Université Paris 8 · CHArt / THIM · CNU 61

Anis RojbiMaître de conférences en génie informatique

J’étudie comment développer des outils numériques et des interfaces qui s’adaptent aux utilisateurs et à leurs usages. Mes travaux associent l’accessibilité numérique, le traitement du signal et l’interaction humain-machine.

Directeur du département ICH et du master MIASHS – parcours Technologie et Handicap.

Portrait d’Anis Rojbi.
Université Paris 8 · Laboratoire CHArt

Explorer une image à plusieurs niveaux de détail

Une représentation adaptée peut modifier la façon dont une image est explorée. Dans ces travaux, la granularité graphique et la granularité haptique peuvent être personnalisées pour l’exploration sur écran tactile par des personnes voyantes ou aveugles.

Personnes voyantes et aveugles explorant une image sur écran tactile, avec personnalisation des granularités graphique et haptique.
Exploration et personnalisation.
Lire la méthode et les descriptions des figures

Questions de recherche

01
Images et accessibilité

Comment concevoir des représentations visuelles et tactiles qui s’adaptent aux utilisateurs et à leurs contextes d’usage ?

J’étudie des représentations multi-niveaux, visuelles, interactives ou tactiles, pour rendre les images et documents numériques plus accessibles.

Méthodes et travaux de l’axe 1
02
Analyse multimodale

Peut-on détecter la fatigue en combinant vision et données physiologiques ?

Ces travaux associent des indices visuels à des mesures physiologiques pour étudier la fatigue par apprentissage automatique.

Méthodes et travaux de l’axe 2
03
BCI et EEG

Comment rendre les modèles plus robustes lorsque les données EEG sont limitées ?

J’explore l’augmentation naturelle et synthétique des données pour la classification d’actions physiques par apprentissage profond.

Méthodes et travaux de l’axe 3
2023–2025

Publications choisies

2025
Article · Frontiers in Neuroinformatics

Effect of Natural and Synthetic Noise Data Augmentation on Physical Action Classification by Brain–Computer Interface and Deep Learning

Y. Gordienko, N. Gordienko, V. Taran, A. Rojbi, S. Telenyk & S. Stirenko.

2023
Conférence internationale

Enhancing the Accessibility of Images on the Web: A Holistic View and New Perspectives

S. Rojbi, A. Rojbi & M. S. Gouider.

Consulter les références et les ressources

Enseignement et responsabilités

Former à l’accessibilité numérique

Dans le master MIASHS, les étudiants travaillent sur le développement web accessible, l’IoT, le cloud et des projets menés avec des associations ou organismes partenaires.

Enseignements et projets étudiants

Direction de formation et responsabilités académiques

Je dirige le département Ingénierie – Cognition – Handicap et le master MIASHS, parcours Technologie et Handicap, et je contribue aux coopérations internationales de l’UFR.

Parcours et responsabilités

En cours

Recherche et collaborations en cours

Une vue rapide des travaux scientifiques actuels et des formats de coopération ouverts.

01
Recherche

BCI, EEG et deep learning

Travaux récents sur l’augmentation de données EEG et la robustesse des modèles pour la classification d’actions physiques.

Voir l’axe de recherche
02
International

Kyiv, Sfax et coopérations Erasmus+

Programmes de mobilité, enseignements conjoints et coopérations académiques avec plusieurs partenaires internationaux.

Voir les projets et coopérations
03
Collaborer

Recherche, doctorat et projets interdisciplinaires

Collaborations possibles autour de l’accessibilité numérique, des technologies d’assistance, de l’IA, des mobilités et des co-encadrements.

Voir les formats de collaboration