Thèse Réactivité Émotionnelle et Trajectoires Post-Traumatiques une Approche Multimodale en Vision par Ordinateur H/F - 59

Établissement : Université de Lille
École doctorale : Biologie Santé de Lille
Laboratoire de recherche : Lille Neurosciences & Cognition
Direction de la thèse : Thomas FOVET ORCID 000000030077624X
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-04-28T23:59:59

Les approches de vision par ordinateur permettent aujourd'hui d'analyser de manière totalement non invasive les comportements non verbaux ainsi que certains indices physiologiques à partir de simples vidéos. Ces méthodes sont largement utilisées en psychologie, en neurosciences et en médecine pour l'étude des émotions, notamment dans le cadre d'approches multimodales combinant signaux comportementaux et physiologiques. Leur application via webcam, directement dans un navigateur web, ouvre des perspectives intéressantes pour accéder à de larges populations ou à des populations difficiles à rencontrer dans un cadre clinique traditionnel, et pour assurer un suivi longitudinal à distance. C'est notamment le cas des personnes confrontées à un évènement potentiellement traumatique. Environ 70% de la population générale vit au moins un évènement de ce type au cours de sa vie, et 5,6% développent un trouble de stress post-traumatique (TSPT), un trouble caractérisé, entre autres, par des perturbations affectives. Une grande partie des personnes exposées, en particulier celles qui ne développent pas de TSPT, n'est jamais rencontrée dans le système de soins, alors même que leur étude est cruciale pour comprendre les mécanismes de vulnérabilité et de résilience, dans un contexte marqué par une forte hétérogénéité des trajectoires post-traumatiques. Dans ce cadre, l'objectif de la thèse sera d'utiliser un modèle de vision par ordinateur léger, accessible et fonctionnant dans un navigateur web, afin d'analyser de manière multimodale les réponses comportementales et physiologiques induites par des stimuli affectifs, dans le but d'évaluer la réactivité émotionnelle de personnes exposées à des évènements potentiellement traumatiques et de prédire leurs trajectoires post-traumatiques.

L'étude se structurera autour de deux axes complémentaires. Le premier axe visera à développer et valider un paradigme expérimental en ligne permettant de mesurer la réactivité émotionnelle dans une population normative. Les participants, recrutés via un panéliste, évalueront la valence et l'arousal d'images de scènes naturelles générées par l'IA, tandis que leur webcam enregistrera les marqueurs comportementaux et physiologiques. Les données recueillies dans ce cadre en ligne seront comparées à des données acquises en laboratoire, afin d'évaluer la validité, la robustesse et les limites des mesures obtenues à distance. Cet axe permettra d'identifier les indicateurs concordants avec l'expérience émotionnelle, de définir des profils de réactivité dans la population générale, et d'établir une base méthodologique solide pour l'axe suivant.

Le second axe s'intéressera aux trajectoires post-traumatiques au sein d'une cohorte étudiante exposée à des évènements potentiellement traumatiques. Au premier temps de mesure (T1), trois groupes seront comparés : non exposés, exposés sans TSPT et exposés avec TSPT. Une analyse longitudinale sera ensuite conduite auprès des participants récemment exposés, avec un suivi à trois mois, puis à un an. L'objectif sera d'identifier les marqueurs comportementaux et physiologiques associés, d'une part, au développement du TSPT, et d'autre part, aux processus de résilience, en cohérence avec les modèles décrivant des trajectoires post-traumatiques différenciées. Cette approche permettra de mieux comprendre la dynamique des réponses émotionnelles dans les mois suivant un traumatisme et d'évaluer le potentiel prédictif des marqueurs multimodaux.

Ce projet ambitionne ainsi de contribuer à une meilleure compréhension des mécanismes émotionnels en jeu dans les suites d'un traumatisme et de proposer une méthodologie accessible et adaptée à de larges populations. Les outils développés pourraient, à terme, renforcer les dispositifs d'évaluation clinique et permettre un suivi plus fin et précoce des personnes à risque, tout en s'intégrant dans une démarche respectueuse de la confidentialité et des contraintes techniques des études en ligne.

Les approches récentes de vision par ordinateur permettent aujourd'hui d'analyser de manière totalement non invasive les comportements non verbaux ainsi que certains indices physiologiques à partir de simples vidéos. Ces méthodes sont désormais largement utilisées en psychologie, en neurosciences et en médecine pour l'étude des émotions, notamment dans le cadre d'approches multimodales combinant signaux comportementaux et physiologiques. Leur application via webcam, directement dans un navigateur web, ouvre des perspectives particulièrement intéressantes pour accéder à de larges populations ou à des populations difficiles à rencontrer dans un cadre clinique traditionnel, et pour assurer un suivi longitudinal à distance. C'est notamment le cas des personnes confrontées à un évènement potentiellement traumatique. Environ 70% de la population générale vit au moins un évènement de ce type au cours de sa vie, et 5,6% développent un trouble de stress post-traumatique (TSPT), un trouble caractérisé, entre autres, par des perturbations affectives. Une grande partie des personnes exposées, en particulier celles qui ne développent pas de TSPT, n'est jamais rencontrée dans le système de soins, alors même que leur étude est cruciale pour comprendre les mécanismes de vulnérabilité et de résilience, dans un contexte marqué par une forte hétérogénéité des trajectoires post-traumatiques. Dans ce cadre, l'objectif de la thèse sera d'utiliser un modèle de vision par ordinateur léger, accessible et fonctionnant dans un navigateur web, afin d'analyser de manière multimodale les réponses comportementales et physiologiques induites par des stimuli affectifs, dans le but d'évaluer la réactivité émotionnelle de personnes exposées à des évènements potentiellement traumatiques et de prédire leurs trajectoires post-traumatiques.