MaDICS est un Groupement de Recherche (GDR) du CNRS créé en 2015. Il propose un écosystème pour promouvoir et animer des activités de recherche interdisciplinaires en Sciences des Données. Il est un forum d’échanges et d’accompagnement pour les acteurs scientifiques et non-scientifiques (industriels, médiatiques, culturels,…) confrontés aux problèmes du Big Data et des Sciences des données.
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Les activités de MaDICS sont structurées à travers des Actions et Ateliers. Les Actions rassemblent les acteurs d’une thématique précise pendant une durée limitée (entre deux et quatre ans). La création d’une Action est précédée par un ou plusieurs Ateliers qui permettent de consolider les thématiques et les objectifs de l’action à venir.
Le site de MaDICS propose plusieurs outils de support et de communication ouverts à la communauté concernée par les Sciences des Données:
- Manifestations MaDICS : Le GDR MaDICS labellise des Manifestations comme des conférences, workshops ou écoles d’été. Toute demande de labellisation est évaluée par le Comité de Direction du GDR. Une labellisation rend possible un soutien financier pour les jeunes chercheuses et chercheurs. Une labellisation peut aussi être accompagnée d’une demande de soutien financier pour des missions d’intervenants ou de participants à la manifestation.
Pour en savoir plus… - Réseaux MaDICS : pour mieux cibler les activités d’animation de la recherche liées à la formation et à l’innovation, le GDR MaDICS a mis en place un Réseau Formation destiné à divers publics (jeunes chercheurs, formation continue,…), un Réseau Innovation pour faciliter et intensifier la diffusion des recherches en Big Data, Sciences des Données aux acteurs industriels et un Club de Partenaires qui soutiennent et participent aux activités du GDR.
Pour en savoir plus… - Espace des Doctorants : Les doctorants et les jeunes chercheurs représentent un moteur essentiel de la recherche et le GDR propose des aides à la mobilité et pour la participation à des manifestations MaDICS.
Pour en savoir plus… - Outils de communication : Le site MaDICS permet de diffuser des informations diverses (évènements, offres d’emplois, proposition de thèses, …) liées aux thématiques de recherche du GDR. Ces informations sont envoyées à tous les abonnés de la liste de diffusion MaDICS et publiés dans un Calendrier public (évènements) et une page d’offres d’emplois.
Adhésion au GDR MaDICS : L’adhésion au GDR MaDICS est gratuite pour les membres des laboratoires ou des établissements de recherche publics. Les autres personnes peuvent adhérer au nom de l’entreprise ou à titre individuel en payant une cotisation annuelle.
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Manifestations à venir
Journées Ecoles Conférences et Séminaires
Actions, Ateliers et Groupes de Travail :
CODA DAE DatAstro DSChem EXMIA GINO GRASP RECAST SaD-2HN SIMDAC SimpleText TIDS
Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/– — –
Laboratoire/Entreprise : ETIS
Durée : 6 mois
Contact : michele.linardi@cyu.fr
Date limite de publication : 2026-12-31
Contexte :
At CY Cergy Paris University and the University of Toulouse, our research aims to develop trustworthy, robust, and human-centered Generative AI systems that adapt to students’ learning habits and individual needs.
Generative AI tutors are rapidly becoming pervasive across both secondary and higher education.
Students increasingly rely on AI-powered assistants for explanations, problem-solving, revision, and personalized feedback, making these systems an integral part of the modern learning experience.
As these tools become embedded in education, it is essential that they move beyond generic conversational capabilities and provide support that is pedagogically sound, personalized, and trustworthy.
Sujet :
By leveraging compact, privacy-preserving models, we aim to provide adaptive tutoring while reducing computational costs and enabling on-device personalization.
Within the tutoring process, the AI agent follows an agentic reasoning framework. It begins by receiving the student’s input and establishing a clear instructional objective, which guides all subsequent decisions throughout the interaction.
The agent then analyzes the student’s responses and contextual information to identify relevant patterns, infer the learner’s current level of understanding, and assess the educational context. This reasoning process enables the tutor to select appropriate pedagogical strategies and generate personalized interventions.
Please find all the informations in the attached files.
Profil du candidat :
Formation et compétences requises :
Adresse d’emploi :
Cergy Paris Université,
33 Bd du Port, 95000 Cergy
Document attaché : 202608191602_Internship_offer_Designing_NLP_tools_for_Sutdent_Digital_Twins.pdf