Analyse de traces multimodales pour la prédiction automatique des moments de pertes d’attention

Dans ce stage, nous souhaitons utiliser l’intelligence artificielle pour fusionner et analyser des traces multimodales du comportement de l’étudiant(e) afin de détecter automatiquement les variations de son niveau d’attention durant le visionnage de vidéos éducatives. Des traces multimodales désignent des traces qui proviennent de différentes sources complémentaires. Dans le cadre de ce stage, trois sources de traces comportementales seront étudiées : les mouvements oculaires des étudiant(e)s mesurés par un oculomètre ; les expressions faciales mesurées par une webcam ; et l’interaction avec les vidéo issue des logs de Panopto.

Le cœur de la recherche résidera dans la proposition, l’implémentation et l’évaluation de méthodes d’IA pour tirer au mieux partie des différentes sources de traces afin de détecter les moments d’inattention des étudiants, en prenant en compte l’aspect hétérogène et asynchrone de ces traces. Pour mener à bien ce stage, des traces multimodales ont déjà été collectées lors du visionnage par des étudiant(e)s de L2 de vidéo en chimie verte, et le stagiaire pourra participer à la collecte de nouvelles traces.

Les compétences attendues pour le stage incluent :
- Familiarité avec l’apprentissage automatique supervisé et la science des données
- Compétences en programmation Python, notamment avec une librairie d’IA (sklearn, keras…)

Le stage de 6 mois (niveau M2) rémunéré se déroulera au laboratoire d’Informatique de Paris 6 (LIP6, 4 Place Jussieu 75005 Paris) en collaboration avec le laboratoire PHysico-Chimie des Électrolytes et Nanosystèmes InterfaciauX (PHENIX) et sera encadré par Vanda Luengo et Sébastien Lallé au LIP6 et Ali Abou-Hassan au PHENIX. Le stage se déroulera sur place. Le début du stage est ajustable selon les disponibilités du stagiaire.

Pour candidater, envoyez un CV et un email de présentation/motivation aux adresses emails ci-dessous. Toute question sur cette offre peut être envoyée aux mêmes adresses.

Contacts :
Vanda Luengo (LIP6) : vanda.luengo@lip6.fr
Sébastien Lallé (LIP6) : sebastien.lalle@lip6.fr
Ali Abou-Hassan (PHENIX): ali.abou_hassan@sorbonne-universite.fr

Lieu: 
Campus Jussieu
Thématiques: 
Encadrant: 
Sébastien Lallé
Co-Encadrant: 
V. Luengo, A.Abou-Hassan
Référent Universitaire: 
n/a
Attribué: 
No
Année: 
2 023

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