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ISCApad #241

Tuesday, July 10, 2018 by Chris Wellekens

6-39 (2018-04-12) Post-doc en criminalistique, LNE, Trappes, France
  

POST DOC 18 mois - Comparaison de voix dans le domaine criminalistique : définition d’une méthodologie et d’un référentiel pour la certification de laboratoires

Localisation : Trappes (78). Laboratoire national de métrologie et d'essais (LNE)
REF : ML/VOX/DE

CONTEXTE :
Le projet ANR VoxCrim (2017-2021) propose d’objectiver scientifiquement les possibilités de mise en œuvre d’une comparaison de voix dans le domaine criminalistique. Deux objectifs principaux : a) mettre en place une méthodologie d’accréditation de type ISO 17025 pour les laboratoires de la Police, b) établir des standards de mesures objectives. Ce projet permettra de faciliter le traitement d’une comparaison de voix dans les services de police et permettra de renforcer la recevabilité de la preuve auprès des tribunaux.
Le sujet du post-doctorat s’intègre dans le sous-projet « Accréditation, certification, normalisation et métrologie » du projet VoxCrim.
Ce sous-projet s'appuie sur l’existant disponible auprès de l’Association Française de Normalisation (AFNOR) et du Comité Français d’Accréditation (COFRAC).
Le travail à réaliser consiste dans un premier temps à évaluer l’existant et les adaptations nécessaires au contexte de l’accréditation des laboratoires réalisant des comparaisons de voix et à développer les protocoles de métrologie correspondants. Le sous-projet vise, en fin de projet, la définition complète d’une solution pratique d’accréditation et de certification en comparaison de voix.

MISSIONS :
Les missions confiées s’organisent en trois tâches :
-        Rapport sur l’existant. Cette tâche consiste à explorer l’existant pour identifier les normes et
directives à respecter, à faire évoluer ou dont il faut s’inspirer autant que possible. Le travail intégrera une dimension européenne et internationale (travaux du NIST-OSAC par exemple), et s’appuiera principalement sur les normes ISO 17025, 17043, 13528 pour mettre en place l’écosystème nécessaire pour valider les méthodes de comparaison de voix. Ces normes étant relatives principalement à de la mesure physique, le (la) post-doctorant(e) étudiera également la norme ISO 15189 qui présente des exigences relatives à des laboratoires où le prélèvement est fait sur un humain.
-        Spécifications des protocoles de métrologie intra- et inter-laboratoires, adaptées au contexte de la comparaison de voix, et plus spécifiquement dans le domaine de la criminalistique.
-        Le (la) post-doctorant(e) vérifiera l’adéquation des protocoles identifiés avec les jeux de conditions de mise en œuvre de comparaison de voix développés par les autres membres du projet.
Outre le soutien apporté par les équipes Evaluation des systèmes de traitement de l’information et Mathématiques-Statistiques, le (la) post-doctorant(e) bénéficiera de formations :
-        En début de contrat, une journée de formation sur les méthodes de comparaison inter-laboratoire et d’accréditation, dispensée par le LNE aux membres du consortium VoxCrim.
-        Courts stages pratiques à la SDPTS (Sous-Direction de la Police Scientifique et Technique à Ecully) et/ou à l’IRCGN (Institut de Recherche Criminalistique de la Gendarmerie Nationale) afin de comprendre les problématiques liées à la comparaison de voix en criminalistique.
-        Participation aux journées d’étude Voxcrim organisées par les membres du consortium à la SDPTS.
Des publications (et présentations, le cas échéant) en conférences et journaux internationaux sont attendues du (de la) post-doctorant(e).

DUREE :
18 mois. Début de préférence en septembre 2018.

PROFIL :
Vous êtes titulaire d’un doctorat en informatique ou en sciences du langage, avec une spécialisation en traitement automatique de la parole.
Vous possédez des connaissances en méthodologie d’évaluation et en biométrique vocale.
Des connaissances en normalisation seraient un véritable atout.

Pour candidater, merci d’envoyer votre CV à l’adresse recrut@lne.fr en rappelant la référence : ML/VOX/DE


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