Chercheur contractuel F/H : Agents conversationnels incarnés et adaptation de l’expérience d’apprentissage en environnements immersifs

Mission

Concevoir et évaluer des agents conversationnels incarnés, fondés sur l’IA générative, qui adaptent l’échange avec l’apprenant à ce qu’il a vécu dans un environnement immersif ou interactif, et étudier l’effet de leur représentation, de leur rôle et de leur comportement sur l’engagement, la curiosité, la compréhension et la confiance.

Activités

• Conception de personnages virtuels et de leurs variations de représentation et d’animation ;

• Intégration d’agents génératifs ancrés et de mécanismes d’adaptation de l’échange ;

• Conception et conduite d’expérimentations avec utilisateurs sur deux contextes d’apprentissage ;

• Contribution à la généralisation de l’approche entre les environnements des deux équipes partenaires ;

• Valorisation scientifique

• Participation à l’encadrement d’étudiants.

Informations complémentaires

Dates pour candidater

Du 23/10/26 au 23/11/26

Type de contrat et date prévisionnelle de recrutement

Contrat à durée déterminée - durée prévue de 24 mois - à pourvoir dès que possible

Salaire mensuel brut

Selon expérience et financement

Volume horaire

1 607 heures/an

Environnement et contexte de travail

Le poste s’inscrit dans le cluster PostGenAI@Paris, lauréat de l’appel IA-Cluster (France 2030, 35 M€ sur cinq ans), piloté par Sorbonne Université, et plus précisément dans son programme d’accélération collaboratif « Integrated multimodal AI to adapt learning content to multiple users’ needs ». Il est porté conjointement par le laboratoire Heudiasyc (UTC, UMR CNRS 7253) et l’équipe MOCAH du LIP6 (Sorbonne Université), et s’appuie sur le projet ANR ITS-STORY, qui développe une expérience de réalité mixte pour la médiation mémorielle au Mémorial de Royallieu. Accueil à Heudiasyc, Compiègne, avec des séjours réguliers au LIP6.

Requirements

• Compétences

• Conception d’environnements et de personnages virtuels ;

• Expérimentation avec utilisateurs ;

• Connaissance des modèles génératifs appréciée.

• Diplôme, formation et habilitation

• Doctorat en informatique ou discipline connexe.

• Expérience

• Une première expérience postdoctorale est vivement souhaitée.