Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur le sujet suivant : « Analyse de l'évolution comportementale d'un individu (lien social, moral, bien-être, …) contextualisée dans son environnement (temporel, spatial, …) par l'analyse de son utilisation des outils de télécommunication ».
Contexte global du sujet :
De précédents travaux de recherche Orange [1,2]ont établi des liens statistiques entre l'évolution de l'état de personnes (santé, moral, niveaux de relation sociale) et leur usage du téléphone (RTC, ToIP, mobile). Parallèlement, un système automatisé d'extraction des détails de télécommunication a été réalisé par nos équipes. Ce système exploite les données du Système d'Information Orange sur la base du recueil du consentement des titulaires des lignes concernées et sert au calcul des « Indices de Télécommunication » (ITs) qui ont permis d'établir les liens statistiques précédents. Les ITs sont aujourd'hui proposés dans le cadre de services pour l'heure expérimentaux et innovants à destination des professionnels médico-sociaux du suivi de personnes dépendantes, malades, ou encore « à risque ».
Le travail de thèse se fera dans le cadre d'un du laboratoire commun Telecom4Health (T4H) dont AGEIS/ED-ISCE « Ingéniérie pour la santé, la cognition et l'environnement » à l'UGA fait partie.
Objectif scientifique - verrous à lever :
L'objectif de la thèse est de caractériser l'association de l'évolution d'« indices télécom » avec le bien-être des individus et de leur contexte.
Selon l'approche de la médecine dite « 5P» [3], dans un environnement « VUCA» [4], et un contexte légal contraint [5], il s'agit de faire la part des choses entre les variations liées intrinsèquement à l'individu (éléments intra-personnels où la personne est sa propre référence au cours du temps) de celles induites par son environnement (même espace temporel et géographique).
Une approche possible consiste à comparer au fil du temps un individu à 3 éléments :
- lui-même, avec ses variations intrapersonnelles,
- un « proche », par exemple avec un aidant, avec une cohorte de dyades,
- aux autres personnes de la cohorte du même espace géographique et temporel.
Déroulement prévisionnel :
Etape 1 (env. 6 mois) : Etat de l'art sur le sujet, montée en compétences sur les outils (plate-forme Orange, héritage technique des travaux précédents), intégration organisationnelle dans les expérimentations (en cours ou à lancer).
Etape 2 (env. 12 mois) : Elaboration de l'approche (données, mesures, scénarios et définitions des nouveaux indicateurs télécom investigués), premières implémentations des approches algorithmiques retenues.
Etape 3 (env. 10 mois) : Evaluation : finalisation de collectes des données, évaluation de l'approche retenue, ajustement des algorithmes, comparaison et évaluation selon l'état de l'art.
Etape 4 (6 à 8 mois) : Rédaction du manuscrit de thèse et préparation de la soutenance.
[1] Thèse de Carole Hem - déc 2015 « Le téléphone, un artefact témoin du bien-être des personnes-âgées »
[2] Thèse de Timothée Aubourg - déc 2020 « De l'intérêt de l'analyse des comptes rendus d'appels téléphoniques pour mieux suivre l'état de santé de la personne âgée. Applications à la dépression et aux rythmes circadiens dans le cadre du phénotype digital téléphonique en santé mobile. »
[3] Personnalisée, Préventive, Prédictive, Participative, Pertinente
[4] Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity
[5] cf RGPD et e-Privacy
about you
Master 2 ou équivalent. Mathématique appliquées - Statistiques et traitement de données, Data Science/Intelligence Artificielle.
Une première expérience dans des projets statistiques/sciences des données/apprentissage automatique pour le suivi longitudinal est un plus appréciable.
Data scientist, statisticien-ne : bonne connaissance des fondamentaux en mathématiques appliquées aux sciences des données et à l'analyse statistique. Des connaissances relatives au monde de la santé est un plus.
Aptitude à mettre en oeuvre des compétences en analyse de données : apprentissage statistique, apprentissage automatique non-supervisées/supervisées, etc.
Aptitude à mettre en oeuvre de nombreux langages et outils : IA supervisée et non supervisée, R, Python, Spark, etc.
Facilité à collaborer dans un milieu pluridisciplinaire et partenarial (externe à Orange et au laboratoire académique).
Capacité à transférer et documenter techniquement ses résultats. Partage de connaissances et rayonnement scientifique.
additional information
Les travaux de la thèse s'inscrivent dans une démarche de recherche soutenue et structurée depuis un certain nombre d'années, avec des perspectives de débouchés de services innovants pour les professionnels du médico-social, au bénéfice de personnes dépendantes, malades, ou à risque.
La thèse pourra s'appuyer sur des cohortes déjà existantes et d'autres à lancer (prévisionnel fin 2021/début 2022) dans des cadres de relations partenariales externes (expérimentations avec évaluations cliniques).
department
Au sein de la Division Orange Innovation, Orange Labs Services porte la responsabilité technique globale des services proposés par Orange, de la stratégie à la maintenance des solutions mises en oeuvre partout dans le monde.
Vous serez accueilli-e au sein de l'équipe IPSO (Internet of things : Platforms and Services for connected Objects) du laboratoire MIS (M2M, Internet of Thing, Smart Cities), de la Direction BIZZ d'OLS.
Le département MIS a pour mission de développer et accélérer l'innovation (Recherche, Anticipation et Delivery) autour des plateformes et services relatives au monde des objets connectés essentiellement pour les villes intelligentes et les clients entreprises afin d'accompagner leur transformation digitale.
L'équipe IPSO contribue à différents projets de Delivery et de Recherche dans ce domaine. Elle contribue essentiellement aux projets du portefeuille IoT sur des verticales métiers et des projets de recherche de Domaine de Recherche Digital Society (DIS) autour des verticales du « Healthcare » et de la « Smartcity ».
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