Thèse Aider des Publics Non Experts à Comprendre les Données Présentées sur des Supports Géographiques en Deux et Trois Dimensions 2D - 3D. H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Bordeaux École doctorale : Mathématiques et Informatique Laboratoire de recherche : LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique Direction de la thèse : Benjamin BACH ORCID 0000000292017744 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-07-05T23:59:59 Contexte :

Ce sujet s'intéresse à la communication de données présentées dans des environnements interactifs tels qu'un jumeau numérique du territoire français (projet JUNN). Les jumeaux numériques sont des environnements virtuels qui représentent et intègrent des données relatives à des phénomènes du monde réel, tels que les effets du changement climatique, les dynamiques démographiques ou encore la répartition des services publics. Leur objectif est de rendre ces données accessibles, compréhensibles et utilisables par une grande diversité de publics : chercheurs, analystes, conseillers et décideurs publics, citoyens, associations, entreprises, etc.

Le jumeau numérique JUNN est une collaboration entre plusieurs organismes et institutions de recherche français visant à intégrer des données provenant de différentes sources pour permettre leur analyse, leur exploration et leur explication. Les données intégrées dans JUNN peuvent inclure, sans s'y limiter, des données géométriques (par exemple des données géospatiales SIG), environnementales (occupation des sols, météorologie, climat, biodiversité), socio-économiques et liées aux activités humaines (population, transports, énergie). Ces données proviennent d'institutions nationales (par exemple l'INSEE, l'IGN, le Cerema ou Météo-France), d'organisations spécifiques (comme le Grand Port Maritime de Bordeaux) et peuvent être aussi bien observées qu'issues de modèles ou de simulations.

Sujet de thèse :

Dans le cadre de cette thèse, nous étudierons des approches innovantes et créatives permettant d'expliquer les données issues du jumeau numérique à des publics non experts, c'est-à-dire des personnes peu familières avec le jumeau numérique, les données qu'il contient ou les phénomènes qu'il représente. Ces publics peuvent appartenir à différents groupes d'acteurs parmi ceux mentionnés précédemment.

Plus précisément, nous souhaitons explorer les questions liées à la visualisation et à l'explication de ces données dans des environnements immersifs au-delà des interfaces de bureau traditionnelles, tels que la réalité mixte, la réalité virtuelle ou encore les murs d'affichage de grande dimension. Un premier chapitre d'ouvrage a proposé une vision générale des récits de données immersifs (« Immersive Data Stories »), mais celle-ci reste largement déconnectée des contraintes et possibilités des environnements techniques actuels. Plus récemment, une étude de synthèse a recensé les principales techniques et approches du storytelling immersif fondé sur les données (« Immersive Data-Driven Storytelling »). Néanmoins, comme le soulignent ces travaux, il manque encore une approche méthodique et structurée du storytelling immersif basé sur les données.

Parmi les questions de recherche susceptibles d'être abordées dans cette thèse figurent notamment :

* Comment représenter visuellement, expliquer et permettre l'exploration de données dans des environnements immersifs ?
* Comment accompagner les utilisateurs dans leur découverte et leur appropriation de ces environnements immersifs ?
* Comment soutenir la conception et la création de récits et d'expériences immersives convaincants, et en quoi ces récits diffèrent-ils du storytelling traditionnel sur écran ?
* Quels sont les effets des environnements immersifs sur l'engagement, la compréhension et les éventuelles distractions des utilisateurs vis-à-vis du contenu présenté ? Methods: The topic will co-design, develop, and evaluate novel techniques for data visualization and data-driven storytelling and explanation. Where possible we will work with partners in Bordeaux, France, and beyond to i) understand usage scenarios and audiences, to ii) co-design stories and storytelling techniques, and to iii) evaluate our techniques. Design and prototyping is planned in platforms such as Godot (similar to Unity). Evaluation of techniques is planned to happen through mixed methods qualitative and quantitative user-centered evaluations (e.g., usability studies, think-aloud, controlled experiments, longitudinal studies, workshops and focus-groups). Possible outcomes of this PhD can include: design patterns for immersive data-driven storytelling, co-creation methods, system prototypes, empirical findings, conceptual models, etc.

Nous recherchons des candidat·e·s issu·e·s de l'informatique, du design ou des sciences cognitives, manifestant un fort intérêt pour la recherche interdisciplinaire centrée sur l'humain ainsi que pour les grands enjeux sociétaux tels que le changement climatique et son atténuation, les inégalités ou la désinformation.

La personne candidate devra posséder une expérience de base dans un ou plusieurs des domaines suivants : la conception de visualisations de données, la réalité virtuelle et la réalité mixte, les études impliquant des participants humains, ainsi que les méthodes générales de l'interaction humain-machine (IHM).

Les candidat·e·s doivent être capables de développer des systèmes expérimentaux et interactifs, ainsi que de réaliser des analyses quantitatives de données.

Une excellente maîtrise de l'anglais est requise, tant à l'écrit qu'à l'oral (lecture, discussions scientifiques et rédaction). La maîtrise du français n'est pas obligatoire, mais constituera un atout pour les démarches administratives et la vie quotidienne.

Il est attendu que la personne recrutée acquière progressivement une plus grande autonomie dans la conduite du projet de recherche au cours de la thèse. Elle sera amenée à contribuer activement à la définition du sujet et des questions de recherche spécifiques, en cohérence avec ses centres d'intérêt, ses compétences et ses perspectives professionnelles futures.