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

Laboratoire/Entreprise : Ecole navale (EA3634)
Durée : 36 mois (+12)
Contact : cyril.ray@ecole-navale.fr
Date limite de publication : 2023-06-30

Contexte :
L’École navale recherche une/un doctorant(e) en informatique / science des données. En complément de ses travaux de recherche, elle/il interviendra dans les domaines de formation des élèves officiers ingénieurs et des étudiants de masters de l’Ecole navale.

Titulaire d’un master (ou équivalent) en informatique, la personne recrutée devra s’investir dans les activités d’enseignement et au sein du laboratoire dans des travaux de recherche liés au traitement de l’information maritime, à l’intelligence artificielle et plus généralement aux sciences des données. La thèse s’effectuera au sein de l’équipe de recherche MoTIM dans l’objectif de contribuer au domaine du Traitement de l’Information Maritime issue de sources hétérogènes (données capteurs, signaux, images, vidéos, informations géographiques, données textuelles) à l’aide d’algorithme d’intelligence artificielle.

Sujet :
La génération de données et de jeux données pseudo-synthétiques est utilisée pour un large éventail d’activités, notamment comme données de test pour de nouveaux outils ou algorithmes, pour la validation de modèles et dans la formation de modèles d’IA. Plus récemment la génération de données synthétiques créées artificiellement plutôt que générées par des événements réels a pris un essor avec l’apparition de modèles génératifs. Les données synthétiques constituent un type d’augmentation de données pour lequel les « Generative Adversarial Nets (GAN) » ont montré des performances prometteuses sur divers types de données. Dans le domaine maritime, le suivi et l’analyse des mobilités a été accéléré avec l’apparition du Système Automatiquement d’Identification (AIS) qui permet la localisation des navires équipés en temps-réel et à travers tous les océans. Les données produites sont des séries spatio-temporelles impactées par des données manquantes, des problèmes d’intégrité issues des capteurs et/ou de la transmission, et des malversations de natures diverses telles que la falsification de localisation, de trajectoire ou encore d’identité. Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est d’aborder la génération de données synthétiques et l’annotation sémantique de cette donnée. Les travaux de thèse pourront s’articuler notamment au travers des objectifs suivants :

– Développer un modèle génératif pour les données de mobilités maritimes permettant de produire des jeux de données
– Évaluer la prise en compte de données hétérogènes complémentaires ; eg. État de la mer.
– Aborder la scénarisation / annotation des jeux de données et évaluer l’utilité et l’impact de techniques « classiques » d’imputation de données pour aborder la variabilité de scénarios conçus.
– Considérer le problème de classification et de détection de nouveauté en simultanée, notamment pour la prise en compte de données falsifiées.
– Évaluer les performances / généricité de la démarche en fonction de la localisation géographique des données produites.

Profil du candidat :
Diplôme : Master (ou équivalent) en informatique.

Intérêt pour l’enseignement.
Intérêt pour un travail de recherche sur les problématiques maritimes et navales.
Compétences techniques en traitement de l’information.
Bonnes capacités de rédaction scientifique.
Bonnes capacités relationnelles et humaines

Formation et compétences requises :
Compétences : bonne connaissance des outils et des modèles de base de l’Intelligence Artificielle (apprentissage automatique / profond, etc.) et des techniques de représentation et de traitement de données (géographiques) hétérogènes (corrélation de données, analyse de séries temporelles, imputation de données, etc.)

Adresse d’emploi :
Institut de recherche de l’école navale
Lanvéoc-Poulmic / Brest

Document attaché : 202306121519_FDP_2023_DFS_DDR_E5033_AER_IA.pdf