Détail du poste Établissement : Université Grenoble Alpes École doctorale : ISCE - Ingénierie pour la Santé la Cognition et l'Environnement Laboratoire de recherche : Grenoble Images Parole Signal Automatique Direction de la thèse : Marco CONGEDO ORCID 0000000321960409 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-19T23:59:59 Ce projet de thèse s'inscrit dans le domaine des interfaces cerveau-ordinateur (BCI), où la géométrie riemannienne est devenue une approche clé pour analyser les signaux EEG. En représentant ces signaux par des matrices de covariance et en exploitant leur structure géométrique non euclidienne, il est possible d'obtenir des performances de classification très compétitives. Le sujet vise à intégrer cette approche dans des réseaux de neurones profonds, donnant naissance à des architectures dites riemanniennes. L'objectif principal est de concevoir des réseaux à la fois performants, parcimonieux et interprétables, en s'appuyant sur des connaissances en physiologie et électrophysiologie du cerveau. Cela implique notamment le développement de nouvelles couches adaptées à la structure des données, ainsi que de fonctions d'activation innovantes basées sur des modèles physiologiquement plausibles, comme des mélanges de gaussiennes appliqués aux valeurs propres. Le/la doctorant(e) devra mobiliser des compétences en géométrie riemannienne, en neurosciences et en apprentissage profond, afin de proposer de nouvelles architectures et de les évaluer sur des bases de données BCI ouvertes. Ce travail s'inscrit dans une dynamique internationale forte à l'intersection de l'intelligence artificielle, de la géométrie différentielle et des neurosciences, avec pour ambition d'améliorer à la fois les performances et l'explicabilité des modèles. La géométrie riemannienne joue aujourd'hui un rôle fondamental dans l'analyse des signaux EEG issus des interfaces cerveau-ordinateur. L'approche consiste à représenter les segments de signaux multivariés
Recruteur ou personne concernée par cette annonce ? Demander la suppression