AMI
Thèmes de recherche de l’équipe AMI
Thèmes de Recherche
Les recherches de l’équipe s’articulent autour de trois axes : Mouvement et image, qui explore la représentation et l’utilisation du mouvement pour l’interaction ; Humains et IA, qui se concentre sur des sujets tels que l’apprentissage automatique, la co-agentivité et l’impact environnemental de l’IA ; et Handicaps, dédié à la conception d’outils pour l’évaluation et l’assistance des handicaps.
Mouvement et Image
Plusieurs axes de recherche interconnectés sont développés au sein de l’équipe pour favoriser les interactions par le mouvement grâce à de nouvelles représentations, de nouveaux modèles et de nouvelles applications du mouvement humain dans l’interaction humain-machine. Premièrement, AMIArchitectures et modèles pour l'Interaction contribue au développement de modèles pour l’analyse d’images, de vidéos et de mouvements humains à l’aide de la vision par ordinateur et de l’apprentissage automatique. Les principales contributions comprennent la création de représentations de données compactes pour la reconnaissance des activités, des gestes et de la langue des signes, ainsi que la détection d’anomalies dans les vidéos. En outre, des techniques d’analyse des mouvements basées sur des capteurs sont développées, à la fois d’un point de vue hardware et d’un point de vue logiciel. Deuxièmement, l’équipe conçoit et évalue des systèmes interactifs basés sur le mouvement, qu’elle applique dans des domaines variés tels que le spectacle vivant, les arts interactifs et l’apprentissage du mouvement. Les projets explorent les impacts sensoriels des représentations du corps virtuel et de la sonification interactive. Enfin, l’équipe mène des recherches fondamentales en sciences cognitives sur l’agentivité du mouvement et son importance pour la conception d’interactions avec des ordinateurs et des systèmes robotiques.
Humains et IA
L’équipe AMIArchitectures et modèles pour l'Interaction se concentre sur le développement d’approches de l’apprentissage automatique centrées sur l’humain, principalement par le biais de l’apprentissage automatique interactif (IML), qui donne la priorité à l’implication de l’utilisateur dans le processus d’apprentissage avec des mises à jour rapides et incrémentales des modèles. L’un des objectifs est de promouvoir la collaboration entre développeurs, experts en apprentissage automatique, experts métier et utilisateurs finaux. L’équipe développe des outils logiciels et étudie comment les personnes interagissent avec ces technologies, en fonction de leur expertise. Un autre axe d’étude explore la manière dont le sens d’agentivité peut changer lors d’actions conjointes avec l’IA par rapport à des actions conjointes entre humains. Enfin, l’équipe s’intéresse à l’impact environnemental de l’IA et de la technologie numérique, en plaidant pour des pratiques de recherche durables.
Handicaps
La recherche dans le thème « Handicaps » porte sur la conception et l’évaluation de technologies d’assistance pour les personnes ayant des besoins particuliers. Des projets sont menés pour divers troubles cognitifs, sensoriels et moteurs. L’équipe étudie les technologies dédiées au handicap moteur, notamment les interfaces tactiles pour le contrôle des fauteuils roulants, qui visent à réduire l’effort des personnes atteintes de maladies neuromusculaires, ainsi que les vêtements connectés et les objets intelligents qui aident à la rééducation des troubles musculo-squelettiques. AMIArchitectures et modèles pour l'Interaction contribue également à l’établissement de frameworks fondés sur la science pour les technologies d’assistance destinées aux troubles du développement neurologique tels que l’autisme et le TDAH, ainsi que de méthodes basées sur l’oculométrie pour l’analyse des comportements visuels et attentionnels. Enfin, des recherches sont menées sur l’accessibilité pour les malvoyants. En particulier, l’équipe mène des études fondamentales sur la perception des structures 2D sur des matrices tactiles à picots pour aider les utilisateurs à naviguer dans des documents numériques complexes.