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"Doctorant H/F - Thèse en analyse et visualisation de données physiologiques et comportementales pour favoriser la réflexivité en réalité virtuelle

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français-- Anglais

Date Limite Candidature : mercredi 7 juin 2023

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Informations générales

Intitulé de l'offre : "Doctorant H/F - Thèse en analyse et visualisation de données physiologiques et comportementales pour favoriser la réflexivité en réalité virtuelle
Référence : UMR5205-ELILAV-003
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : VILLEURBANNE
Date de publication : mardi 16 mai 2023
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 septembre 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel
Section(s) CN : Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues

Description du sujet de thèse

Un poste de doctorant est à pourvoir dans l'équipe SICAL du laboratoire LIRIS (INSA Lyon, CNRS) dans le cadre du projet ANR RENFORCE "Reflexive Multisensory Immersive Environment for Chemical Risk Training" (https://renforce.projet.liris.cnrs.fr).

La formation actuelle aux risques chimiques pour les étudiants et les professionnels de la chimie est principalement basée sur des activités éducatives théoriques utilisant des plateformes d'apprentissage en ligne. Après cette formation théorique, les apprenants sont directement confrontés à des situations réelles dans les laboratoires, qui peuvent être dangereuses et stressantes. Ils manquent de situations pratiques où ils peuvent développer les compétences comportementales nécessaires pour prévenir ou réagir en cas de situations d'urgence, par exemple être attentif à la qualité de l'équipement, anticiper un risque d'accident, et interpréter des informations implicites (par exemple, l'odeur). De nombreuses études ont montré les avantages de la réalité virtuelle (RV) pour la formation, mais la création d'environnements virtuels efficaces pour la formation aux compétences comportementales soulève encore des questions scientifiques et technologiques. En particulier, les études existantes font état de résultats sur l'acquisition de compétences comportementales qui prennent en compte des expériences VR courtes et isolées. Cependant, nous soutenons que l'expérience immersive devrait être intégrée dans un processus d'apprentissage plus étendu, comprenant des processus d'auto-réflexion pendant et après l'expérience VR.

Dans ce contexte, un des objectifs principaux du projet est de comprendre comment la visualisation d'indicateurs comportementaux et physiologiques pendant et après l'expérience incarnée dans l'environnement VR peut améliorer la réflexivité de l'apprenant pour assurer l'acquisition de compétences comportementales. Nous visons à analyser les données multimodales collectées lors de l'expérience de situations d'apprentissage virtuelles afin d'identifier et d'évaluer un ensemble d'indicateurs visuels pertinents à la fois dans la VR et dans un environnement de débriefing.

Le travail du doctorant s'appuiera sur un processus itératif, en traitant d'abord les données comportementales collectées grâce aux traces d'interaction et à l'oculométrie, puis les indicateurs physiologiques de base qui seront produits à l'aide de capteurs mis au point par le laboratoire INL. Le doctorant mènera des expériences en laboratoire pour évaluer si les indicateurs visuels mis en œuvre dans l'environnement VR offrent un bon équilibre entre immersion et réflexivité ; et dans quelle mesure l'expérience doit être suggestive dans l'environnement de débriefing pour soutenir la réflexivité. Des expériences en situation réelle seront également menées dans une perspective intégrative.

Contexte de travail

Le doctorant bénéficiera de la forte expertise de l'équipe SICAL dans l'analyse des comportements des utilisateurs à partir de leurs traces d'interaction avec des systèmes interactifs (Bouvier et al. 2014 : Loup et al. 2016 ; Lavoué et al. 2021). Un framework pour agréger et visualiser les données multimodales collectées dans un environnement virtuel (questionnaires, traces d'interaction, eye tracking) a déjà été développé, ainsi que XREcho (Villenave et al. 2022), un package Unity qui permet d'enregistrer et de rejouer les comportements et les interactions des utilisateurs lors de sessions de VR.
Il/elle travaillera en étroite collaboration avec les chercheurs de l'équipe LIRIS-ORIGAMI qui ont une expertise dans la réalité virtuelle, la perception visuelle et l'évaluation de la qualité subjective ; le laboratoire INL qui a une expertise dans le développement de capteurs portables pour l'évaluation psychophysiologique dans des situations réelles ; et le laboratoire ECP qui a une expertise dans la cognition incarnée et l'évaluation des processus et des environnements d'apprentissage.

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.