Détection et Réparation d’Incohérences de Données via les Techniques de Machine Learning dans un Environnement Incertain

When:
17/04/2026 – 18/04/2026 all-day
2026-04-17T02:00:00+02:00
2026-04-18T02:00:00+02:00

Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Doctorants

Laboratoire/Entreprise : LIAS/ENSMA
Durée : 3 ans
Contact : allel.hadjali@ensma.fr
Date limite de publication : 2026-04-17

Contexte :

Sujet :
Voir en attaché la description du sujet.

Profil du candidat :
1. Être titulaire d’un diplôme de niveau Bac +5 en informatique (ou en mathématiques appliquées) avec un intérêt pour la recherche.

2. Posséder une expertise en Machine Learning (une expérience/connaissance sur la gestion de données incertaines ou/et en recherche opérationnelle est un plus).

3. Avoir des compétences analytiques avancées et une capacité à résoudre des problèmes complexes.

4. Posséder une aptitude à communiquer à l’oral et à l’écrit en français et en anglais.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Laboratoire d’Informatique et d’Automatique pour les Systèmes
Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et d’Aérotechnique (Poitiers)
Téléport 2 – 1 Avenue Clément Ader – BP 40109
86961 FUTUROSCOPE CHASSENEUIL Cedex – FRANCE

Document attaché : 202601261037_Sujet_These_Loic-Allel.pdf