Détection automatique des émotions en conversation pour des simulations éducatives en criminologie

Ce projet d’innovation vise à développer un module d’intelligence artificielle capable de détecter et classer automatiquement les émotions dans des conversations, afin d’améliorer une plateforme canadienne de simulation pour la formation en criminologie. Le ou la stagiaire concevra et validera un système qui analyse les échanges textuels entre un apprenant et des agents conversationnels (témoin, suspect, victime, etc.) pour identifier de façon fiable des émotions comme la frustration, la tristesse ou la tension. Pour l’organisme partenaire, cette avancée permettra d’offrir des simulations plus réalistes et pédagogiquement plus efficaces, en soutenant l’intégration d’avatars sensibles au contexte émotionnel. Sur le plan sociétal, le projet contribue à renforcer la formation de personnel hautement qualifié au Canada et à améliorer les pratiques d’intervention et d’enquête, tout en favorisant le développement de technologies éducatives responsables et transférables à d’autres secteurs sensibles (p. ex. formation professionnelle, services sociaux, assistance numérique).

Faculty Supervisor:

Amine Trabelsi

Student:

Partner:

Atomic Learning

Discipline:

Computer science

Sector:

Professional, scientific and technical services

University:

Université de Sherbrooke

Program: