuteurs, au fil du document, ou les thèmes abordés. ► Lire la suite
Modélisation à contexte variable pour la reconnaissance du locuteur
Débuté le : 03/10/2016
Doctorant : Florent Desnous
Directeur(s) de Thèse : Sylvain Meignier (LIUM - LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Anthony Larcher (LIUM - LST)
Financement : Contrat Doctoral
L’objectif de cette thèse est de développer des modèles de locuteur à contexte variable (scalables) qui intègrent l’information phonétique produite par le locuteur. Ces modèles seront appris sur une quantité significative de données d’enrôlement (>30s) et s’adapteront aux données de tests pour garantir la meilleure comparaison possible en fonction du contexte phonétique reconnu dans l’échantillon de test. Ces modèles permettront d’améliorer les performances des systèmes de reconnaissance et d’élargir le cadre applicatif de la reconnaissance du locuteur. ► Lire la suite
Processus de conception continue d’outils informatiques innovants : application à la transcription automatique pour les EIAH
Débuté le : 01/10/2016
Doctorant : Vincent Bettenfeld
Directeur(s) de Thèse : Christophe Choquet (LIUM - IEIAH)
Co-encadrant(s) de Thèse : Claudine Piau-Toffolon (LIUM - IEIAH), Raphaëlle Crétin-Pirolli (Centre de Recherche en Éducation de Nantes)
Financement : ANR
L’objectif de recherche principal de la thèse est de proposer une méthodologie d'instrumentation des activités pédagogiques permettant de nouveaux usages, dans une perspective de conception continue, itérative et s’appuyant sur la prise en compte des besoins informationnels et communicationnels. ► Lire la suite
Interactions multimodales sensibles au contexte pour les systèmes de réalité augmentée (vers une symbiose humain-machine)
Débuté le : 01/09/2016
Doctorant : Damien Brun
Directeur(s) de Thèse : Sébastien George (LIUM - IEIAH) & Charles Gouin-Vallerand (LICEF de l'Université du Québec)
Co-encadrant(s) de Thèse :
Financement : CRSNG (Conseil de Recherches en Sciences Naturelles et en Génie du Canada)
À l’image des téléphones intelligents, les visiocasques de réalité augmentée sont des appareils voués à devenir ubiquitaires en proposant un accès à l’information toujours plus rapide. Il n’y a théoriquement pas de limite dans leur application, tous les domaines sont concernés, et nombreux sont ceux ayant déjà été à l’étude : médecine, militaire, industrie et maintenance, formation et éducation, art et divertissement… ► Lire la suite
Architectures neuronales multilingues pour le traitement automatique des langues naturelles
Débuté le : 01/09/2016
Doctorant : Adrien Bardet
Directeur(s) de Thèse : Sylvain Meignier (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Loïc Barrault (LIUM, LST) & Fethi Bougares (LIUM, LST)
Financement : M2CR
L’objectif de cette thèse est l’utilisation d’approches neuronales multilingues pour la traduction automatique. L’efficacité de ce type d’approche a déjà été démontré dans des cadres monolingues, c’est-à-dire une langue source traduite dans une langue cible. ► Lire la suite
Construction rapide, performante et mutualisée de systèmes multilingues pour la reconnaissance et la synthèse de la parole
Débuté le : 15/03/2016
Doctorant : Kevin Vythelingum
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Anthony Larcher (LIUM, LST) & Olivier Rosec (Voxygen)
Financement : CIFRE (Voxygen)
Le développement des technologies vocales s’est fait de manière morcelée par quelques centres de recherche travaillant chacun sur un nombre réduit de langues. La problématique du développement rapide de langues ne s’est in fine posée que relativement tardivement. Cette problématique est maintenant considérée comme stratégique par les acteurs industriels, l’enrichissement rapide d’un catalogue de langues contribuant naturellement à ouvrir de nouveaux marchés. ► Lire la suite
Apprentissage et applications de représentations multilingues distribuées
Débuté le : 01/10/2015
Doctorant : Alexis Conneau
Directeur(s) de Thèse : Paul Deléglise (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Loïc Barrault (LIUM, LST), Holger Schwenk (Facebook)
Financement : CIFRE (Facebook)
Apprentissage et applications de représentations multilingues distribuées ► Lire la suite
Compréhension de la parole dans le cadre d’interactions entre humains et machines
Débuté le : 01/10/2015
Doctorant : Edwin Simonnet
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Nathalie Camelin (LIUM, LST)
Financement : Projet Européen (JOKER) / Région
Ce travail de thèse s’effectue en lien avec le projet européen JOKER (JOKe and Empathy of a Robot/ECA: Towards social and affective relations with a robot). Ce projet est financé par le programme CHIST-ERA (European Coordinated Research on Long-term Challenges in Information and Communication Sciences & Technologies ERA-Net). ► Lire la suite
Conception de tableaux de bords dynamiques, adaptatifs et contextuels
Débuté le : 01/10/2015
Doctorant : Inès Dabbebi
Directeur(s) de Thèse : Sébastien IKSAL (LIUM-IEIAH) & Serge Garlatti (Labsticc-IHSEV)
Co-encadrant(s) de Thèse : Jean-Marie Gilliot (Labsticc-IHSEV)
Financement : Projet ANR Hubble
Ce sujet de thèse s’intègre dans une problématique générale lié aux EIAH et plus précisément à la construction des processus d’analyse pour accompagner la prise de décision des acteurs intervenant dans le système d’enseignement et d’apprentissage (enseignants, apprenants, concepteurs, administratifs, etc.). Le chercheur en EIAH est également associé pour la production de concepts, d’indicateurs ou de modèles. Nous nous intéressons ici plus spécifiquement à l’étape de visualisation de ce processus d’analyse en proposant des modèles de description des différents aspects d’un tableau de bord et un processus de génération permettant de produire un tableau de bord adaptatif, contextuel et interactif pour les acteurs opérationnels. Pour définir ce qu’est un tableau de bord pour l’apprentissage, nous nous appuyons sur la définition suivante de Schwendimann: “A learning dashboard is a single display that aggregates different indicators about learner(s), learning process(es), and/or learning context(s) into one or multiple visualizations”. Dans cette définition, nous relevons notamment l'agrégation d’indicateurs sur les apprenants, les processus d’apprentissage et la prise en compte du contexte d’apprentissage, ce qui correspond aux aspects adaptatifs et contextuels de nos tableaux de bord. Ce travail s’inscrit dans le contexte du projet ANR HUBBLE dont l’objectif est de créer un observatoire national pour la construction et le partage de processus d’analyse de données massives, issues des traces laissées dans des environnement de type e-learning. L’une des particularités du projet réside dans l’utilisation de plusieurs plateformes d’analyse, telles que UTL (Usage Tracking Language), KTBS (Kernel for Trace Based System) et UnderTracks, séparément ou conjointement. Un tableau de bord HUBBLE doit par conséquent pouvoir intégrer la visualisation d’indicateurs provenant de ces différentes plateformes. Nous avons cherché à identifier des structures génériques de tableaux de bord dynamiques, adaptatifs et contextuels permettant de répondre aux besoins des utilisateurs, ces structures devant être capitalisables et réutilisables pour faciliter la tâche des utilisateurs. Les questions qui en découlent sont (i) est-ce qu’il est possible de décrire un tableau de bord générique, mais dédié à un objectif d’observation ? (ii) est-ce que le contexte est un élément important dans la génération du tableau de bord adaptatif ? (iii) est-ce qu’il est possible de générer dynamiquement un tableau de bord adapté à un utilisateur et à son activité ? ► Lire la suite
Étude et conception d’Environnements Informatiques Ludiques, dédiés à l’Apprentissage Humain de Gestes à partir de Mouvements Capturés
Débuté le : 01/09/2015
Doctorant : Quentin Couland
Directeur(s) de Thèse : Sébastien George (LIUM - IEIAH)
Co-encadrant(s) de Thèse : Ludovic Hamon (LIUM - IEIAH)
Financement : Bourse des collectivités Lavalloises
L’objectif de recherche principal de la thèse est de proposer une méthodologie d'instrumentation des activités pédagogiques permettant de nouveaux usages, dans une perspective de conception continue, itérative et s’appuyant sur la prise en compte des besoins informationnels et communicationnels. ► Lire la suite
Utilisation de modèles gaussiens pour l’adaptation au locuteur de réseaux de neurones profonds dans un contexte de modélisation acoustique pour la reconnaissance de la parole.
Débuté le : 01/12/2014
Doctorant : Natalia Tomashenko
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM - LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Anthony Larcher (LIUM - LST)
Financement :
Les différences entre conditions d’apprentissage et conditions de test peuvent considérablement dégrader la qualité des transcriptions produites par un système de reconnaissance automatique de la parole (RAP). L’adaptation est un moyen efficace pour réduire l’inadéquation entre les modèles du système et les données liées à un locuteur ou un canal acoustique particulier. Il existe deux types dominants de modèles acoustiques utilisés en RAP : les modèles de mélanges gaussiens (GMM) et les réseaux de neurones profonds (DNN). ► Lire la suite
Traduction Automatique Neuronale Factorisé
Débuté le : 01/10/2014
Doctorant : Mercedes García Martínez
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Loïc Barrault (LIUM, LST) & Fethi Bougares (LIUM, LST)
Financement : This work was partially funded by the French National Research Agency (ANR) through the CHIST-ERA M2CR project, under the contract number ANR-15-CHR2-0006-01
La diversité des langues complexifie la tâche de communication entre les humains à travers les différentes cultures. La traduction automatique est un moyen rapide et peu coûteux pour simplifier la communication interculturelle. ► Lire la suite
Conception et Développement d’interactions immersives pour jeux sérieux
Débuté le : 01/10/2014
Doctorant : Guillaume Loup
Directeur(s) de Thèse : Sébastien George (LIUM - IEIAH)
Co-encadrant(s) de Thèse : Audrey SERNA (LIRIS - SICAL)
Financement : ANR
Cette thèse s’inscrit dans le domaine de l’ingénierie des Environnements Virtuels pour l’Apprentissage Humain (EVAH) et a été financée par le projet ANR JEN.lab. Les jeux épistémiques numériques (JEN) sont une catégorie des jeux sérieux dédiés à la résolution de problèmes complexes, pluridisciplinaires et non-déterministes. L’objectif de ces JEN est de proposer des situations d’apprentissage authentiques du point de vue des interactions qu’elles permettent, les apprenants pouvant alors construire et ancrer des connaissances dans leur contexte d’usage. ► Lire la suite
Assister les enseignants dans le processus de scénarisation pédagogique des MOOCs.
Débuté le : 01/10/2014
Doctorant : Aicha Bakki
Directeur(s) de Thèse : Sébastien George (LIUM-IEIAH) & Chihab Cherkaoui (IRF-SIC, Université Ibn Zohr)
Co-encadrant(s) de Thèse : Lahcen Oubahssi
Financement : Coopération Maroco-Française (Institut Français au Maroc, CNRST)
Ce projet de thèse s’intègre dans une problématique générale liée aux EIAH et plus spécifiquement aux MOOCs (Massive Open Online Courses). Les travaux effectués dans ce champ disciplinaire impliquent plusieurs voies de recherches complémentaires. Nous nous focaliserons principalement sur trois aspects principaux de ces recherches. ► Lire la suite
Étude sur les représentations continues de mots appliquées à la détection automatique des erreurs de reconnaissance de la parole.
Débuté le : 01/10/2014
Doctorant : Sahar Ghannay
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève (LIUM - LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Nathalie Camelin (LIUM - LST)
Financement : Région Pays de la Loire, EUMSSI (Event Understanding through Multimodal Social Stream Interpretation)
Nous abordons, dans cette thèse, une étude sur les représentations continues de mots (en anglais word embeddings) appliquées à la détection automatique des erreurs dans les transcriptions de la parole. En dépit de la performance des systèmes de reconnaissance automatique de la parole actuels, de nombreuses erreurs sont encore générées. Cela s’explique par leur sensibilité aux diverses variabilités liées à l’environnement acoustique, au locuteur, au style de langage, à la thématique du discours, etc. ► Lire la suite
Analyse en locuteurs de collections de documents multimédia.
Débuté le : 01/04/2014
Doctorant : Gaël Le Lan
Directeur(s) de Thèse : Sylvain Meignier (LIUM - LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Anthony Larcher (LIUM - LST)
Financement : Orange
La segmentation et regroupement en locuteurs (SRL) de collection cherche à répondre à la question « qui parle quand ? » dans une collection de documents multimédia. C’est un prérequis indispensable à l’indexation des contenus audiovisuels. La tâche de SRL consiste d’abord à segmenter chaque document en locuteurs, avant de les regrouper à l’échelle de la collection. ► Lire la suite
Jeux Éducatifs Mobiles : JEM iNVENTOR, un outil auteur fondé sur une approche de conception gigogne
Débuté le : 01/09/2014
Doctorant : Aous Karoui
Directeur(s) de Thèse : Sébastien George (LIUM - IEIAH)
Co-encadrant(s) de Thèse : Iza Marfisi (LIUM - IEIAH)
Financement : Allocation de recherche du ministère de l'enseignement supérieur
L'essor des périphériques mobiles (ex. tablettes, smartphones) ainsi que leurs applications pédagogiques et ludiques ont contribué à la naissance des Jeux Éducatifs Mobiles (JEM). De nombreux chercheurs ont prouvé les effets positifs de ces JEM sur la motivation des apprenants et même sur certains apprentissages. ► Lire la suite
Assistance à la réutilisation de scénarios d’apprentissage : une approche guidée par l’évaluation du contexte d’usage à base d’indicateurs
Débuté le : 01/09/2014
Doctorant : Mariem Chaabouni
Directeur(s) de Thèse : Sébastien George (LIUM - IEIAH)
Co-encadrant(s) de Thèse : Christophe Choquet (LIUM - IEIAH) & Henda Ben Ghezala
Financement :
Les travaux de thèse s’inscrivent dans le domaine des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH). Ils portent sur la proposition de processus, méthodes et outils pour assister les enseignants et les formateurs dans la réutilisation et la capitalisation des scénarios d’apprentissage. L’approche proposée nommée CAPtuRe a pour objectif de modéliser, évaluer et exploiter les informations contextuelles relatives à un scénario en se basant sur des observations effectives de ce dernier pour améliorer la réutilisation. ► Lire la suite
Traduction Automatique Multimodale Neuronale
Débuté le : 30/10/2014
Doctorant : Ozan Caglayan
Directeur(s) de Thèse : Paul Deléglise (LIUM, LST)
Co-encadrant(s) de Thèse : Loïc Barrault (LIUM, LST) & Fethi Bougares (LIUM, LST)
Financement : Projet M2CR
Cette thèse a pour but de développer des architectures neuronales pour la traduction automatique intégrant différents types d'informations afin d'améliorer la qualité des traductions produites. Plus précisement, on s'intéresse à guider les réseaux de neurones vers l'apprentissage de représentations multimodales en exploitant des corpus parallèles et multimodaux (images accompagnées de leurs descriptions). ► Lire la suite
Composition et transformation de modèles pour la spécification de langages graphiques de conception pédagogique centrés plate-formes de formation
Débuté le : 01/09/2013
Doctorant : Esteban Loiseau
Directeur(s) de Thèse : Sébastien George (LIUM - IEIAH)
Co-encadrant(s) de Thèse : Sébastien Iksal (LIUM - LST)
Financement :
Cette thèse s’inscrit à la fois dans le domaine scientifique de l’ingénierie des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH) et de l’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM). Elle s’est déroulée dans le cadre du projet de recherche ANR GraphiT. Ces travaux sont fondés sur le constat que les enseignants sous-exploitent les plate-formes de formation en ligne mises à leur disposition. ► Lire la suite
Structuration automatique de documents audio
Débuté le : 01/10/2012
Doctorant : Abdessalam Bouchekif
Directeur(s) de Thèse : Yannick Estève
Co-encadrant(s) de Thèse : Nathalie Camelin
Financement : Contrat Orange Labs
La structuration en thèmes est un domaine de recherche très prisé dans le traitement automatique du langage naturel car elle est le point de départ de plusieurs applications comme la recherche d’information, le résumé automatique et la modélisation des thèmes. ► Lire la suite