Stage M2 : feedbacks en RV pour l’intelligence collective (LINEACT)

Systèmes de feedback en réalité virtuelle pour l’amélioration de l’intelligence collective

Nous cherchons un·e étudiant·e de master pour un stage de recherche de 5 à 6 mois, gratifié, au laboratoire CESI LINEACT (Nanterre).

Contexte du stage

L’intelligence collective est définie comme la capacité générale d’un groupe à accomplir une variété de tâches au-delà de la somme des compétences individuelles (Woolley et al., 2010). De nombreux travaux expérimentaux ont montré que ce « C-factor » prédit de manière robuste la performance des groupes. Toutefois, la majorité des études se concentrent sur les résultats finaux, négligeant les processus interactionnels qui en conditionnent l’émergence.

Dans le cadre de projets récents (Lannuzel et al., 2025), nous avons proposé un modèle dynamique de l’intelligence collective, soulignant le rôle des indices non verbaux (regards, expressions faciales, chevauchements de parole, postures) et des boucles de rétroaction temporelles dans la coordination des groupes.

Le stage proposé s’inscrit dans ce prolongement et vise à explorer l’apport de systèmes de feedback en réalité virtuelle pour soutenir les dynamiques collectives. L’objectif est de développer et tester un dispositif capable d’exploiter en temps réel des marqueurs comportementaux mesurables automatiquement (prosodie de la voix, chevauchements de parole, synchronie faciale, sourires) afin de générer différents types de feedback.

Ces retours pourront varier selon :

• leur support (affichage visuel, signal auditif, rapport post-séance)

• leur temporalité (immédiat, différé, ou adaptatif)

Ce projet présente un double intérêt :

• théorique : examiner si les prédicteurs de Hackman (1987) peuvent être reliés de manière fiable à des indices non verbaux observés en temps réel, et si la régulation interactive peut améliorer la coordination et la performance collective

• méthodologique et appliqué : amorcer le développement de systèmes intelligents d’accompagnement des équipes collaborant en environnements immersifs (VR, métavers, plateformes collaboratives)

Missions

• Participation à la mise en place de l’expérimentation en environnement VR collaboratif (Unity/Meta Quest Pro)

• Développement d’un module de détection et d’analyse d’indices non verbaux (voix, expressions faciales, regard)

• Implémentation et test de différents types de feedback (visuel, auditif, post-séance) pour la régulation collective

• Collecte et analyse de données : dynamiques de groupe, performance, questionnaires d’expérience utilisateur

• Implication dans les activités transversales du laboratoire : réunions d’équipe, séminaires, valorisation des résultats

Compétences recherchées

• Master 2 (ou équivalent) en sciences cognitives, psychologie expérimentale, IHM, ingénierie ou disciplines proches

• Intérêt marqué pour la recherche interdisciplinaire sur la collaboration et l’intelligence collective

• Connaissances en analyse des interactions sociales ou indices non verbaux appréciées

• Compétences en programmation (Python, R, ou Unity/C#) souhaitées

• Connaissances en réalité virtuelle ou en programmation VR (Unity, Unreal, etc.) appréciées

• Autonomie, rigueur scientifique et curiosité technique indispensables

Structure d’accueil

Stage réalisé au laboratoire CESI LINEACT (Nanterre)

Durée : entre 5 et 6 mois

Début : janvier/février, flexible

Encadrement : Tristan Lannuzel, Beatrice Biancardi, Mukesh Barange, Stéphanie Buisine

Candidature

Date limite de candidature : 05/10/2025 à 23h39.

Pour postuler, veuillez envoyer :

- votre CV

- vos notes de M1

- un mail expliquant vos motivations

à : tlannuzel@cesi.fr et bbiancardi@cesi.fr

(Même contact si vous avez des questions)

Références

Hackman, J. R. (1987). The design of work teams. In J. Lorsch (Ed.), Handbook of organizational behavior

Woolley, A. W., Chabris, C. F., Pentland, A., Hashmi, N., & Malone, T. W. (2010). Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups. Science, 330(6004), 686–688

Riedl, C., Kim, Y.J., Gupta, P., Malone, T.W., & Woolley, A.W. (2021). Quantifying collective intelligence in human groups. PNAS, 118(21) e2005737118. https://doi.org/10.1073/pnas.2005737118