Post-doctorant en mesure du réalisme des environnements 3D virtuels pour l’apprentissage – SimFi-Ed (F/H) / Postdoctoral Researcher in Assessing the Realism of Virtual 3D Environments for Learning – SimFi-Ed (W/M)

Poste de catégorie A / Position level : A

Etablissement d'emploi / Employment establishment : Université du Mans, Avenue Olivier Messiaen, 72085 LE MANS CEDEX 9

Laboratoire d'exercice des fonctions / Research laboratory : LIUM – Laboratoire d'informatique de l'Université du Mans – EA403

Métier auquel se rattache l'emploi proposé / Job : Chercheur/Chercheuse (la fiche emploi-type est consultable sur ce lien, aux pages 1738 et suivantes, sous la référence FPRCH007. Ce document détaille les tâches principales associées à la profession, les compétences, les capacités interpersonnelles et les particularités qui peuvent être requises. ) / Searcher (The standard job description can be consulted at this link, on pages 1738 et seq., under reference FPRCH007. This document details the main tasks associated with the occupation, as well as the skills, interpersonal abilities and special features that may be required. )

Description du projet ou de l'opération de recherche dans lesquels s'inscrivent les activités de recherche confiées / Description of the research subject

Ce poste s'inscrit dans le projet ANR SimFi-Ed, dont le but est d'étudier les corrélats neuronaux de la distraction en réalité virtuelle. Et plus précisément la caractérisation EEG des mécanismes attentionnels liés à la fidélité des simulations et prédiction de la distractibilité à partir du regard.

This position is part of the ANR project SimFi-Ed, which aims to study the neural correlates of distraction in virtual reality, and more specifically the EEG characterisation of attentional mechanisms related to simulation fidelity and the prediction of distractibility from gaze.

Calendrier prévisionnel du projet ou de l'opération de recherche / Planning research project

Le projet ANR SimFi-Ed ANR est prévu de novembre 2026 à mai 2030. Le contrat proposé est prévu du 4 janvier 2027 au 3 janvier 2029.

Phase 1 : a) développer et mener un protocole expérimental de captatoin de données EEG mettant les participants face à des scènes présentant des défauts visuels susceptibles d'impacter l'attention visuelle (7 mois). b) Traiter et analyser les données pour l'identification des mécanismes attentionnels liés à la distraction visuelle (6 mois).

Phase 2: en collaboration avec un-e doctorant-e en informatique, a) développer et mener un second et similaire protocole expérimental mélant, cette fois, mesures EEG et oculométriques plaçant les participants dans des environnements réalistes en réalité virtuelle, toujours présentant des défauts visuels (3 mois). b) Traitement des données et mises en relations des données EEGs et du regard dans le but d'identifier des liens ERP/regard prédicteur de distractions visuelles (4 mois). c) Développement d'un "index de distractibilité" sur la base des données de l'étape précédente (5 mois). d) Produire et rédiger un rapport des résultats de travaux (3 mois).

The ANR SimFi-Ed project is scheduled to run from November 2026 to May 2030. The proposed contract is scheduled to run from January 4, 2027, to January 3, 2029.

Phase 1: a) Develop and conduct an experimental protocol for EEG data capture invovling participants viewing scenes with visual defects predicted to affect visual attention (7 months). b) Process the data and analyze it to identify attentional mechanisms linked to visual distraction (6 months).

Phase 2: in collaboration with a PhD student in computer science, a) Develop and conduct a similar second experimental protocol combining, this time, EEG and eye-tracking measurements placing participants in realistic virtual reality environments, still presenting visual defects (3 months). b) Data processing and correlating EEG and gaze data with the aim of identifying ERP/gaze links predictive of visual distractions (4 months). c) Development of a "distractibility index" based on data from the previous step (5 months). d) Write a report presenting the results and findings of phase 1 and 2 (3 months).

Activités de recherche confiées, tâches à accomplir et résultats attendus / Assigned activities and expected results

1. Caractériser les mécanismes neuronaux de la distraction liée à la fidélité. Concevoir et conduire une étude EEG en RV (50 participants) dans laquelle des scénarios font varier systématiquement la fidélité de la simulation. Les participants réalisent une tâche de détection d’anomalies dans un design en blocs présentant successivement des objets isolés et des objets en scène. L’activité cérébrale est enregistrée avec un système EEG mobile compatible avec le casque RV.

2. Relier l’activité neuronale au regard et construire l’indice de distractibilité. Conduire une seconde étude (50 participants) avec un protocole d’exploration de scènes avec enregistrement simultané de l’EEG mobile et de l’oculométrie en RV, afin de mener des analyses ERPs alignées sur les fixations et les saccades.

Analyser les relations entre caractéristiques oculomotrices et composantes ERP par analyse de similarité représentationnelle (RSA), par exemple, afin d’identifier les composantes qui correspondent de façon consistante à des motifs visuo-motor. Contribuer, avec le/la doctorant(e), à la construction d’un modèle d’apprentissage automatique prédisant un signal codé ERP à partir du regard.

3. Valoriser les résultats. Rédiger les articles (e.g., Journal of Cognitive Neuroscience, Brain and Cognition, Visual Cognition, Journal of Vision) et les communications (e.g., Society for Neuroscience, Cognitive Neuroscience Society, ECVP).

1. Characterise the neural mechanisms of fidelity-related distraction. Design and run an EEG study in VR (50 participants) in which scenarios systematically vary simulation fidelity, e.g., object-placement incongruities and lighting inconsistencies. Participants perform an anomaly-detection task in a block design presenting isolated objects and objects in scenes in succession. Brain activity is recorded with a mobile EEG system compatible with VR headset.

2. Relate neural activity to gaze and build a distractibility index. Run a second study (40 participants) replicating a scene-exploration protocol with simultaneous recording of mobile EEG and eye tracking in VR, in order to carry out fixation- and saccade-locked ERP analyses.

Analyse the relations between oculomotor features and ERP components, for example, using representational similarity analysis (RSA) in order to identify the components that consistently correspond to gaze patterns and to compare defect types with one another. Contribute, with the PhD student, to building a machine-learning model predicting an ERP-coded signal from gaze data.

3. Disseminate the results. Write journal articles (e.g., Journal of Cognitive Neuroscience, Brain and Cognition, Visual Cognition, Journal of Vision) and conference papers (e.g., Society for Neuroscience, Cognitive Neuroscience Society, ECVP).

Qualification requises pour l'exercice des fonctions / Required education level : être titulaire du doctorat / PhD or equivalent

Compétences attendue / Candidate profile

• une expérience pratique de l’EEG : conception de protocoles, acquisition, prétraitement, analyse de potentiels évoqués ; une expérience de l’EEG mobile ou de l’EEG en réalité virtuelle est un atout ;

• la maîtrise de MNE-Python et/ou FieldTrip ; de bonnes compétences en programmation (Python et/ou MATLAB) ;

• de solides compétences en statistiques et en conception expérimentale ;

• des compétences en apprentissage machine appliqué aux signaux neuronaux (décodage EEG, RSA) sont un atout ;

• une expérience de l’oculométrie et/ou de la réalité virtuelle (Unity) est un atout ;

• un anglais courant (écrit et oral) ;

• des publications dans des revues internationales à comité de lecture ;

• autonomie, rigueur et goût pour le travail interdisciplinaire.

• hands-on EEG experience: protocol design, acquisition, preprocessing, ERP analysis; experience with mobile EEG or EEG in virtual reality is an asset;

• solid skills in statistics and experimental design;

• skills in machine learning applied to neural signals (EEG decoding, RSA) are an asset;

• experience with eye tracking and/or virtual reality (Unity) is an asset;

• fluent English (written and spoken);

• autonomy, rigour, and a taste for interdisciplinary work.

Mots clefs / Key Words :

• Neurosciences / Neurosciences

• Educational sciences / Sciences de l’éducation

• Computer science / Informatique

• Psychologie / Psychology

Conditions d'exercice des missions / working conditions :

• Matériel : système EEG mobile dédié au projet, casques RV avec oculométrie intégrée (Varjo ; HTC Vive Focus Vision), poste de calcul dédié.

• Budget de compensation des participants, de publication en accès ouvert et de participation à des conférences internationales.

• Équipe pluridisciplinaire (informatique, analytique de l’apprentissage, sciences de la vision, neurosciences cognitives).

• Equipment: mobile EEG system dedicated to the project, VR headsets with integrated eye tracking (Varjo; HTC Vive Focus Vision), dedicated computing workstation.

• Budget for participant compensation, open-access publication, and attendance at international conferences.

• Multidisciplinary team (computer science, learning analytics, vision science, cognitive neuroscience).

Éventuelles sujétions particulières attachées au poste / Specific topics : Déplacements à l'université de Munich prévus pour raison de recherche et formation. / Trips to the University of Munich planned for research and training purposes.

Localisation géographique du poste / Work location : Laval, Mayenne, France

Prise de fonction souhaitée le / offer starting date : 4 Janvier 2027 / 4 January 2027

Fin de fonction prévue le / offer ending date : 3 Janvier 2029 / 3 January 2029

Durée prévue des missions confiées (durée initiale du contrat proposé) / contract length : 24 mois/months

Rémunération brute mensuelle proposée / Salary : entre 3 030 € et 3 390 €, en fonction de l'expérience / between €3,030 and €3,390, depending on experience

Quotité du poste / Work quota : 100% / Full time

Si le candidat a obtenu son doctorat depuis moins de trois ans, il se verra proposer un contrat de postdoctorant de droit public prévu par les dispositions du Décret n°2021-1450. Le cas échéant, il aura un contrat équivalent. / If the candidate obtained their doctorate less than three years ago, he will have a public law postdoctoral contract provided for by the provisions of Decree No. 2021-1450.