Doctorat / HDR

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

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 ► Lire la suite

Analyse et évaluation automatique du geste de chirurgie dentaire en environnement virtuel de formation ► Lire la suite

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

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

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 ► Lire la suite

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

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

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

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.

Modèle et outil pour assister la scénarisation des activités pédagogiques orientées RV ► Lire la suite

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.

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.

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.

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.

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

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

► Lire la suite

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

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.

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 en vue de développer une solution automatique de résumé abstractif de transcription de parole ► Lire la suite

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 ► Lire la suite

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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