Contributions à l'estimation du coefficient de Hurst et son usage sur des biosignaux dans le domaine du crew monitoring

Contribution to the estimation of the Hurst coefficient and applications on biosignals in crew monitoring

• Auteur / Autrice : Bastien Berthelot
• Direction : Pierrick Legrand, Éric Grivel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées et calcul scientifique
• Date : Soutenance le 30/03/2021
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de mathématiques de Bordeaux
• Jury : Président / Présidente : Nadine Martin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierrick Legrand, Anne Philippe, Régine Le Bouquin Jeannès, Jean-Marc Andre, Patrick Mazoyer, Raphaëlle N. Roy
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Anne Philippe, Régine Le Bouquin Jeannès

Mots clés

Mots clés contrôlés

Informatique physiologique

Biométrie

Traitement du signal -- Techniques numériques

Mots clés libres

Cognitique

Facteurs humains

Crew-Monitoring

Traitement du signal

Signature

Crew-Monitoring

Signal Processing

Cognition

Human Factors

Signature

Résumé

L’étude des signaux physiologiques se confronte à une grande variabilité, tant intra individuelle qu’inter individuelle. De plus, ces signaux sont souvent entachés de bruit de mesure et peuvent être très sensibles à l’environnement dans lequel les capteurs sont installés. Or, les algorithmes qui sont développés dans la littérature peuvent être plus ou moins sensibles à ces variations et/ou perturbations. La précision des informations extraites est essentielle à la pertinence de la prise de décision. Pour cette raison, dans le cadre de cette thèse de doctorat, il s'agira de développer des algorithmes de traitement du signal robustes aux éventuelles perturbations dues aux conditions expérimentales et aux variations interindividuelles, puis à les appliquer sur des données réelles dans un cadre applicatif intéressant le partenaire industriel, à savoir l’analyse de l’état de cognitif d’un pilote dans différentes concepts opérationnels dans lesquels la détection de cet état présenterait une forte valeur pour les avionneurs ou compagnies aériennes.

Physiological signals and their study has a great variability, for each subject and between subjects. Moreover, these signals are often perturbed with measurement noise and can be very sensitive to the environment in which the sensors are disposed. However, the algorithms that are developed in the literature can be more or less sensitive to these variations and / or disturbances. The accuracy of the extracted information is essential to the relevance of decision-making. For this reason, the aim of this thesis is to develop signal processing algorithms that are robust to any disturbances due to experimental conditions and inter-individual variations, and then apply them on real data in an application framework interesting the industrial partner. This application is called the crew-monitoring and to purpose is the analysis of the state of an operator's mental state in different operational concepts in which the detection of these states would present a high value for aircraft manufacturers or airlines.