Chercheur postdoctoral en traitement automatique du langage

Contexte de l'engagement

Dans le cadre du projet Mind-It « Peut-on détecter de manière précoce la
maladie d'Alzheimer à partir de données numériques ? », subventionné par
la Fondation Recherche Alzheimer, l'UCLouvain (Belgique) recherche un
chercheur post-doc en traitement automatique du langage ou profil
similaire pour un projet de 12 mois. Engagement entre le 1e septembre et
le 1e décembre 2020 (flexible).

Au cours des vingt dernières années, la communauté scientifique a fait
d'énormes progrès pour détecter la maladie d'Alzheimer (MA) avant
l'apparition des symptômes cliniques. Aujourd'hui, les méthodes de
détection nécessitent une ponction invasive ou sont très
coûteuses. Ainsi, le développement d'outils de dépistage abordables et
peu invasifs pour détecter la MA dans la population générale serait
d'une grande aide pour la recherche et les applications cliniques. Pour
y répondre, nous proposons une analyse automatisée des caractéristiques
linguistiques des messages électroniques. En effet, les smartphones
conservent désormais les « messages envoyés » pendant plusieurs années,
même chez les seniors, ce qui nous permet d'analyser rétrospectivement
les changements linguistiques longitudinaux dans les données narratives
écrites.

Job Description

Le poste reposera sur le lot de travaux suivants :

1. Composantes sociale et adaptatives. Suivi de la collecte de messages
   inaugurée depuis 2019. Uniformisation des formats suivant des
   algorithmes prédéveloppés et anonymisation des données.
2. Composantes lexicales. Des techniques lexicométriques seront
   utilisées pour appréhender la richesse du vocabulaire et
   l'utilisation de mots « vides » : des métriques comme type / token et
   hapax legomena ratio seront utilisées.
3. Composantes syntaxiques et orthographiques. Nous évaluerons
   statistiquement la capacité de chaque patient à produire ou à éviter
   des fautes d'orthographe dans le temps. Il est à noter que nous avons
   développé une expertise dans la différenciation fautes d'orthographe
   / jeu de mots.
4. Ponctuants. Une attention particulière sera portée à l'utilisation de
   la ponctuation car nous savons que les environnements électroniques
   engendrent une utilisation différente de ces éléments.
5. Composante analytique. Des algorithmes d'apprentissage automatique
   seront développés pour apprendre les caractéristiques linguistiques
   grâce au traitement automatique des productions au fil du temps. Les
   approches statistiques comprendront des ressources de classification
   de texte en tant que caractéristiques au sein d'une machine à
   vecteurs de support (SVM).

Profil recherché

- Diplôme PhD TAL ou assimilé 
- Natif francophone. 
- Niveau anglais min. B2 (+ expérience en lecture d'articles
  scientifiques B2)
- Expérience ou intérêt pour les neurosciences
- Profil extraverti, très grande aisance dans le contact social avec les
  seniors
- Patience et pédagogie 

Procédure de recrutement

Si vous êtes intéressé par ce poste, merci d'envoyer au Dr Louise-Amélie
Cougnon, responsable de recherche au MiiL,
louise-amelie.cougnon@uclouvain.be :

1. un curriculum vitae détaillé, comprenant au moins les carrières
   professionnelles et universitaires, les niveaux de langue (niveau
   européen), les compétences informatiques et sociales, les
   publications et autres expériences scientifiques ;
2. une lettre de motivation, décrivant au moins votre intérêt pour
   l'offre, comment votre profil répond à l'offre, comment vous
   contribuerez positivement au projet et ce que l'emploi peut vous
   offrir en retour ;
3. une lettre de référence (par le directeur de thèse ou un chercheur /
   chef d'établissement).

Le projet est coordonné par le MiiL (centre d'innovation médiatique) et
les Cliniques universitaires Saint-Luc (institut de neurosicences), en
partenariat avec le Cental (centre de traitement automatique du
langage), à l'UCLouvain.