Iness NEDJI MILAT2023-05-142023-05-142008https://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/2780l'internet à révolutionné le domaine de l’enseignement avec l’avènement d’un nouveau mode d’apprentissage basé sur les TIC : l’e-learning ou la formation à distance. Cependant, plusieurs études, portant sur les coûts et retours sur investissement du e-learning, ont montré que ce mode de télé-enseignement a généré des problèmes de difficulté d'apprentissage dû en partie et à des degrés divers à la négligence de la prise en compte des états émotionnels des apprenants. En effet, la pertinence de l’apprentissage implique le suivi des apprenants et particulièrement la gestion des aspects intellectuels et socio-émotionnels [P97], [SC], [BB02], [F04], [G04], [NH04]. Dans le contexte éducatif classique, l'observation et l'identification de l'état émotionnel de l'apprenant permettent à l'enseignant d'entreprendre des actions qui vont influencer la qualité de l'apprentissage et son exécution, chose qui n'est pas totalement prise en charge dans le contexte de l'enseignement à distance. Pour favoriser l’apprentissage, les dispositifs de e-learning doivent tenir compte des états émotionnels de l’apprenant. Cette prise en compte pose un problème de mise en œuvre, car les processus mentaux et les expressions émotionnelles de l’apprenant ne sont pas directement observables par la machine et les méthodes d’identification émotionnelle les plus objectives et les moins intrusives, recourent à des capteurs externes (webcams, microphones...etc.) en vue d’examiner le maintien de la posture, le regard et les expressions faciales de l’apprenant dans l’expression non verbale [P97, F04,9,NH04] et l’analyse des prosodies, le ton de la voix et les fréquences dans l’expression verbale [P97,15,17,18,21]. C’est dans le contexte verbal, que nous situons notre travail pour tenter d’apporter des réponses à l’identification émotionnelle des apprenants dans une session d’apprentissage. Pour cela, nous menons une réflexion sur les techniques, les moyens, les méthodes et les outils capable d’assurer cette identification à travers une analyse à deux niveaux linguistiques, prosodiques et textuels, de la parole d’un locuteur apprenant dans le cadre d’un dialogue homme-machine dans une plateforme de e- learning. Mots clés : reconnaissance émotionnelle, indices prosodiques, indices textuels, parole, SVM, e-learning, apprenant, agent. LfrThesis