Bien-être et IA // Wellness and AI

Réf ABG-138357

ADUM-73936

Sujet de Thèse

14/04/2026

Université de Savoie Mont-Blanc

Lieu de travail

GRENOBLE CEDEX - Auvergne-Rhône-Alpes - France

Intitulé du sujet

Bien-être et IA // Wellness and AI

Champs scientifiques

• Informatique

Mots clés

biocapteurs, multimodal, base de données, IA, bien-être, Burnout
biosensors, multimodal, database, AI, wellness, burnout

Description du sujet

Le burn-out est le fléau du siècle. Il concerne de plus en plus de personnes : ça fait mal, ça désorganise le milieu du travail, ça coute très cher.
Alors qu'il existe des dépistages précoces de certains cancers (cancer du sein ou cancer colorectal par exemple) et des dispositifs pour aider en temps réel les personnes diabétiques (détection du niveau de glucose dans le sang), il n'existe aujourd'hui aucun dispositif pour détecter précocement une évolution anormale pouvant conduire d'un état de bien-être satisfaisant à un état de burn-out.
Le projet vise à coupler différents dispositifs en radio fréquence, microélectronique et photonique pour détecter sélectivement les hormones du bien -être (dopamine, sérotonine et ocytocine ) et du stress (excès de cortisol) et d'étudier de manière personnalisée avec des outils d'IA toutes variations pouvant conduire à un déséquilibre vers le burn-out.

Burnout is the scourge of our time. It affects more and more people: it's painful, it disrupts the workplace, and it's very costly.
While early screening exists for different cancers (such as breast or colorectal cancer) and devices are available to provide real-time assistance to people with diabetes (monitoring blood glucose levels), there is currently no device capable of detecting early signs of an abnormal progression that could lead from a state of satisfactory well-being to burnout.
The project aims to combine various radio frequency, microelectronics, and photonics technologies to selectively detect well-being hormones (dopamine, serotonin, and oxytocin) and stress hormones (excess cortisol), and to use AI tools to analyze, on an individual basis, any changes that could lead to an imbalance resulting in burnout.

Début de la thèse : 01/10/2026

Nature du financement

Précisions sur le financement

Programmes gouvernementaux hors France et Union Européenne

Présentation établissement et labo d'accueil

Université de Savoie Mont-Blanc

Etablissement délivrant le doctorat

Université de Savoie Mont-Blanc

Ecole doctorale

220 EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal

Profil du candidat

Formation de base en capteurs électrochimiques ou à base de transistors Formation de base en radio fréquences et photonique Motivation pour les mesures expérimentales dans le domaine des capteurs Ouverture d'esprit pour travailler avec des experts en intelligence artificielle
Basic training in electrochemical or transistor-based sensors Basic training in radio frequency and photonics Motivation for conducting experimental measurements in the field of sensors Openness to working with experts in artificial intelligence

Date limite de candidature

15/06/2026