Analyse de marqueurs vocaux et paraverbaux pour le suivi longitudinal de la maladie de Parkinson
Université de Bretagne Occidentale —Brest (29)
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Analyse de marqueurs vocaux et paraverbaux pour le suivi longitudinal de la maladie de Parkinson

Université de Bretagne Occidentale -
Brest (29)

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Détails de l'emploi

CDD
Il y a 1 jour

Qualifications

Statistique
Niveau Doctorat
Mathématiques appliquées
Mathématiques
Master

Description complète du poste

Analyse de marqueurs vocaux et paraverbaux pour le suivi longitudinal de la maladie de Parkinson

Réf ABG-139431

Sujet de Thèse

04/06/2026

Contrat doctoral

Université de Bretagne Occidentale

Lieu de travail

Brest - Bretagne - France

Intitulé du sujet

Analyse de marqueurs vocaux et paraverbaux pour le suivi longitudinal de la maladie de Parkinson

Champs scientifiques

Santé, médecine humaine, vétérinaire
Littérature, langues, philosophie
Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)

Mots clés

maladie de Parkinson, sciences du langage, traitement automatique du langage, analyse de données, informatique

Description du sujet

Le projet EvoluPark vise à développer un jumeau numérique médical de la maladie de Parkinson, intégrant des données cliniques, biologiques, comportementales et subjectives recueillies longitudinalement (tous les six mois pendant trois ans).

La parole constitue une source d’information particulièrement riche pour comprendre l’évolution de la maladie et de ses symptômes associés. En effet, en raison de déficits moteurs, la maladie de Parkinson affecte les capacités de parole (Ngo et al., 2022) avec une articulation imprécise (dysarthrie hypokinétique), une voix faible (hypophonie) et une certaine monotonie caractérisée par des difficultés de fluidité et des pauses anormalement longues ou inappropriées (dysprosodie, Dodane & Hirsch, 2018). Cela entraîne des modifications fines des caractéristiques acoustiques et paraverbales qui pourraient refléter des évolutions neurologiques, cognitives ou psychologiques parfois précoces.

Certaines de ces modifications de la parole, comme par exemple l’altération de la prosodie ou la dysarthrie hypokinétique, peuvent entraîner une réduction des interactions sociales (Andrade et al., 2025 ; Prenger, et al., 2020). Ces interactions, et plus particulièrement le soutien social et la participation sociale, sont connues pour contribuer au maintien de la qualité de vie des patients (van Uem et al., 2016).

Dans ce cadre, la thèse portera sur l’identification de biomarqueurs vocaux et paraverbaux prédictifs de l’évolution clinique de patients atteints de la maladie de Parkinson. Le travail pourra s’intéresser aussi bien aux caractéristiques observées à un instant donné qu’aux évolutions longitudinales entre plusieurs examens.

Les données étudiées seront recueillies auprès de patients parkinsoniens de manière longitudinale. Elles seront de différents types : questionnaires (renseignés tous les 3 ou 6 mois) et données de parole spontanée (enregistrées tous les 6 mois lors d'entretiens semi-dirigés). Ces données inclueront :

l’évolution globale de la maladie (scores UPDRS, MoCA),

certains symptômes moteurs ou non moteurs,

des dimensions psychologiques (évolution de l’humeur, qualité de vie, soutien social et participation sociale),

des caractéristiques acoustiques de la parole parkinsonienne.

Ce projet de thèse est volontairement ouvert quant aux approches méthodologiques envisagées. Selon le profil du ou de la candidat·e, le travail pourra mobiliser des outils issus :

de l’analyse acoustique et paraverbale de la parole,

du traitement automatique du langage,

de la psychologie ou des neurosciences cognitives,

des statistiques.

Le ou la doctorant·e participera notamment aux activités suivantes :

Analyse de données de parole issues de suivis longitudinaux de patients atteints de maladie de Parkinson,
Identification de biomarqueurs acoustiques et paraverbaux associés à l’évolution clinique et à certains symptômes spécifiques,
Étude des liens entre caractéristiques vocales et trajectoires cliniques, neurologiques ou psychologiques,
Développement et évaluation de méthodes d’analyse adaptées aux données longitudinales et multimodales,
Interaction régulière avec les équipes cliniques et scientifiques du projet,
Participation à la valorisation scientifique des travaux (publications, conférences),
Contribution aux réflexions méthodologiques autour des biomarqueurs numériques et des jumeaux numériques en santé.

Bibliographie

Andrade, M., & Magalhães, M. (2025). Much More Beyond Motor Symptoms–The Social Symptoms of Parkinson’s Disease. European Psychiatry, 68(S1), S886-S886.
Dodane, C., & Hirsch, F. (2018). L’organisation spatiale et temporelle de la pause en parole et en discours. Langages, 211(3), 5-12.
Ngo, Q. C. et al. (2022). Computerized analysis of speech and voice for Parkinson's disease: A systematic review. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 226, 10
Prenger, M.T. et al. (2020). Social symptoms of Parkinson’s disease. Parkinson’s disease, 2020(1), 8846544.
van Uem, J. M. et al. (2016). Health-related quality of life in patients with Parkinson's disease—a systematic review based on the ICF model. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 61.

Prise de fonction :

01/01/2027

Nature du financement

Contrat doctoral

Précisions sur le financement

Projet ANR

Présentation établissement et labo d'accueil

Université de Bretagne Occidentale

Le ou la doctorant·e sera accueilli·e au sein du LaTIM (Laboratoire de Traitement de l’Information Médicale, UMR 1101 Inserm / UBO / IMT Atlantique), laboratoire reconnu pour ses travaux en intelligence artificielle appliquée aux données médicales numériques et à la modélisation de trajectoires cliniques.

Le LaTIM développe des recherches à la croisée de l’IA, du signal, de l’imagerie, des sciences cliniques et des sciences humaines, avec de nombreuses collaborations hospitalières et industrielles. Le projet EvoluPark s’inscrit dans cette dynamique, en réunissant chercheurs en IA, cliniciens, psychologues, spécialistes de la parole et experts en santé numérique autour de la construction de jumeaux numériques pour les maladies neurodégénératives.

Le doctorat s’inscrit donc dans un environnement fortement interdisciplinaire.

Encadrement

La thèse sera encadrée par :

Laura Machart (sciences du langage),
Pauline Saliou (psychologie),
Mathieu Le Stum (sciences des données),
Gwenolé Quellec (intelligence artificielle).

Site web :

https://www.univ-brest.fr/fr

Intitulé du doctorat

Doctorat de sciences du langage ou de sciences des données

Pays d'obtention du doctorat

France

Etablissement délivrant le doctorat

UNIVERSITE DE BRETAGNE OCCIDENTALE DE BREST

Ecole doctorale

Sciences de la Vie et de la Santé

Profil du candidat

Ce projet interdisciplinaire est ouvert à des profils variés souhaitant contribuer au développement de biomarqueurs numériques innovants pour le suivi de maladies neurodégénératives.

Formations possibles :

Master 2 en sciences du langage, neurosciences cognitives, psychologie ;

Master 2 en traitement automatique du langage (TAL/NLP), intelligence artificielle, informatique ou data science ;

Master 2 en mathématiques appliquées, statistique ou biostatistique.

Compétences appréciées

Selon le profil du candidat ou de la candidate :

intérêt pour le langage, la parole ou les comportements humains ;

intérêt pour l’IA, les statistiques ou l’analyse de données ;

intérêt pour les questions cliniques et interdisciplinaires ;

goût pour la recherche scientifique et l’exploration méthodologique.

Aucune combinaison particulière de compétences n’est exigée : la complémentarité des profils est considérée comme une richesse pour le projet.

Qualités attendues

Curiosité scientifique ;

Capacité à travailler dans un environnement interdisciplinaire ;

Autonomie et esprit d’initiative ;

Intérêt pour les enjeux médicaux et sociétaux.

Date limite de candidature

30/09/2026

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