Missions

Ce post-doctorat s'inscrit dans le cadre du projet NUTS qui a pour objectif de développer le premier système de tutorat intelligent (ITS) dédié à l’entraînement des utilisateurs d’interfaces cerveau-ordinateur basées sur l’imagerie motrice. L’enjeu est de dépasser les limites actuelles de fiabilité de ces technologies en améliorant l’apprentissage des utilisateurs grâce à un accompagnement personnalisé. Dans ce contexte, le post-doctorant aura pour rôle de concevoir, développer et optimiser l’architecture logicielle de l’ITS, en veillant à son intégration avec la plateforme OpenViBE et à sa modularité pour de futures évolutions. Il supervisera la mise en œuvre technique du système (traitement du signal, acquisition temps réel, interface utilisateur), travaillera en étroite collaboration avec le doctorant et les étudiants de master, et contribuera à la validation du dispositif via des tests d’utilisabilité et des études participatives. Enfin, il assurera la documentation du logiciel et participera à sa diffusion dans la communauté scientifique.

Activités

1. Conception et développement de l’architecture logicielle
Concevoir l’architecture globale de l’ITS.
Assurer l’intégration fluide avec la plateforme OpenViBE.
Garantir la modularité du logiciel pour faciliter les extensions futures.

2. Implémentation technique de l’ITS
Superviser la mise en œuvre technique des différents modules du système.
Développer et optimiser les pipelines de traitement du signal EEG.
Mettre en place les dispositifs d’acquisition de données en temps réel.
Concevoir et améliorer l’interface utilisateur.

3. Validation et optimisation du système
Conduire des tests préliminaires d’utilisabilité.
Participer à l’organisation et à l’analyse d’études participatives.
Affiner et adapter le système en fonction des retours des utilisateurs.

4. Encadrement et collaboration
Travailler en étroite collaboration avec les chercheurs, le/la doctorant·e et les étudiant·e·s de master impliqués dans le projet.
Accompagner et orienter les aspects recherche et techniques de leurs travaux.

5. Diffusion et valorisation scientifique
Documenter le logiciel afin d’en garantir l’accessibilité et la réutilisabilité par la communauté scientifique.
Contribuer aux publications et communications liées au projet.

Compétences

Compétences techniques
Excellente maîtrise en développement logiciel (Python, C++ ou équivalent).
Expérience en conception d’architectures logicielles.
Connaissances solides en traitement du signal, idéalement appliqué aux signaux EEG.
Expérience avec des environnements de développement temps réel et/ou interactifs.
Familiarité avec les interfaces cerveau-ordinateur et la plateforme OpenViBE (un atout).
Compétences en conception et développement d’interfaces utilisateur.

Compétences scientifiques et méthodologiques
Bonne compréhension des problématiques liées à l’apprentissage humain, aux systèmes de tutorat intelligents ou aux technologies d’assistance.
Capacité à conduire et analyser des études utilisateurs (tests d’utilisabilité, retours participatifs).
Rigueur dans la documentation et le partage des outils développés.

Compétences transversales
Capacité à travailler en collaboration dans une équipe pluridisciplinaire.
Aptitude à encadrer et accompagner des étudiants (doctorants, masters).
Qualités d’organisation, autonomie et sens de l’initiative.
Excellentes compétences de communication écrite et orale en anglais (le français est un atout mais non indispensable).

Contexte de travail

Les interfaces cerveau-ordinateur (ICOs) sont des neurotechnologies qui ouvrent des perspectives prometteuses d’interaction avec les technologies numériques uniquement à partir de l’acquisition et de l’analyse de l’activité cérébrale, souvent mesurée par électroencéphalographie [Clerc et al., 2016]. La raison première de leur développement était de permettre à des patients souffrant d’une perte drastique de capacités motrices de continuer à interagir avec leurs proches. Il existe plusieurs types d'ICOs. Mes recherches ainsi que le projet présenté portent sur les ICOs reposant sur la réalisation de tâches d’imagerie motrice, comme l’imagination de mouvements de la main. Ces ICOs sont particulièrement prometteuses en raison de leurs nombreux champs d’application, notamment cliniques, où le retour fourni par l'ICO permet aux utilisateurs d’apprendre à contrôler leur activité cérébrale afin d’améliorer leurs capacités cognitives. Par exemple, des méta-analyses récentes montrent que les ICOs sont efficaces pour la rééducation motrice après un accident vasculaire cérébral [Bai et al., 2020].

Les ICOs ont cependant de nombreuses autres applications que la rééducation, et peuvent être utilisées pour communiquer, se déplacer ou même pour le divertissement [Lécuyer et al., 2008]. Lors d’une phase initiale, les ICOs nécessitent que les utilisateurs apprennent à produire différents schémas d’activité cérébrale reconnaissables par l’ordinateur. La littérature et les résultats expérimentaux montrent que les protocoles actuels d’entraînement sont inadaptés à l’acquisition des compétences nécessaires à l’utilisation des ICOs [Pillette et al., 2019]. Avec l’entraînement actuel, les performances moyennes restent insuffisamment fiables (taux de réussite de 75 % pour discriminer deux tâches) et 10 à 30 % des personnes, appelées « non-répondeurs », n’arrivent pas à apprendre à utiliser les ICOs [Thompson, 2019]. Les ICOs doivent donc être repensées afin de révéler pleinement le potentiel de leurs applications [Roc et al., 2021].

Dans ce projet, je propose de tirer parti du potentiel encore largement inexploré des systèmes de tutorat intelligents, c’est-à-dire des technologies numériques à visée éducative, afin d’améliorer l’entraînement des utilisateurs d'ICOs [N’Kambou et al., 2010]. Ces systèmes incluent un module qui modélise l’interaction pour maximiser l’efficacité de l’apprentissage, ainsi que trois autres modules permettant de représenter les objectifs d’apprentissage, la stratégie pédagogique pour les atteindre, et les utilisateurs eux-mêmes, incluant leurs connaissances et leur état psychologique.

Références
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Bai, Z., Fong, K. N., Zhang, J. J., Chan, J., & Ting, K. H. (2020). Immediate and long-term effects of BCI-based rehabilitation of the upper extremity after stroke: a systematic review and meta-analysis. JNER, 17, 1-20.
Clerc, M., Bougrain, L., & Lotte, F. (2016). Brain-Computer Interfaces 1. Wiley-ISTE.
Lécuyer, A., Lotte, F., Reilly, R. B., Leeb, R., Hirose, M., & Slater, M. (2008). BCIs, virtual reality, and videogames. Computer, 41(10), 66-72.
Pillette, L. (2019). Redefining and adapting feedback for mental-imagery based brain-computer interface user training to the learners’ traits and states (Doctoral dissertation, Université de Bordeaux).
Roc, A., Pillette, L., Mladenovic, J., Benaroch, C., N’Kaoua, B., Jeunet, C., & Lotte, F. (2021). A review of user training methods in BCIs based on mental tasks. JNE, 18(1), 011002.

À propos du laboratoire
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www.irisa.fr
L'IRISA est aujourd'hui l'un des plus grands laboratoires de recherche français (plus de 850 personnes) dans le domaine de l'informatique et des technologies de l'information. Structuré en sept départements scientifiques, l'IRISA est un laboratoire d'excellence dont les priorités scientifiques sont la bioinformatique, la sécurité des systèmes, les nouvelles architectures logicielles, la réalité virtuelle, l'analyse des big data et l'intelligence artificielle. Tourné vers l'avenir de l'informatique et nécessairement tourné vers l'international, l'IRISA est au cœur même de la transition numérique de la société et de l'innovation au service de la cybersécurité, de la santé, de l'environnement et de l'écologie, des transports, de la robotique, de l'énergie, de la culture et de l'intelligence artificielle.

Présentation du CNRS en tant qu'employeur : https://www.cnrs.fr/fr/le-cnrs
Présentation de l'IRISA comme laboratoire d'affectation : https://www.irisa.fr/umr-6074

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.

Contraintes et risques

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