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L'émotion joue un rôle crucial dans la communication interpersonnelle et la recherche médicale. Les ordinateurs peuvent identifier les émotions à travers les expressions faciales, la voix, les clignements des yeux et la posture. Bien que la plupart des études se concentrent sur la voix et les expressions faciales, ces méthodes présentent des limites. Par exemple, les individus peuvent intentionnellement dissimuler leurs véritables émotions, ou des affections comme la névrite faciale peuvent altérer l'expression émotionnelle par le biais des signaux faciaux. Pour pallier ces limitations, les chercheurs se sont tournés vers la reconnaissance des émotions basée sur les signaux électroencéphalographiques (EEG) périphériques. Les méthodes basées sur l'EEG visent à détecter les états affectifs directement à travers l'activité cérébrale spontanée, en contournant le système nerveux périphérique. Cette approche est essentielle pour des applications dans les domaines du divertissement, de la santé, des opérations militaires, du commerce de détail et de l'éducation, où la compréhension des émotions humaines améliore l'interaction et les processus de prise de décision. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode d'identification des émotions à l'aide de données EEG.