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Bien-être et IA // Wellness and AI

ABG-138357
ADUM-73936
Thesis topic
2026-04-14
Université de Savoie Mont-Blanc
GRENOBLE CEDEX - Auvergne-Rhône-Alpes - France
Bien-être et IA // Wellness and AI
  • Computer science
biocapteurs, multimodal, base de données, IA, bien-être, Burnout
biosensors, multimodal, database, AI, wellness, burnout

Topic description

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.
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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.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Funding category

Funding further details

Programmes gouvernementaux hors France et Union Européenne

Presentation of host institution and host laboratory

Université de Savoie Mont-Blanc

Institution awarding doctoral degree

Université de Savoie Mont-Blanc

Graduate school

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

Candidate's profile

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
2026-06-15
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