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VILA Gael

Modèle boîte-blanche pour l'évaluation du stress émotionnel à partir de mesures physiologiques et applicabilité en vie réelle.

 

Co-directeur de thèse :     Sylvie CHARBONNIER

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Autre

Établissement d'origine : INP-PHELMA

Financement(s) : Contrat doctoral ; ATER ; ATER

 

Date d'entrée en thèse : 10/10/2016

Date de soutenance : 18/03/2021

 

Composition du jury :
M. Frédéric DEHAIS, Professeur à l'ISAE-SUPAERO (Toulouse), Rapporteur
· M. Mario CHAVEZ, Chargé de recherche au CNRS (ICM, Paris), Rapporteur
· Mme Alice CAPLIER, Professeure des Universités à Grenoble INP, Examinatrice
· M. Norbert NOURY, Professeur des Universités à l'Université de Lyon, Examinateur
· Mme Christelle GODIN, Ingénieure-Chercheuse au CEA-Leti, Directrice de thèse
· Mme Sylvie CHARBONNIER, Maître de Conférences à l'Université Grenoble-Alpes, Codirectrice (invitée)
· Mme Aurélie CAMPAGNE, Maître de Conférences à l'Université Grenoble-Alpes, Encadrante (invitée)

 

Résumé :
Le stress aigu est une réponse adaptative du corps aux épreuves de la vie quotidienne. Les corrélats physiologiques du stress sont connus et mesurables à travers le rythme cardiaque, la conductance de la peau, l'activité respiratoire. L'essor récent des capteurs physiologiques portables a donné une perspective concrète au développement de modèles de détection du stress fonctionnant en vie réelle. Mais les corrélats physiologiques du stress ne lui sont pas spécifiques : ils sont sensibles à de nombreux facteurs confondants. Par ailleurs, la mesure physiologique en vie réelle est sujette à de nombreux artéfacts et les modèles actuellement proposés manquent d'une stratégie de gestion efficace de la qualité des mesures. Enfin, la littérature a tendance à promouvoir des modèles de type boîte-noire, dont la décision ne peut être interprétée dans un but thérapeutique.
Pour répondre à ces problématiques, nous proposons des méthodes de type boîte-blanche qui aboutissent à un modèle de détection du stress susceptible de fonctionner dans la vie quotidienne. Nous proposons d'abord une sélection des caractéristiques sensibles au stress et peu sensibles aux facteurs confondants. Sur la base de ces caractéristiques, nous proposons un détecteur de stress robuste aux artéfacts et qui adopte une structure modulaire, afin de s'adapter en temps réel à la qualité des mesures physiologiques. L'idée derrière ce modèle est de pouvoir se séparer sans nouvel apprentissage des caractéristiques momentanément indisponibles ou trop bruitées. Pour valoriser cette capacité adaptative de notre détecteur de stress, nous proposons finalement un algorithme permettant d'estimer en temps réel la qualité des données de rythme cardiaque. Couplé à cet indice de qualité, notre modèle de détection du stress constitue un pas de plus vers une mesure objective de ce phénomène et de sa prévalence dans notre quotidien.


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