Offre en lien avec l’Action/le Réseau : – — –/Innovation
Laboratoire/Entreprise : CRISTAL UMR CNRS 9189
Durée : 6 mois
Contact : hayfa.zgaya-biau@univ-lille.fr
Date limite de publication : 2025-10-31
Contexte :
Le projet IARISQ (projet ANR 2025) vise à développer des modèles d’intelligence artificielle avancés pour prédire la toxicité des particules atmosphériques en fonction de leur composition physico-chimique et de leurs variations spatio-temporelles. Le stage s’inscrit dans une dynamique interdisciplinaire mêlant IA explicable (XAI), gestion de l’incertitude, toxicologie environnementale et données de qualité de l’air.
Suite possible : thèse (2026–2029)
Le stage pourra évoluer naturellement vers une thèse de doctorat de 3 ans au sein du laboratoire CRISTAL, dans la continuité des travaux réalisés. Le/la doctorant(e) travaillera en lien étroit avec les partenaires ATMO-HDF et LGCgE, sur la modélisation avancée des risques toxiques et l’intégration des modèles IA dans des outils opérationnels de surveillance.
Sujet :
• Participer à la construction et préparation de bases de données (mesures ATMO-HDF, composition physico-chimique, tests de toxicité).
• Déployer des modèles d’apprentissage automatique supervisés et non supervisés pour identifier les caractéristiques les plus influentes sur la toxicité.
• Expérimenter des techniques d’explicabilité (SHAP, LIME) et de réduction de dimension (UMAP, PCA).
• Contribuer au design d’une première version de pipeline IA à intégrer dans un futur système d’aide à la décision.
Profil du candidat :
• M2 en informatique, intelligence artificielle, science des données.
• Maîtrise de Python, notamment avec les bibliothèques scikit-learn, pandas, PyTorch ou TensorFlow.
• Connaissance des modèles de machine learning, des réseaux de neurones et/ou des approches XAI.
• Rigueur, autonomie et appétence pour les projets interdisciplinaires (santé, environnement, IA).
Formation et compétences requises :
• M2 en informatique, intelligence artificielle, science des données.
• Maîtrise de Python, notamment avec les bibliothèques scikit-learn, pandas, PyTorch ou TensorFlow.
• Connaissance des modèles de machine learning, des réseaux de neurones et/ou des approches XAI.
• Rigueur, autonomie et appétence pour les projets interdisciplinaires (santé, environnement, IA).
Adresse d’emploi :
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille
UMR CNRS 9189 CRIStAL
Université de Lille – Campus scientifique
Bâtiment ESPRIT
Avenue Henri Poincaré
59655 Villeneuve d’Ascq
https://www.cristal.univ-lille.fr