Recherche

Ces recherches étudient comment apprendre des représentations utiles à partir de données bruitées, variables et multimodales tout en permettant l’inspection des modèles. La parole et l’affect constituent des contextes d’évaluation exigeants. Les orientations actuelles s’étendent à la modélisation fiable de signaux physiologiques et comportementaux, à l’incertitude et à la vérification visuelle des modèles.

Le bureau relie chaque axe aux articles et logiciels associés. Ces fiches distinguent les résultats publiés des orientations futures et conservent le contexte d’évaluation.

Apprentissage profond, représentations apprenables et analyse temps-fréquence ; apprentissage multimodal ; IA explicable et responsable. L’évaluation mobilise la calibration, la robustesse, l’incertitude, la conception expérimentale et les tests statistiques.

Une question récurrente est de préserver les structures mathématiques utiles tout en adaptant le modèle à sa tâche, et de rendre ses prédictions examinables par un spécialiste du domaine.

Parole et audio, signaux comportementaux et physiologiques, séries temporelles et combinaisons multimodales de texte, d’audio et de vidéo. Les recherches prennent en compte des données bruitées, incomplètes et sensibles, dont des appels de crise traités dans un cadre éthique approuvé.

La reconnaissance des émotions vocales sert de contexte d’évaluation méthodologique. Étendre la modélisation fiable et la vérification visuelle des modèles à la santé constitue une orientation de recherche, en explicitant les exigences de chaque application.

Python, PyTorch, TensorFlow, R et SQL soutiennent la modélisation et l’analyse ; Git, Docker et Linux, le développement logiciel et la reproductibilité. Les dépôts publics relient les implémentations aux articles, aux configurations et aux consignes d’évaluation.

La démarche combine tests logiciels et gestion de versions avec ablations, analyses d’erreurs, vérifications de robustesse et attention aux résultats négatifs. La reproductibilité suppose aussi de documenter les conditions d’accès aux données.