Genèse d'un outil permettant la reconnaissance des états cognitifs
Introduction
AKIANI, entreprise spécialisée dans l'ergonomie et le design, souhaitait « monter en compétences » dans l'analyse de signaux physiologiques dans un domaine où il y a peu de littérature disponible. L'équipe POTIOC d'inria, spécialisée dans ce domaine, avait le bagage nécessaire pour les soutenir dans ce projet.
Méthodologie
Dans le cadre de collaboration avec des partenaires industriels, Inria vise à fournir une réponse adaptée aux besoins d'innovation des entreprises, en leur donnant la possibilité de monter des projets de R&D avec l'Institut, basés sur les connaissances et/ou les technologies prototypes issues des équipes de recherches du centre. Akiani s'est chargé de l'acquisition des données provenant d'élèves de l'Education Gaming School de Bordeaux, et Inria de la réalisation de l'algorithme de prédiction. Les données proviennent de trois sources différentes, électrocardiogramme, activité électrodermale et pupillométrie, et ont été étiquetées en amont. L'algorithme quant à lui se décompose en deux étapes majeures, l'extraction de caractéristiques puis l'approche machine learning.
Originalité / perspective
L'algorithme mis en place est une preuve de concept prometteuse, il permet d'ouvrir, entre autres, de nouvelles opportunités de marché pour Akiani. Sur un versant scientifique, ce qui est novateur c'est ce nouveau domaine d'application de ces algorithmes de machine learning.
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