Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : Doctorants

Laboratoire/Entreprise : LSIS (Univ. Aix-Marseille-CNRS) / Calea Solutions
Durée : 3 ans
Contact : patrice.bellot@univ-amu.fr
Date limite de publication : 2015-09-15

Contexte :
sujet en partenariat entre
Caléa Solutions (www.caleasolutions.com et https://www.facebook.com/caleasolutions)
et le LSIS (Laboratoire des Sciences de l’Information et des Systèmes), équipe DIMAG , Université Aix-Marseille (http://www.lsis.org/spip.php?id_rubrique=290)

Mots clés :
————–
fouille de textes, affective computing, recherche d’information, analyse de sentiments, apprentissage automatique et traitement automatique des langues,

Sujet :
L’entreprise Caléa développe une plateforme de messagerie instantanée
pour smartphones. Pour enrichir la communication dans les messageries instantanées,
l’entreprise Caléa intègre dans sa plateforme l’utilisation d’icônes tel
que les Emojis. Dans ces messageries dites « sociales », les emojis (ou
émoticônes) constituent en effet une forme d’écriture à part entière,
plébiscitée par les utilisateurs pour sa capacité à exprimer certaines
émotions ou attitudes vis-à-vis du message texte. Aujourd’hui, les
utilisateurs naviguent dans des bibliothèques contenant parfois plus de
5000 emojis pour sélectionner l’icône correspondant au message
non-verbal qu’il souhaite transmettre.

Pour améliorer l’ergonomie des interfaces et ainsi faciliter cette
communication non-verbale, l’objectif de cette thèse est de proposer
des approches innovantes et efficaces en vue de réaliser un
système de recommandation automatique d’emojis. Cette recommandation
automatique sera générée suivant l’état affectif inféré de
l’utilisateur, le contexte conversationnel, le profil de l’utilisateur.
Il s’agira de mettre en place une
détection automatique et temp réel des émotions et des sentiments de
l’utilisateur. L’objectif est d’aller
au-delà d’un système à base de mots clés (« key word spotting »)
largement utilisé en analyse de sentiments. La méthodologie reposera sur
l’apprentissage automatique d’un modèle utilisateur pour déterminer à la
fois son profil (e.g. préférences, centres d’intérêt) et son usage habituel des
« émojis » (e.g. comment et dans quels contextes les emoji sont utilisées). Les
données utilisées seront à la fois les données générées par
l’utilisateur lui-même (e.g. dans les conversations instantanées), les
données fournies par le terminal (e.g. la géolocalisation), et d’autres
informations puisées sur le web et permettant de qualifier le contenu textuel.
Le corpus sera fourni par l’entreprise Caléa. La recommandation d’emojis sera réalisée
automatiquement et sera interactive,
i.e. l’utilisateur pourra corriger les emojis proposés, pour permettre
un apprentissage actif et ainsi une
adaptation des recommandations à chaque utilisateur et chaque contexte.

Profil du candidat :
Le profil souhaité est Bac+5, école d’ingénieur ou Master Recherche en informatique.

Formation et compétences requises :
Des compétences en apprentissage automatique seront un réel plus.
Des compétences en programmation en java sont nécessaires.
Une forte motivation, des capacités de synthèse, de rédaction et de présentation des travaux (anglais) et à s’intégrer dans une équipe sont
également demandées.

Adresse d’emploi :
magalie.ochs@lsis.org
patrice.bellot@univ-amu.fr