Détail du poste Établissement : Université Grenoble Alpes École doctorale : EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal Laboratoire de recherche : Grenoble Images Parole Signal Automatique Direction de la thèse : Denis BEAUTEMPS ORCID 0000000196253018 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-31T23:59:59 La reconnaissance automatique de la langue des signes française (LSF) et sa traduction vers le français écrit constituent un défi scientifique majeur. Contrairement aux langues écrites, la langue des signes repose sur un signal visuel continu mobilisant simultanément les mains, le visage et le corps. Plusieurs difficultés spécifiques compliquent cette tâche : la présence de signes plus ou moins lexicalisés, la segmentation des séquences en unités linguistiques, les différences syntaxiques entre la LSF et le français, ainsi que la nécessité de convertir directement une séquence vidéo en texte. Les travaux fondateurs de Necati Cihan Camgöz ont montré l'intérêt des architectures encodeur-décodeur basées sur les Transformers pour la traduction automatique de la langue des signes. En particulier, l'utilisation d'une représentation intermédiaire sous forme de gloses améliore significativement les performances par rapport à une traduction directe de la vidéo vers le texte. Ces approches ont principalement été évaluées sur le corpus RWTH-PHOENIX-Weather 2014, constitué de vidéos en langue des signes allemande dans un contexte lexical relativement contraint. Dans le cas de la LSF, les travaux menés au LISN et au GIPSA-lab ont mis en évidence la richesse linguistique des données, avec une proportion importante de signes non lexicaux ou illustratifs. Des modèles de reconnaissance exploitant les coordonnées 3D issues de MediaPipe Holistic et des architectures récurrentes ou multi-flux ont permis d'obtenir des résultats encourageants pour la reconnaissance des signes lexicaux. Parallèlement, la base de données MediaPi-RGB,
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