Avis de soutenance HDR - Imen TRABELSI

Imen TRABELSI présentera ses travaux en vue de l'obtention de son habilitation à diriger des recherches (HDR).

Titre des travaux : Analyse intelligente des signaux biomédicaux temporels : des algorithmes aux applications cliniques
Lieu de soutenance : salle 0.006, Campus Condorcet, bâtiment de recherche Nord, 14 cours des Humanités, 93322 Aubervilliers
Date et heure : 16 juin 2026 à 14h
Membres du jury : Éric AZABOU, Valeria MARTINEZ, Isis TRUCK, Charles TIJUS, Salma MESMOUDI, Jean BERGOUNIOUX, François JOUEN (Garant d’Habilitation)

Les travaux présentés dans ce mémoire d’habilitation s’inscrivent à l’interface entre l’intelligence artificielle, le traitement du signal biomédical et la médecine clinique. Ils reposent sur un fil conducteur transversal : l’extraction automatique de biomarqueurs discriminants à partir de signaux temporels complexes à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique. 

Le parcours scientifique présenté s’articule en deux grandes étapes. La première, issue des travaux doctoraux, porte sur la reconnaissance automatique des émotions en parole, mobilisant une combinaison de modèles génératifs et discriminatifs pour la comparaison de séquences temporelles. Ces travaux ont établi les fondations méthodologiques : robustesse face aux données rares et modélisation de la variabilité, qui irriguent l’ensemble du parcours. Une seconde étape élargit ces approches à l’analyse du mouvement humain, à travers des méthodes intégrant la variation totale et la segmentation temporelle contrainte. 

Le cœur des travaux actuels, et l’axe dominant de cette soutenance, porte sur l’analyse automatisée du mouvement infantile par vidéo à des fins de détection précoce en pédiatrie , conduite en étroite collaboration avec les équipes cliniques de l’hôpital Raymond-Poincaré (AP-HP). L’ambition centrale est le développement de biomarqueurs moteurs objectifs et précoces pour des pathologies neurologiques du nourrisson. Face aux défis spécifiques de ce domaine, les solutions développées mobilisent l’apprentissage par transfert, l’apprentissage actif, l’apprentissage faiblement supervisé et des pipelines hybrides combinant descripteurs explicites et représentations apprises. 

Le projet scientifique prospectif est structuré autour de trois verrous méthodologiques complémentaires (estimation de pose adaptée aux nourrissons, modélisation temporelle multi-échelle, apprentissage en contexte de données rares). Sa faisabilité est renforcée par l’accès à des cohortes en cours de constitution et par l’obtention de plusieurs financements.