Impact neurophysiologique des environnements naturels et dégradés sur le stress, l'attention et l'évitement : vers un score d'aide à la décision territoriale en santé-environnement // Neurophysiological Impact of Natural and Degraded Environments on Stres

Ce projet de thèse vise à évaluer l'impact des environnements naturels, neutres et dégradés sur les réponses neurophysiologiques et comportementales humaines, à partir d'une approche multimodale intégrée. Les participants seront exposés, dans un dispositif immersif à large champ de vision (iDome), à des scènes environnementales contrastées incluant notamment des contextes naturels (forêts, parcs), neutres, et dégradés (trafic, fumées, déchets, sites industriels), selon un plan intra-sujet contrôlé.

Les réponses seront mesurées à l'aide de l'électroencéphalographie (EEG), de l'activité électrodermale, de la variabilité de la fréquence cardiaque, de la posturographie (centre de pression) et de l'oculométrie. Cette approche permettra de caractériser trois dimensions clés impliquées dans la relation environnement-santé : le stress/activation, l'allocation attentionnelle et les tendances d'approche-évitement. Une manipulation du niveau d'engagement (observation passive vs simulation mentale active) permettra d'examiner le rôle de l'incarnation dans l'intensité des réponses.

L'objectif scientifique est d'identifier des biomarqueurs interprétables et de mieux comprendre les mécanismes neurophysiologiques associés à la perception des environnements. L'objectif appliqué consiste à intégrer ces indicateurs dans un score composite transparent (Environmental Health Impact Score, E-HIS), structuré en sous-composantes (stress, attention, évitement), permettant de comparer différents scénarios environnementaux.

Ce score sera accompagné d'analyses d'incertitude et de sensibilité afin de garantir sa robustesse et sa lisibilité. Les résultats seront valorisés sous forme d'un protocole reproductible, d'une base de données multimodale et d'un prototype de tableau de bord facilitant l'interprétation par des acteurs non spécialistes (collectivités, aménageurs, décideurs publics). Ce projet vise ainsi à fournir un outil d'aide à la décision intégrant une dimension centrée sur l'humain, complémentaire des approches environnementales classiques, afin de soutenir la transition écologique et la planification territoriale.
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This PhD project aims to assess the impact of natural, neutral, and degraded environments on human neurophysiological and behavioral responses using an integrated multimodal approach. Participants will be exposed, in a large-field immersive device (iDome), to contrasted environmental scenes including natural settings (forests, parks), neutral scenes, and degraded environments (traffic, smoke, waste, industrial sites), following a controlled within-subject design.

Responses will be recorded using electroencephalography (EEG), electrodermal activity, heart rate variability, posturography (center of pressure), and eye-tracking. This multimodal framework will allow the characterization of three key dimensions involved in environment–health relationships: stress/arousal, attentional allocation, and approach–avoidance tendencies. A manipulation of engagement (passive viewing vs active mental simulation) will further examine the role of embodiment in modulating these responses.

The scientific objective is to identify interpretable biomarkers and to better understand the neurophysiological mechanisms underlying environmental perception. The applied objective is to integrate these indicators into a transparent composite score (Environmental Health Impact Score, E-HIS), structured into interpretable subcomponents (stress, attention, avoidance), enabling comparison across environmental scenarios.

This score will be complemented by uncertainty and sensitivity analyses to ensure robustness and interpretability. Expected outputs include a reproducible experimental protocol, a multimodal dataset, and a prototype decision-support dashboard designed for non-expert stakeholders (local authorities, planners, public decision-makers). Overall, the project aims to provide an operational decision-support tool incorporating human-centered indicators, complementing traditional environmental assessments, and contributing to ecological transition and territorial planning.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Financement d'un établissement public Français

Université de Picardie - Jules Verne

585 Sciences, Technologie, Santé

Le candidat devra être titulaire d'un master en neurosciences, psychologie, sciences cognitives, ou dans un domaine connexe, avec une formation solide en méthodes expérimentales. Une appétence pour les approches interdisciplinaires à l'interface entre neurosciences, santé-environnement et comportement est attendue. Une première expérience en acquisition ou analyse de données physiologiques ou neurophysiologiques (EEG, oculométrie, mesures autonomes) constituera un atout. Des compétences en analyse de données et en programmation (Python, Matlab ou R) sont souhaitées, ainsi qu'un intérêt pour les méthodes statistiques et le traitement du signal. Une sensibilité aux enjeux d'open science et de reproductibilité sera appréciée. Le candidat devra faire preuve d'autonomie, de rigueur scientifique et d'organisation, tout en étant capable de travailler en équipe dans un environnement pluridisciplinaire. De bonnes capacités de communication écrite et orale en anglais sont attendues, notamment pour la rédaction d'articles scientifiques et la présentation des résultats. Enfin, un intérêt pour les enjeux de santé-environnement et pour la valorisation appliquée des résultats (aide à la décision, aménagement du territoire) constituera un élément important du profil recherché.
The candidate should hold a Master's degree in neuroscience, psychology, cognitive science, or a related field, with a solid background in experimental methods. An interest in interdisciplinary research at the interface of neuroscience, environmental health, and behavior is expected. Prior experience in the acquisition or analysis of physiological or neurophysiological data (e.g., EEG, eye-tracking, autonomic measures) will be considered an asset. Skills in data analysis and programming (Python, Matlab, or R) are desirable, along with an interest in statistics and signal processing. Familiarity with open science practices and reproducible research will be appreciated. The candidate should demonstrate autonomy, scientific rigor, and strong organizational skills, while being able to work collaboratively in a multidisciplinary environment. Good written and oral communication skills in English are required, particularly for scientific writing and presentations. Finally, an interest in environmental health issues and in the applied valorization of research outcomes (e.g., decision-support tools, territorial planning) will be an important asset.