Ce projet de recherche fait appel à des approches de type machine-learning pour capturer les stratégies singulières déployées par l’humain pour explorer son environnement. Il repose sur l’analyse d’une base de données d’ampleur planétaire de plus de 4 millions de trajectoires spatiales (collectées via un jeu vidéo, Sea Hero Quest), une des plus grandes bases de comportements humains conçue à des fins de recherche.
Lauréat de l’appel à projets Recherche 2018
Laboratoire régional impliqué : LS2N
CaDySiT a reçu le soutien des RFI OIC et Atlanstic2020 pour une thèse environnée.
Financeur : Région Pays de la Loire.
Présentation
La compréhension des stratégies que nous mettons en œuvre pour explorer notre environnement est centrale dans de nombreux champs disciplinaires, allant des sciences cliniques à la robotique en passant par le traitement d’images.
Dans ce projet, nous nous concentrerons sur l’exploration visuo-spatiale de notre environnement à travers l’analyse de 1/ trajectoires oculaires (eye-tracking) et 2/ trajectoires de déplacement physique dans un environment virtuel. Nous formulons l’hypothèse que ces trajectoires constituent une riche source d’information tant à propos de la personne les ayant effectuées (état cognitif, profil démographique) qu’à propos de l’environnement les ayant suscités (contenu si image, topologie si environnement physique).
Pour capturer ces informations, nous développerons des formes de représentations de ces signaux complexes que sont les trajectoires ainsi que des outils de machine learning capable de les regrouper (clustering non supervisé) et de les classifier (apprentissage supervisé).
Méthodologie
Nous nous baserons sur des bases de données de grandes ampleurs pré-existantes. Pour les trajectoires oculaires nous nous intéresserons en particuliers à l’exploration des visages, dont les variations reflètent de nombreux troubles neuropsychologiques comme l’autisme. Pour les trajectoires spatiales, nous utiliserons la base de données issue du jeu vidéo Sea Hero Quest qui a permis de capturer les stratégies de navigation spatiale de plus de 4 millions de personnes à travers la planète (www.seaheroquest.com).
Calendrier
Septembre 2019 : début d’une thèse de doctorat.
Perspectives
Ces travaux s’inscrivent notamment dans l’axe de recherche autour de la santé du futur. Les outils proposés permettront aux médecins d’effectuer des tests rapides, peu coûteux et ludiques afin de les assister dans le diagnostic précoce de différents troubles neuropsychologiques.
Contacts
Antoine Coutrot, Chargé de recherche au CNRS / LS2N (antoine.coutrot@ls2n.fr)