Doctorat en Neurosciences Auditives Eeg H/F

CNRS

Dans le cadre du projet ERC-Synergy NASCE (« Natural Auditory SCEnes in Humans and Machines »), cette thèse vise à comprendre comment le cerveau humain traite les scènes auditives issues du monde réel (sons environnementaux, mélanges multi-sources) et à identifier les mécanismes permettant leur analyse et leur interprétation.
Le doctorant ou la doctorante se concentrera plus particulièrement sur :
- La mise en place d'expériences comportementales combinant des tests en laboratoire et des expériences à grande échelle en ligne (crowdsourcing).
- L'acquisition et analyse de données EEG (électroencéphalographie) afin d'étudier la dynamique temporelle de la perception auditive, en particulier l'influence de facteurs de bas niveau (acoustiques) et de haut niveau (sémantiques, attentionnels) sur les réponses cérébrales et physiologiques.
- L'exploitation d'analyses avancées (p. ex., representational similarity analysis, analyse de connectivité) afin de rapprocher les réponses cérébrales des prédictions de modèles computationnels (réseaux neuronaux profonds développés par l'équipe NASCE).
Les objectifs incluent d'évaluer comment le cerveau segmente, regroupe ou met en avant certaines sources sonores dans des scènes complexes, et de déterminer comment ces processus se modulent en fonction du contexte (bruit, multiples sources, attention).
Contexte de travail
La doctorante ou le doctorant sera accueilli à l'Institut de Neurosciences de la Timone (INT), une Unité Mixte de Recherche (UMR) sous tutelle du CNRS et d'Aix-Marseille Université, située sur le campus de la Timone.
La thèse s'inscrit dans le projet ERC-Synergy NASCE, coordonné par le Dr Bruno Giordano (CNRS, Marseille) et le Pr Elia Formisano (Université de Maastricht, Pays-Bas). NASCE s'appuie sur une collaboration interdisciplinaire (neurosciences, intelligence artificielle, psychologie cognitive) et vise à développer une théorie nouvelle de l'analyse des scènes auditives dans le cerveau et dans les machines. À Marseille, le groupe se focalise sur les approches électrophysiologiques (MEEG, iEEG) et le traitement du signal, tandis qu'à Maastricht, l'équipe partenaire assure notamment l'imagerie à ultra-haut champ (fMRI 7 T et 9.4 T) et la modélisation IA.
La doctorante ou le doctorant sera inscrit/inscrite à l'École Doctorale d'Aix-Marseille Université (programme NeuroSchool). Des interactions régulières avec les membres de l'équipe à Maastricht sont prévues (réunions en visioconférence, ateliers communs).

Profil la candidate/le candidat
Diplôme requis : Master 2 (ou équivalent) en neurosciences, psychologie, ingénierie biomédicale, informatique, ou discipline apparentée.
Compétences : Programmation en Python, notions solides en statistiques. Conception et analyse de protocoles comportementaux. Première expérience en MEG ou EEG appréciée. Maîtrise de l'anglais scientifique (oral/écrit).
Qualités : Autonomie, goût pour l'interdisciplinarité, sens de l'organisation et du travail en équipe.
Contraintes et risques
Le projet de thèse n'implique pas de contraintes ou de risques particuliers.