La voix est un des outils les plus prometteurs de la médecine numérique. En association avec les compagnons virtuels médicaux, l'estimation de symptômes à partir de marqueurs vocaux permettra à la fois le suivi à domicile de patients souffrant de maladies neuropsychiatriques chroniques, et l'accès à des conseils personnalisés d'hygiène de vie pour la population générale. La somnolence, présente dans de nombreuses pathologies et présentant une très forte prévalence à la fois chez les patients souffrant de maladies chroniques et en population générale, est un symptôme privilégié pour cette approche. L’objectif des travaux présentés dans ce manuscrit est ainsi de compléter les informations collectées par les assistants virtuels lors de l'interaction des sujets avec ceux-ci, en utilisant des marqueurs vocaux validés comme étant des marqueurs fiables de la somnolence. La démarche suivie est la suivante. Dans un premier temps, nous introduisons dans un premier temps les mécanismes de production de la voix et l'ensemble des pathologies qui peuvent interférer avec les différentes fonctions musculaires et neuro-musculaires impliquées, avec une attention particulière portée sur les méthodologies employées pour l'enregistrement et l'annotation des corpus utilisés. Ensuite, nous tentons d'établir une définition consensuelle de la somnolence en utilisant trois dictionnaires de référence de la langue française ; deux approches de fouille de texte~;~et enfin par l'intermédiaire d'une revue générale des outils conçus pour la mesurer. Nous présentons ensuite notre propre corpus de patients atteints d'hypersomnie, enregistrés au pôle universitaire de médecine du sommeil du CHU de Bordeaux sur une tâche de lecture à voix haute, annotés avec des mesures de somnolence à la fois subjectives (questionnaires) et objectives (latence d'endormissement au Test Itératif de Latences d'Endormissement) validées par les médecins du CHU. Ce corpus est ensuite comparé avec les autres corpus de l'état de l'art sur la détection de la somnolence dans la voix, à partir desquels nous proposons des recommandations sur l'élaboration de tels corpus. Puis, à l'aide d'une étude perceptuelle, nous validons l'utilisation de la base TILE pour la détection de la somnolence dans la voix. Sur la base de ce corpus, nous élaborons quatre catégories de descripteurs vocaux, mesurant deux dimensions de l’impact de la somnolence sur la voix. D’une part, nous étudions des marqueurs de qualité acoustique de la voix ; d’autre part nous concevons des marqueurs de qualité de lecture, divisés en trois sous-catégories : les erreurs de lecture faites par les patients, leur automatisation à travers les erreurs faites par des systèmes de reconnaissance automatique de la parole, et enfin les durées et emplacements des pauses de lecture. Ces marqueurs sont validés sur différentes formes de somnolence (objective et subjective). Enfin, nous proposons une méthodologie pour entraîner un classificateur dans la visée d'une utilisation clinique de ces descripteurs vocaux pour la détection de trois symptômes liés à la somnolence. Nous proposons une analyse détaillée des résultats obtenus et des descripteurs employés par le classificateur. Pour aller plus loin, nous proposons ensuite de rapprocher le problème de classification de la réalité du raisonnement clinique en classifiant deux syndromes dérivés des précédents symptômes. Enfin, dans cette même direction, nous proposons des perspectives de recherche autour des réseaux de symptômes, dans la cadre de la recherche en médecine numérique sur la somnolence et sur la psychiatrie numérique de manière plus générale.

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Code secret : 9876