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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

IA pour la modélisation du stress de l'athlète H/F


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche.

Acteur majeur de la recherche, du développement et de l'innovation, le CEA intervient dans le cadre de ses quatre missions :
. la défense et la sécurité
. l'énergie nucléaire (fission et fusion)
. la recherche technologique pour l'industrie
. la recherche fondamentale (sciences de la matière et sciences de la vie).

Avec ses 16000 salariés -techniciens, ingénieurs, chercheurs, et personnel en soutien à la recherche- le CEA participe à de nombreux projets de collaboration aux côtés de ses partenaires académiques et industriels.  

Référence

2021-18387  

Description de l'unité

Le laboratoire Signaux et Systèmes de Capteurs (LSSC) est focalisé sur la fusion de signaux pour les capteurs embarqués, il regroupe la quasi-totalité des experts en traitement du signal et informatique du Service Systèmes de Capteurs et Electronique pour l'énergie (SSCE) du département Systèmes (DSYS). Son savoir-faire consiste à développer des algorithmes, embarqués sur plateformes ou non, visant la réalisation de fonctions de haut niveau (comme la détection, l'estimation, l'identification) à partir de signaux de capteurs ou réseaux de capteurs couvrant plusieurs modalités. Ces compétences sont associées à une bonne connaissance de la physique des capteurs et à l'élaboration de bases de données de qualité constituées de signaux issus d'environnements réels. Ses principaux axes applicatifs sont la capture de contexte (gestes, états mentaux, environnement) et la surveillance d'état des structures.

Description du poste

Domaine

Sciences pour l'ingénieur

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

IA pour la modélisation du stress de l'athlète H/F

Sujet de stage

La gestion du stress est un élément clé de la performance de l'athlète de haut niveau. L'objectif du stage est de développer un modèle d'évaluation du stress estimé à partir de certains signaux physiologiques et sur un modèle d'apprentissage supervisé et personnalisé à chaque sujet.

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Contexte :

Le stress est l’une des principales émotions ressenties lors par les sportifs en phase de préparation ou durant un évènement sportif (compétition). C’est un processus subjectif qui dépend de l’événement mais aussi et surtout de l’évaluation par le sportif de la situation et de ses propres ressources dont il dispose pour réussir. On considère généralement qu’il existe un stress « positif » également appelé zone optimale de performance, et un stress négatif qui correspond à une diminution des performances engendrée aussi bien par le trop de stimulation que le manque de stimulation. C’est la théorie du «U» inversé.

Le stress se traduit par une modification de certains signaux physiologiques mesurables tels que la conductance dermale, le rythme cardiaque. Ces signaux peuvent être mesurés de manière peu invasive par des capteurs portables et peu invasifs (montre bracelet, ceinture)

Le laboratoire LSSC a développé un modèle de stress générique adapté aux activités de la vie quotidienne (déplacements, vie professionnelle, …). Ce modèle, embarqué dans une application pour smartphone, repose sur l’extraction de caractéristiques (features) à partir des signaux mesurés par une montre (Empatica E4) et fusionnés par une méthode de régression supervisée.

Le sport de compétition est particulièrement adapté à la mesure du stress. D’une part celui-ci a un impact direct sur les performances et d’autre part parce la quasi-immobilité du sujet limite les perturbations induites par le mouvement. Toutefois, les athlètes ne disposent pas d’outils fiable pour évaluer de façon objective leur niveau de stress.

 

Objectifs et travail à réaliser :

L’objectif du stage est de développer un modèle de stress adapté au sportif et reposant sur la mesure de signaux physiologiques et une régression par méthode d’apprentissage supervisé (Machine Learning). Dans un premier temps, le stagiaire prendra en main le modèle de stress préexistant au LSSC. Dans un second temps, il développera un nouveau modèle de stress optimisé pour le tir sportif et en évaluera les performances sur une base de test. Dans un troisième temps, il testera une approche de personnalisation du modèle à chacun des sujets (Incrémental Learning).

Moyens / Méthodes / Logiciels

Les développements se feront en Python

Profil du candidat

3ème année d'école d'ingénieur avec une spécialisation en Sciences des Données et/ou Traitement du Signal

Localisation du poste

Site

Grenoble

Localisation du poste

France, Auvergne-Rhône-Alpes, Isère (38)

Ville

Grenoble

Critères candidat

Diplôme préparé

Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs

Formation recommandée

Science des données - Traitement du signal

Possibilité de poursuite en thèse

Oui