Résumé:
Depuis la publication du Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux (DSM-5) en 2015, les particularités sensorielles font partie du diagnostic du Trouble du Spectre de lAutisme (TSA) ; ce qui met en évidence l’importance de leur identification. Les méthodes actuelles dévaluation reposent principalement sur des questionnaires lors dun entretien clinique. Cependant, les professionnels peuvent utiliser divers outils et questionnaires qui peuvent sembler très différents les uns des autres. De plus, le profil sensoriel peut varier en fonction du contexte et évoluer avec le temps. Cette thèse propose une formalisation des différentes étapes de létablissement dun profil sensoriel à travers une approche système, puis explore lautomatisation de ce processus via lInternet des objets (IoT) et lintelligence artificielle (IA) afin daméliorer lobjectivité et la répétabilité des évaluations. La construction dun profil sensoriel repose sur lanalyse des réponses comportementales dun individu face à différents stimuli sensoriels. Traditionnellement basée sur des observations cliniques, cette analyse peut être structurée en plusieurs étapes : identification des réponses comportementales, quantification de la fréquence des réponses comportementales atypiques, agrégation des données pour obtenir les valeurs des indicateurs, comparaison à des normes et représentation graphique du profil sensoriel. La modélisation du processus détablissement dun profil sensoriel a permis de comparer les différents outils existants, en identifiant leurs points communs et leurs divergences. En outre, les expérimentations et études menées durant la thèse ont permis de montrer que, grâce à l’utilisation des capteurs IoT, les réponses comportementales peuvent être mesurées avec davantage de précision en enregistrant les mouvements de lindividu et leurs caractéristiques, telles que la vitesse et la fréquence. Ces travaux ont aussi montré que les données recueillies peuvent ensuite être traitées par des algorithmes dIntelligence Artificielle (IA) afin dévaluer les niveaux dhyper-réactivité, dhypo-réactivité et dintérêt inhabituel pour les aspects sensoriels de lenvironnement. Les expérimentations menées sur des stimuli tactiles ont démontré la faisabilité de cette approche, mettant en évidence des cas dhypersensibilité chez certains individus. Cette méthode permettrait de rendre les évaluations sensorielles plus objectives, de les réaliser en continu et daméliorer la compréhension des variations au fil du temps. Les perspectives futures incluent lélargissement des types de stimuli étudiés et la validation de cet outil sur une population plus large.
Thèse soutenue publiquement le « 16 décembre 2024 »,
devant le jury composé de :
Mme A.TAPUS PR, Ensta – Institut Polytechnique de Paris, Rapportrice
M. J.L.ADRIEN PR, Université Paris Cité, Rapportrice
M. B.GELLER PR, Ensta – Institut Polytechnique de Paris, Examinateur
M. K.SALAMATIAN PR, Université Savoie Mont Blanc, Examinateur
Mme. M.H.ABEL PR, Université de Technologie de Compiègne, Examinatrice
M. E. BENOIT MCF, Université Savoie Mont Blanc, Directeur de thèse
Mme. S. DONNADIEU MCF, Université Savoie Mont Blanc, Co-directrice de thèse
M. S. PERRIN MCF, Université Savoie Mont Blanc, Co-directeur de thèse