Type
Rattachement
LAMIH UMR CNRS 8201
Détails
Description
Objectif :
- Optimiser des détecteurs de pose (qui exploitent, e.g., OpenPose, MMpose, et Theia) pour l’analyse des mouvements humains dans des séquences vidéo.
- Identifier les facteurs principaux associés aux troubles de la marche et au risque de chute
- Développer des modèles spécialisés en aprentissage machine et en vision par ordinateur pour reconnaitre les comportements à risque associés aux troubles de la marche et de l'équilibre.
- Intégrer un LLM pour analyser et interpréter les données vidéo et textuelles associées aux troubles de la marche.
- Concevoir et réaliser une plateforme d'aide au diagnostic utilisant les technologies développées.
- Valider les outils et la plateforme à travers des expérimentations en conditions écologiques.
Missions :
- Conduire des recherches collaboratives avec le LAMIH en France et le LIVIA, le LOI et l’IRL ILLS de l’ÉTS Montréal au Canada en vue de développer des outils innovants pour la détection des troubles de la marche.
- Spécification de la plate-forme, participation à sa conception : définition de son architecture, choix technologiques
- Publier des résultats de recherche dans des revues scientifiques et des conférences internationales.
- Participer à la rédaction de rapports et de documents techniques.
- Collaborer avec des chercheurs, ingénieurs, cliniciens et autres partenaires pour intégrer les résultats de recherche dans des applications pratiques.
Profil :
- Doctorat en automatique, informatique, ingénierie biomédicale, biomécanique, ingénierie électrique ou domaine connexe.
- Expérience avérée en vision par ordinateur, apprentissage automatique et analyse vidéo.
- Connaissance des techniques de détection de pose et d'analyse des mouvements humains.
- Familiarité avec les grands modèles de langage multimodal (LLM) et leur application.
- Compétences en programmation (Python, C++, etc.) et utilisation de bibliothèques d'apprentissage automatique (TensorFlow, PyTorch, etc.).
- Bonnes compétences en communication écrite et orale en anglais.
- Capacité à travailler de manière autonome et en équipe.
Salaire : 2 221,30 € net mensuel minimum (adaptable en fonction de l’expérience)
Candidature (CV, lettre de motivation, recommandations, …) :
Mathias Blandeau (Mathias.Blandeau@uphf.fr) et Philippe Pudlo (Philippe.Pudlo@uphf.fr)