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Laboratoire/Entreprise : LIASD-Université Paris8
Durée : 6 mois
Contact : n.mellouli@iut.univ-paris8.fr
Date limite de publication : 2022-03-25

Contexte :
La recherche d’information est un domaine de recherche en perpétuel mutation à cause de la transformation numérique. Le volume des données produit via les outils numériques connectés excède la capacité humaine de les traiter manuellement et un recours à l’intelligence artificielle (IA) devient incontournable. Toutefois, ces modèles intelligents issus d’IA doivent garantir au moins le passage à l’échelle, la compréhension des données hétérogènes et la catégorisation sémantique de ces données. Dans ce contexte, la recherche de similitudes au sein d’un large corpus multimédia où se mêlent images, vidéos et textes (structurés ou non) est une tâche très complexe.
Dans le cadre d’une recherche sur les controverses en ligne, nous nous intéressons à la circulation d’informations et de discours dans les réseaux sociaux numériques (Twitter, TikTok, Instagram par exemple) sous différentes formes (textes, images, vidéo). Plus spécifiquement, nous cherchons à capturer, caractériser, analyser et expliquer les déclinaisons iconographiques, textuelles et narratives des images à mesure qu’elles circulent dans les RSN.

Sujet :
Quand il s’agit d’une image, celle-ci peut subir différentes transformations faisant appel à de nombreux outils de traitement d’images. Ces traitements peuvent être simples et agissent par exemple sur les couleurs, ou encore sur la répartition spatiale des pixels (le recadrage, le découpage, etc.), ou bien plus complexes via des outils : de génération d’images à partir de motifs d’une image de référence ; de substitution de l’image source ; de l’augmentation de l’image source par des éléments iconographiques contextuels.

Profil du candidat :
Vous êtes étudiant.e dans un Master2 en informatique, science des données ou statistiques, ou étudiant.e dans une école d’ingénieur.Vous êtes enthousiaste pour la recherche, vous aimez comprendre en profondeur les problèmes et trouver des solutions élégantes.Vous avez une solide formation en informatique (Python pour l’environnement d’apprentissage automatique).Vous êtes intéressé.e par l’intelligence artificielle et, plus précisément, par l’apprentissage automatique, les techniques d’optimisation, l’analyse de données, etc. Vous avez un intérêt pour le domaine des SHS.
Candidature à adresser à n.mellouli@iut.univ-paris8.fr ayant pour objet « Candidature Stage EID -Sim» d’ici le 25 mars 2022

Formation et compétences requises :
Python, PyTorch, OpenCV, CUDA, gestion des données, machine-learning, deep-learning, visualisation
Contact :
Nédra Mellouli
Virginie JULLIARD

Adresse d’emploi :
Sorbonne Université – Maison de la Recherche – 28 rue Serpente – 75 006 Paris
et 140, rue de la Nouvelle France 93100 Montreuil.

Document attaché : 202203031146_Sujet-StageMaster-2021-2022_EID.pdf