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Thèse CIFRE: simulation, agents, gestion de conflits

offre de thèse en informatique dans le domaine des agents conversationnels animés et de la simulation de comportements sociaux

Il s'agit d'une thèse qui se déroulerait en contrat CIFRE avec une entreprise spécialisée dans la réalisation d'agents conversationnels et deux laboratoires : le LIS et le LISN. Nous nous intéressons à la simulation de situation de gestion de conflits dans le contexte des entretiens d'embauche. Nous recherchons des compétences en IA.

Titre: Formation à la gestion de conflits en milieu professionnel à travers la simulation avec des agents conversationnels animés

Mots-clés : Agent conversationnel animé, Apprentissage automatique, Affective Computing, Social Signal Processing

Contexte

Le projet de thèse s’inscrit dans le cadre d’une collaboration entre deux laboratoires universitaires, le LIS-CNRS (Université Aix-Marseille) et le LISN-CNRS (Université Paris-Saclay), et la société DAVILes Humaniseurs spécialisée dans le développement de modèles de communication humain-machine portés par des personnages virtuels humanoïdes en 3D capables d'interagir avec un utilisateur comme le ferait un humain : ce sont des agents conversationnels animés (ACA).

Sujet

L’objectif de la thèse est de concevoir et déployer un outil de formation à la gestion de conflit en milieu professionnel à travers la simulation d’une interaction avec un agent conversationnel animé. Le verrou scientifique concerne la mise en place d’un modèle de raisonnement adaptatif et dynamique permettant de simuler différentes attitudes sociales (e.g. agressif, empathique, conciliant) à travers le comportement multimodal (verbal, non-verbal et paraverbal) de l’agent conversationnel animé. Il s’agira de plus de pouvoir diagnostiquer automatiquement la capacité de gestion de conflit d’un individu à partir des comportements multimodaux de l’utilisateur lors de la simulation. Pour ce faire des outils existants de reconnaissance automatique des signaux et comportements socio-émotionnels intégrés à la plateforme seront exploités. L’approche méthodologique utilisée pour construire les modèles de raisonnement et l’outil de diagnostic reposera sur des modèles hybrides combinant des approches à base de règles et un apprentissage automatique sur des corpus existants d’interactions dyadiques conflictuelles. La plateforme sera évaluée et comparée sur deux environnements virtuels d’apprentissage : un environnement par hologramme et un PC simple. Des évaluations perceptives auprès d’utilisateurs permettront de mesurer à la fois l’immersion des utilisateurs, leur perception de l’outils et de l’agent conversationnel animé et la performance comme outils de formation de la plateforme.

Application industrielle

Les recherches conduites dans le cadre de cette thèse seront directement associées à une application industrielle : le développement de la solution de recrutement numérique RECRUITROOM. Il s’agit d’un dispositif en ligne proposant des entretiens de préqualification conduits par un assistant RH virtuel. Cet assistant RH numérique dispose de capacités de compréhension du langage naturel et est incarné et animé grâce à un moteur 3D-temps réel. Les mises en situation professionnelles développées pendant ce travail de doctorat pourront être intégrées au cœur des entretiens de préqualification et/ou pourront être proposées de manière indépendante à l’entretien, dans une démarche complémentaire de qualification scientifique des candidats. Le dispositif RECRUITROOM sera disponible sur n’importe quel support numérique (mobile, tablette, ordinateur). Une version « physique » de la RECRUITROOM incarnée par un hologramme est disponible dans les locaux du LISN et pourra également constituer un terrain d’expérimentation pour le/la doctorant(e).

Le/la doctorant(e) bénéficiera de l’ensemble du matériel, des technologies et des services autour de la RECRUITROOM proposés par la société DAVI pour mener ses recherches et conduire ses expérimentations.

Encadrement

Nicolas Sabouret (Directeur de thèse, LISN-CNRS)

Magalie Ochs (Codirectrice de thèse, LIS-CNRS)

Céline Clavel (Co-encadrante de thèse, LISN-CNRS)

Delphine Potdevin (responsable industriel, LISN-CNRS/DAVI)

Lieu d’accueil du/de la doctorant(e)

Les deux laboratoires partenaires du projet sont susceptibles d’accueillir le/la doctorant(e) pendant toute ou partie de la durée de sa thèse : LISN, Université Paris-Saclay / Aix-Marseille Université. Le/la doctorant(e) sera également amené à effectuer des déplacements dans l’entreprise DAVI (Nevers, Bourgogne). Il/elle aura l’opportunité de voyager en France et à l’étranger pour présenter ses travaux dans des conférences scientifiques et rencontrer les autres chercheurs du domaine. Ces séjours ainsi que les déplacements entre l’entreprise et le laboratoire seront pris en charge par l’employeur et/ou le laboratoire.

Condition d’embauche

Le/la doctorant(e) sera embauché(e) en CDI par l’entreprise DAVI, avec un salaire brut mensuel de 1957 EUR.

Début de la thèse

La thèse est soumise à validation du dossier du candidat par l’Agence Nationale Recherche Technologie (ANRT) et à l’accord du Haut Fonctionnaire Sécurité Défense pour le CNRS. Début de thèse possible dès 2022 (selon décision de l’ANRT) avec un dépôt de candidature dès à présent.

Profil du/de la doctorant(e)

Formation

Master2 en sciences de l’informatique/école d’ingénieur informatique, avec une appétence particulière pour la recherche

Expertises indispensables

Intelligence Artificielle (apprentissage automatique / fouille de données, modélisation computationnelle)

Expertises complémentaires possibles

Création d’environnements virtuels / analyse du comportement / traitement d’image / VR / NLP / Animation 3D

Compétences non techniques requises

Approche interdisciplinaire, appétences pour les sciences sociales et la compréhension des processus humains, des émotions …

Compétences recherchées

Lecture de la littérature scientifique en français et anglais , rédaction en français et anglais, synthèse et expression orale, travail en équipe/collaboration/capacité d’écoute , adaptation à des environnements de travail variés, appétence pour le monde industriel / la R&D, curieux, aime apprendre et se former, autonome, bienveillant, participe à la dynamique du groupe