EVO+ 1.0

EVO+ 1.0 est un programme en ligne d’une durée de 12 semaines axé sur les changements de comportement. C’est un programme personnalisé et bâti afin d’aider les adultes à être plus actifs, en visant plus particulièrement ceux à risque de développer des maladies chroniques non-infectieuses.

Le programme s’adapte à chaque personne selon ses besoins, ses préférences, son niveau de motivation et de confiance. Durant 12 semaines, les participants sont guidés pas-à-pas dans la définition d’objectifs, le suivi de leurs activités, ainsi que dans la planification et le maintien de leurs efforts au fil du temps. Le programme est facile à utiliser et s’appuie sur les théories, méthodes et données probantes issues des sciences comportementales afin de faciliter l’adoption et le maintien de saines habitudes.

Développé à partir de la science du changement comportemental, de la communication motivationnelle et d’une conception centrée sur l’utilisateur, le programme adapte son contenu en fonction du profil comportemental de son utilisateur, de son contexte, de ses intérêts, du type de comportement à modifier, ainsi que de sa volonté et de sa préparation face au changement.

Les fondements scientifiques du programme

Le projet EVO 1.0 guide les participants à travers un programme structuré sur 12 semaines, qui intègre une gamme de techniques de modification comportementale (TMC) fondées sur des preuves issues de la taxonomie des TMC. Les modules d’apprentissage principaux incluent la définition d’objectifs, la planification des actions, l’auto-observation, la résolution de problèmes, la prévention des chutes et des rechutes, ainsi que le maintien à long terme. L’architecture de l’intervention s’appuie sur le modèle ORBIT, le cadre COM-B et la théorie de l’auto-détermination, avec un contenu et une progression qui s’adaptent de manière dynamique selon l’engagement, l’intérêt et le progrès de son utilisateur.

Phase actuelle

Nous affinons actuellement le contenu et la structure de l’intervention EVO 1.0, incluant les modules d’activité physique et de changement de comportement personnalisés, tout en préparant des réunions entre experts afin de valider le cadre théorique, avant de passer à la phase de démonstration de la faisabilité. Parallèlement, nous collaborons avec les développeurs et les concepteurs de l’expérience/interface utilisateur (UX/UI) afin d’intégrer les modules dans la plateforme numérique et de nous assurer d’une expérience centrée sur l’utilisateur.

Appel aux experts

Tout expert souhaitant contribuer à ce processus est invité à contacter la coordonnatrice du département de recherche : laura.ortiz.cnmtl@ssss.gouv.qc.ca

Membres de l’équipe

• Simon Bacon , PhD – Co-superviseur, Professeur à l’Université Concordia
• Kim Lavoie , PhD – Co-superviseure, Professeure à l’Université du Québec à Montréal
• Florence Coulombe Raymond, B.Sc. – Responsable de projet
• Fanie St-Jean Miron, M.Sc. Kin. – Co-responsable de projet
• Laura Lucia Ortiz, M.Ed, CAPM – Coordonnatrice de projet
• Hafedh Mili, PhD – Co-superviseur, Professeur à l’Université du Québec à Montréal
• Edilton Lima dos Santos, PhD – Développement d’applications
• Julien Champagne, M. CompSci – Développement d’applications
• Djawad Mohamed Abi Ayad,  M. CompSci  – Développement d’applications

EVO+ Colombie

Les concepts liés au changement de comportement sont universels, mais le contexte ne l’est pas.

Le projet EVO+ Colombie est le fruit d’une collaboration entre l’université EAFIT de Medellin, en Colombie, et l’équipe EVO+ 1.0 de Montréal, au Canada.

Objectifs du projet

1. Adapter EVO 1.0 spécifiquement au contexte colombien. Cela implique non seulement de créer un nouveau contenu spécifique à son contexte, mais aussi de tester rigoureusement sa mise en œuvre dans toute la province d’Antioquia.
2. Élaborer une stratégie d’extension complète pour la mise en œuvre de l’intervention dans toute la Colombie. Cette stratégie est conçue dans une optique d’applicabilité plus large, servant de modèle pouvant être utilisé efficacement dans d’autres pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI) similaires qui cherchent à mettre en œuvre des interventions intégrales numériques en changement de comportement.

En collaborant étroitement avec divers responsables en santé et représentants du gouvernement colombien, nous souhaitons élaborer et affiner des stratégies de mise en œuvre adaptées au contexte local afin de garantir la pertinence et l’accessibilité de l’intervention et, ultimement, son succès dans la promotion de comportements favorables à la santé.

Activités en cours

• Établir un comité exécutif composé d’utilisateurs potentiels, de spécialistes et de responsables d’organisations en santé, et organiser des réunions régulières semestrielles.
• Organiser des groupes de discussion avec des utilisateurs potentiels et des professionnels de la santé dans différentes sous-régions d’Antioquia afin d’évaluer l’influence du contexte sur les comportements en matière de santé.
• Adapter le matériel éducatif existant sur la nutrition et en élaborer de nouveaux en collaboration avec les utilisateurs potentiels et les nutritionnistes, en veillant à ce qu’ils soient conformes aux directives locales afin d’être pertinents et attrayants pour la population.
• Interroger les parties prenantes potentielles afin de concevoir le plan de mise en œuvre.
• Diffuser du contenu de santé sur les réseaux sociaux, axé principalement sur le changement de comportement, une alimentation saine et l’activité physique.

Plus d’informations en ligne sur le projet EVO+ Colombie

• Suivez le projet EVO+ Colombie sur Instagram 
• Le projet EVO+ Colombie est présenté dans la rubrique « Parcours de vie » du site web de l’Alliance mondiale contre les maladies chroniques.

Membres de l’équipe (Université EAFIT)

• Mariantonia Lemos, PhD – Chercheure principale
• Elizabeth Rendon Velez, PhD – Co-chercheure
• Ana Maria Peralta Velez, MSc – Assistante de recherche
• Gloria Carolina Usuga Arcila, MSc – Assistante de recherche
• Isabela Cano Aguilar, BA – Assistante de recherche
• Maria del Pilar Guevara Gonzalez, BA – Assistante de recherche
• Johanna Marcela Blanco, BA – Assistante de recherche
• Guillermo Alejandro Peña Gómez, BA – Communications
• Mariana Escudero Arbelaez, BSc – Nutritionniste
• Margarita María Duque Trujillo, MA – Conceptrice UX/UI

Reconnaissance automatique des expressions (AER)

Le projet AER vise à développer un système de codage permettant d’annoter les indices multimodaux qui indiquent, sur vidéos, l’ambivalence et l’hésitation d’individus discutant de certains comportements.

Il est possible de prévenir les maladies chroniques et d’empêcher leur aggravation en adoptant des comportements sains (manger une alimentation équilibrée, faire de l’activité physique de manière régulière, etc.). Toutefois, changer un comportement n’est pas facile.

Pour la plupart des gens, certains obstacles viennent entraver leur processus, comme le fait de vouloir faire de l’exercice mais ne pas trouver le temps, ou ne pas être certain de comment adopter une alimentation plus saine, qui peuvent être des signes d’ambivalence ou d’hésitation chez un individu.

Lorsqu’ils sont face-à-face avec leur prestataire de soins de santé, les patients qui éprouvent une ambivalence ont la possibilité d’en parler (et de trouver des solutions) avec leur professionnel, mais lors d’interventions de santé numériques, telles qu’avec des applications-santé virtuelles, il n’y a pas moyen de savoir lorsque les gens sont ambivalents ou hésitants.

Grâce aux nouvelles technologies, il est possible de créer et d’entraîner des systèmes informatiques à identifier des états émotionnels et les expressions faciales des gens. Cela n’avait toutefois pas encore été fait pour l’ambivalence et l’hésitation. Le projet AER vise donc à développer et à appliquer des codes permettant aux systèmes informatiques d’identifier l’ambivalence et l’hésitation, en utilisant des vidéos de personnes parlant de leurs comportements afin d’observer leurs expressions faciales, corporelles et verbales. Ces marqueurs seront utilisés par les collaborateurs en informatique du projet afin d’aider les systèmes informatiques à identifier l’ambivalence et l’hésitation. Ce travail pourrait, ultimement, servir à personnaliser les interventions numériques en matière de santé, de manière à les adapter aux besoins spécifiques d’une personne au moment opportun, et à l’aider à adopter des changements de comportement positifs.

Les fondements scientifiques du projet

Le projet AER est une collaboration intersectorielle complexe, en plusieurs phases, entre le Centre de médecine comportementale de Montréal (CMCM), l’Université Concordia et l’École de technologie supérieure (ÉTS). Son objectif est de développer un système de codage pour annoter des indices multimodaux qui indiquent l’ambivalence et l’hésitation, à partir de vidéos d’individus discutant de changements de comportements en matière de santé. Le projet vise également à créer des algorithmes d’apprentissage profond robustes pour détecter ces expressions en fournissant un ensemble de données fondamentales. Ces technologies pourraient être intégrées aux plateformes de santé en ligne existantes afin de permettre des parcours de changement de comportement plus personnalisés, améliorant ainsi l’engagement des utilisateurs et les résultats en matière de santé.

Publications pertinentes :

• BAH Dataset for the Ambivalence/Hesitancy Recognition Challenge in the 8th ABAW
  • Résumé sur un défi académique publié lors de la 8e édition du ABAW où des équipes travaillant dans le domaine de l’informatique ont eu accès à un ensemble de données annotées contenant de l’ambivalence/hésitation (A/H) afin de créer de meilleurs algorithmes d’apprentissage profond (plus efficaces et plus fiables) pour identifier les A/H dans les données audiovisuelles.
• Advancements in Affective and Behavior Analysis: The 8th ABAW Workshop and Competition
  • Aperçu de tous les défis académiques et les ateliers de la conférence ABAW8, y compris de l’équipe AER
• Textualized and Feature-based Models for Compound Multimodal Emotion Recognition in the Wild
  • Produit par l’équipe AER pour le défi de reconnaissance des émotions complexes lors de la conférence ECCV (2024). Les équipes ont été invitées à trouver de meilleurs moyens d’identifier les émotions complexes. L’équipe AER a utilisé un modèle axé sur les indices linguistiques, les expressions faciales et les indices contextuels, et a utilisé un ensemble de données annotées par des experts pour identifier les cas où des émotions complexes étaient présentes.

Activités du projet en cours

• Collecte de données en ligne – Création d’un échantillon pancanadien représentatif et diversifié (600 personnes à travers le Canada)
• Annotation de données – Amélioration du guide des codes
• Formation pour les annotateurs
• Développement d’algorithmes d’apprentissage profond (deep learning)
• Base de données sur l’ambivalence/hésitation comportementale (AHC)
• Défis académiques (atelier ABAW-8)
• Études de portées sur l’ambivalence/hésitation

Appel aux volontaires

L’équipe AER recrute actuellement des volontaires pour aider à annoter des données vidéo. Les volontaires intéressés par cette activité sont invités à contacter la coordonnatrice de recherche : laura.ortiz.cnmtl@ssss.gouv.qc.ca

Membres de l’équipe

• Simon Bacon, PhD – Professeur à l’Université Concordia
• Kim Lavoie, PhD – Professeure à l’Université du Québec à Montréal
• Manuela González-González, MSc – Responsable du projet
• Jessica Almeida, BSc – Assistante de recherche et annotatrice experte
• Laura Lucia Ortiz, MEd, CAPM – Coordonnatrice de recherche et annotatrice experte
• Eric Granger, PhD – Professeur à l’ÉTS et directeur du laboratoire LIVIA
• Marco Pederesoli, PhD – Professeur à l’ÉTS
• Alessandro Lameiras Koerich, PhD – Professeur à l’ÉTS

Couverture de presse

• Concordia professor lands unique co-chair in artificial intelligence and health
• Changer les habitudes grâce à l’intelligence artificielle