Laboratoire d'Informatique de l'Université du Maine

Le sujet proposé par le LIUM s'inscrit dans le projet IEIAH du LIUM dans une perspective d'ingénierie d’un système de formation ouverte et à distance (FOAD) et se situe à l'intersection des domaines constitués par les EIAH et le Génie Logiciel, plus particulièrement de la conception pédagogique, de l’opérationnalisation des situations d’apprentissage et de l’end- user computing. Il existe des plateformes qui favorisent l’opérationnalisation des scénarios pédagogiques, mais nous constatons que le plus souvent les scénarios sont produits par un éditeur interne à la plateforme, ou alors sont dépendants d’une approche normée (type IMSLD). Dans ces deux cas, les enseignants sont contraints par l’environnement ou le formalisme dédié. En particulier, l’approche normée IMSLD reste encore trop complexe pour les enseignants, requérant l’aide d’experts pédagogiques. Nous nous intéressons en particulier aux approches de scénarisation à base de patrons, d’une part parce qu’ils favorisent l’expression par les enseignants de leurs besoins pédagogiques (cristallisation et capitalisation des concepts pédagogiques) [Laurillard 2012] [Rohse et Anderson 2006] [Mor et Winters 2007] et d’autre part parce qu’ils offrent un cadre formel permettant leur opérationnalisation sur un dispositif de formation. L’objectif du travail de recherche est de proposer aux enseignants un support à l'activité d‘opérationnalisation de scénario par un outil d’assistance exploitant une bibliothèque de patrons, indépendant de la plateforme cible.

Ce sujet de thèse vise à proposer et expérimenter de nouvelles solutions afin de voir émerger des systèmes de transcription automatique à latence réduite robustes pour traiter des flux audio. Rendre les systèmes de transcription automatique plus robustes implique généralement une augmentation du temps de calcul nécessaire au traitement de la parole: l'architecture des systèmes de reconnaissance de la parole les plus robustes est généralement une architecture multi-passes. Cela signifie que différentes étapes de traitements successifs sont nécessaires lors du décodage de la parole, les dernières étapes utilisant des bases de connaissances plus adaptées et plus efficaces sur un plus petit espace de recherche défini par les étapes précédentes. Cette architecture multi-passes implique un retard important entre la réception du signal audio et l'émission d'hypothèse de reconnaissance de la parole et limite l'utilisation de systèmes de transcription automatique robustes à des usages très contraints. Ce sujet de thèse mettra l'accent sur la vitesse et sur la réduction de la latence de ce type de systèmes, et proposera plusieurs solutions pour accélérer le processus de reconnaissance et à réduire le temps de réponse.

Depuis quelques années, le nombre de documents numériques (texte, audio ou encore vidéo) accessibles au public a explosé, notamment grâce/à cause du web. Ces documents sont une source d’informations précieuse mais encore faut-il pouvoir retrouver l’information voulue. L’objectif de cette thèse est de trouver des stratégies pour indexer de façon automatique ces contenus multimédia en développant un Système de Reconnaissance Automatique de la Parole (SRAP) adapté à cette tâche qui implique des problématiques spécifiques, en particulier au niveau de la gestion du vocabulaire.

The computer science department of the University of Le Mans (LIUM) welcomes applications for a postdoc position in statistical machine translation. The initial contract will be for one year, but an extension of up to three years is possible. The position is immediately available and applications are accepted until the position is filled. Salary starts at 32.500 Euro, in function of qualification and experience. LIUM performs research on new machine learning algorithms applied to statistical machine translation. Topics of interest are continuous space translation and language models, discriminative and unsupervised training, adaptation techniques, integration of linguistic knowledge, etc. We are mainly working on the translation of French, Arabic and Mandarin. Fluency in one of these languages is a plus, but not a necessary condition. The working language is English (or French ;-) LIUM has successfully participated in recent international evaluations, in particular NIST'08 and WMT'08. We are involved in large international research projects and cooperate with several European research institutes. A large high performance cluster is available to support the research. Le Mans is located in between Paris and the Atlantic ocean (both reachable in less than 1 hours by high speed train), near the Loire valley with many wineries, outdoor activities, etc. Applications should be sent by email to Holger Schwenk, including CV, list of publication, 2 or 3 most relevant publications and the names of two referees.