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

Laboratoire/Entreprise : Université de technologie de Troyes
Durée : 4 ans (2+2)
Contact : malika.kharouf@utt.fr
Date limite de publication : 2025-12-31

Contexte :
Présentation de l’établissement :
L’Université de technologie de Troyes créée en 1994, est aujourd’hui classée parmi les 10 écoles d’ingénieurs les plus
importantes en France et forme 3100 étudiants chaque année. Tournée vers l’excellence et en interaction permanente
avec le monde économique, l’UTT s’inscrit durablement avec une stratégie d’ouverture et de construction du futur pour
un avenir soutenable. En tant que leader du projet d’Université Européenne EUt+, au côté d’une alliance regroupant 9
partenaires, l’UTT est à la fois, à l’initiative, pilote et établissement expérimental pour le développement des nouvelles
méthodes et orientations de l’EUt+.
Acteur du développement économique et social de son territoire, Aube, Champagne et Grand Est, l’UTT est implantée
à Troyes, ville dynamique à taille humaine, riche d’histoire de patrimoine et de culture, ce qui permet à chacun de
s’épanouir dans un cadre privilégié à proximité de la nature.
Missions de l’agent :
Rattaché à la Direction de la formation et de la pédagogie, l’ingénieur de formation orienté IA fera partie d’une équipe
projet impliquant la formation initiale, la formation continue, la coopérative pédagogique (le centre d’innovation
pédagogique de l’UTT). Il/elle jouera un rôle clé dans la conception, la structuration et la mise en œuvre de ce nouveau
programme de formation, en collaboration avec des experts du domaine, des enseignants, des ingénieurs pédagogiques
et des partenaires académiques. Il/elle pourra être amené(e) à organiser et animer des sessions de formation (CM, TD,
TP, webinaire, …) en soutien au déploiement de nouveaux contenus. Enfin, il/elle pourra contribuer aux comptes
rendus, rapports d’activité et constitution de pièces justificatives éventuellement demandées par le financeur.

Sujet :
Missions de l’agent :
Rattaché à la Direction de la formation et de la pédagogie, l’ingénieur de formation orienté IA fera partie d’une équipe
projet impliquant la formation initiale, la formation continue, la coopérative pédagogique (le centre d’innovation
pédagogique de l’UTT). Il/elle jouera un rôle clé dans la conception, la structuration et la mise en œuvre de ce nouveau
programme de formation, en collaboration avec des experts du domaine, des enseignants, des ingénieurs pédagogiques
et des partenaires académiques. Il/elle pourra être amené(e) à organiser et animer des sessions de formation (CM, TD,
TP, webinaire, …) en soutien au déploiement de nouveaux contenus. Enfin, il/elle pourra contribuer aux comptes
rendus, rapports d’activité et constitution de pièces justificatives éventuellement demandées par le financeur.
Activités principales :
• Participer à la conception, au développement et au déploiement de la formation Bachelor IA, en collaboration
avec des experts du domaine, des enseignants, des ingénieurs pédagogiques, des partenaires académiques, …
• Elaborer des programmes de formation, des supports pédagogiques et des évaluations innovants en adoptant
une approche par compétences
• Proposer et expérimenter des formats pédagogiques innovants (blended learning, classes inversées, projets
tutorés, etc.)
• Collaborer avec des experts métiers, enseignants et ingénieurs pédagogiques pour coconstruire des contenus
pédagogiques innovants et de qualité
• Organiser et animer des sessions de formation (CM, TD, TP), des ateliers, des séminaires ou des webinaires
• Participer à l’évaluation des besoins en formation des apprenants et adapter les contenus en conséquence
• Contribuer à la mise en place et à l’animation des outils de suivi qualité de la formation et de dispositifs
d’amélioration continue
• Proposer des ajustements pédagogiques fondés sur les retours d’expérience, les évaluations…
• Valoriser les ressources pédagogiques produites (articles, webinaires, présentations)
• Participer à des événements académiques ou professionnels pour partager des retours d’expérience
• Contribuer à la diffusion et/ou la communication via des plateformes ouvertes ou des publications internes
• Contribuer aux comptes rendus, rapports d’activité et constitution de pièces justificatives éventuellement
demandées par le financeur
• Réaliser une veille pédagogique et technologique continue sur les sujets liés à l’intelligence artificielle, à
l’enseignement supérieur et aux méthodes d’apprentissage innovantes
• Garantir la pertinence et l’actualité des contenus de formation en tenant compte des évolutions du domaine
• Participer à des salons, forums ou événements autour de l’intelligence artificielle ou de l’orientation scolaire
• Soutenir, ponctuellement, les activités de la DFP

Profil du candidat :
Compétences essentielles du poste :
Savoirs généraux, théoriques ou disciplinaires
• Connaissances solides des concepts fondamentaux et avancés en intelligence artificielle
• Maîtrise des sciences de l’éducation, de la pédagogie et/ou de l’ingénierie de formation
• Maîtrise des approches pédagogiques innovantes
• Connaissances solides de l’approche par compétences
• Bonne connaissance du fonctionnement de l’enseignement supérieur (formation initiale / continue)
• Capacité à traduire des connaissances techniques complexes en contenus pédagogiques accessibles clairs,
engageants et accessibles
Savoir-faire opérationnels
• Concevoir et structurer une offre de formation en lien avec les besoins d’un secteur spécifique (IA)
• Élaborer des contenus pédagogiques adaptés à différents formats (présentiel, distanciel, hybride)
• Concevoir et animer des sessions de formation (CM, TD, TP, ateliers, séminaires, webinaires)
• Utiliser les outils numériques et technologiques pour la formation (LMS, outils auteur, outils collaboratifs,
plateformes d’apprentissage)
• Piloter des projets pédagogiques en mode collaboratif avec divers acteurs (enseignants, experts, partenaires)
• Réaliser une veille technologique et pédagogique et intégrer les innovations pertinentes
• Définir et mettre en œuvre des outils d’évaluation et de suivi qualité des dispositifs de formation
• Rédiger des comptes rendus, rapports d’activité et documents administratifs liés aux formations
Savoir-être
• Capacité à travailler en équipe et en mode projet avec des interlocuteurs variés
• Sens de l’organisation, réactivité, et rigueur dans le suivi des projets, la gestion des priorités
• Autonomie, esprit d’initiative et capacité à proposer des solutions innovantes
• Aisance à l’oral comme à l’écrit dans un contexte professionnel
• Esprit d’analyse et capacité à prendre du recul pour ajuster les pratiques pédagogiques
• Curiosité intellectuelle et goût pour l’apprentissage continu

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
Université de technologie de Troyes
12 rue Marie Curie,
10300 Troyes

Document attaché : 202509220941_F_H Ingénieur_Formation_IA-2.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire Informatique et Société Numérique – LS
Durée : PU
Contact : lionel.amodeo@utt.fr
Date limite de publication : 2025-10-15

Contexte :
L’Université de Technologie de Troyes (UTT) recrute un·e Professeur·e des Universités dans le domaine de l’Intelligence Artificielle et du Traitement statistique du signal et des images.

Profil scientifique attendu :
Section CNU: 26ème/27ème/61ème

Fondements statistiques de l’IA
Robustesse, explicabilité
Décision statistique sous incertitude

Recherche :
Le poste est rattaché à l’axe MSAD – Modélisation Stochastique, Apprentissage et Décision de notre UR LIST3N.

Enseignement :
Programmes Ingénieurs et Masters
Mastère Spécialisé® Big Data Engineer
Nouveau Bachelor en Intelligence Artificielle (en partenariat avec le cluster Hi! PARIS).

Projets structurants associés :
Cluster Hi! PARIS – AI for Science, Business & Society
Programme PEA Impact
Université de Technologie Européenne EUt+

Prise de fonction : 1er janvier 2026 à Troyes

Détails et dépôt de candidature :
https://www.utt.fr/carrieres-emplois/poste-d-enseignant-chercheur
Référence : Poste n° 253213 (ODYSSEE)

Sujet :
La recherche, la formation et le transfert de technologie sont les trois missions de l’Université de Technologie de Troyes (UTT). Établissement à la fois École d’Ingénieurs et Université, l’UTT est aujourd’hui parmi les 10 écoles d’ingénieurs les plus importantes en France, avec un rayonnement à l’international reconnu.
Elle forme plus de 3100 étudiants chaque année, de post-bac à bac+8. Ses formations conjuguent excellence et innovation et sont adossées à une recherche de pointe.
En effet l’UTT s’appuie sur ses 5 unités de recherche pour proposer des formations couvrant tout le spectre universitaire : Licence, Master, Ingénieur et Doctorat, des formations courtes professionnalisantes (Diplômes d’Université), des programmes de Mastère spécialisé®, de la VAE et des certifications en langues.
Ces formations apportent aux diplômés de l’UTT les compétences recherchées par les entreprises grâce à une forte proximité avec celles-ci, notamment au travers de sa fondation. Le parcours d’ingénieur en 5 ans, habilité par la CTI, se singularise dans le paysage académique par des parcours individualisés dès la première année, ce qui permet à chaque étudiant d’adapter sa formation à son projet professionnel.

Profil du candidat :
Pour ce poste de Professeur des Universités un investissement équilibré entre les activités de formation, de recherche et un engagement au sein de l’UTT est attendu. La participation à la dynamique de projet font partie des missions.

Enseignement :
La personne recrutée interviendra principalement dans les enseignements en Bachelor IA et Mastère Spécialisé® Expert Big Data Engineer, en particulier ceux liés à l’intelligence artificielle et la Data.
En complément, elle participera aux enseignements du Tronc Commun de l’UTT et en formation Génie industriel dans les domaines des probabilités et des statistiques, sous forme de cours, TD et TP. Elle prendra part à l’encadrement de projets et au suivi pédagogique des étudiants, notamment en apprentissage.
La personne recrutée sera amenée à assumer par ailleurs des responsabilités dans la mise en oeuvre du nouveau Bachelor en IA qui ouvre à l’UTT en 2025, en partenariat avec IPParis, HEC, CNRS, INRIA au sein du cluster à vocation mondiale Hi !Paris.
Une implication dans les tâches collectives de l’établissement ainsi qu’un engagement soutenu dans l’accompagnement des étudiants en alternance sont attendus.

Recherche :
L’Axe Modélisation Stochastique, Apprentissage et Décision (MSAD) mène des travaux reconnus en modélisation probabiliste, estimation, inférence et apprentissage statistique, qui contribuent à la visibilité scientifique du laboratoire LIST3N aux niveaux national et international (cf. Rapport HCERES 2023). Le renforcement de cette expertise par le recrutement d’un PU s’inscrit dans la stratégie de l’axe, qui vise à structurer une activité de recherche sur les fondements statistiques de l’IA, en lien avec la robustesse, la généralisation et la décision sous incertitude.
Ce besoin se justifie d’autant plus que de nombreux travaux de l’Unité de Recherche LIST3N s’appuient sur des cas d’usage critiques (santé, cybersécurité, infrastructures vitales, maintenance industrielle), dans lesquels la maîtrise des outils statistiques est essentielle pour garantir la fiabilité, l’interprétabilité et la transférabilité des modèles d’IA.
Dans une logique de rayonnement institutionnel, elle sera également appelée à travailler pour l’UTT au sein du cluster Hi!Paris, consortium interdisciplinaire de référence dans les domaines de l’intelligence artificielle et des sciences des données. À ce titre, elle contribuera à représenter la stratégie scientifique de l’UTT dans ce cadre partenarial, du cluster. Cette mission de représentation s’inscrira dans la stratégie globale de l’établissement visant à renforcer sa visibilité et son positionnement sur les enjeux liés à l’IA de confiance, à la modélisation sous incertitude et à la décision explicable.

Le poste proposé correspond à un besoin prioritaire de l’axe « Modélisation stochastique, apprentissage et décision » (MSAD) du Laboratoire Informatique et Société́ Numérique (LIST3N). Les travaux de recherche menés au sein de cet axe visent à concevoir des modèles mathématiques innovants, des algorithmes de traitement des données ainsi que des outils d’aide à la décision. Ils reposent sur un socle disciplinaire commun englobant la modélisation stochastique, les méthodes statistiques, les techniques non paramétriques issues de l’apprentissage automatique (Machine Learning et Deep Learning) et l’Intelligence Artificielle (IA), ainsi que la conception de décisions robustes, qu’elles soient distribuées ou collaboratives.
Outre les travaux théoriques et méthodologiques, elle doit être capable de porter des projets collaboratifs structurants institutionnels comme industriels au niveau national (CIFRE, Région, ANR) et européen, notamment dans le cadre de l’Université Européenne de Technologie (Eut+).
Il est attendu de la personne recrutée de jouer un rôle de premier plan dans la thématique du traitement du signal et plus généralement de l’IA avec une composante d’animation et de coordination de projets structurants (existants ou à venir) au sein de l’établissement :
• Pilotage du programme PEA Impact (3 partenaires – UTBM, IMT Albi et Université de Lomé) incluant les volets recherche (10 thèses en cotutelle France/Togo et formation de niveaux Licence et Master),
• Coordination des activités de l’UTT dans le cadre du cluster Hi! PARIS (IP Paris, HEC Paris, Inria Saclay),
• Coordination du Mastère spécialisé Expert Big Data Engineer et du Bachelor en Intelligence Artificielle.
Ce poste s’inscrit dans la volonté du LIST3N de préserver son rayonnement dans un domaine directement en lien avec l’ambition n°3 du plan stratégique UTT 2035.

Formation et compétences requises :
Compétences souhaitées :
▪ Pédagogue ;
▪ Capacité à mener une recherche d’excellence ;
▪ Motivation, travail collaboratif et gestion de groupe ;
▪ Capacité à inscrire des notions fondamentales dans un cadre industriel ou dans une dimension d’ingénierie au sens large ;
▪ Capacité à enseigner en Anglais.

Adresse d’emploi :

Université de Technologie de Troyes, 12 rue Marie Curie à Troyes
LIST3N

Contacts:
Dossier de candidature : recrutement-list3n@utt.fr
Information concernant la recherche : Lionel.amodeo@utt.fr
Information concernant l’enseignement : faicel.hnaien@utt.fr

Document attaché : 202509161941_DRH25_08_PU-Approches Statistiques_IA-VF (1).pdf

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

Laboratoire/Entreprise : Université de Technologie de Troyes
Durée : 4 ans (2+2)
Contact : malika.kharouf@utt.fr
Date limite de publication : 2026-04-29

Contexte :
L’expert (F/H) en Intelligence Artificielle sera intégrée à la Direction de la Formation et de la Pédagogie (DFP) de
l’Université de Technologie de Troyes (UTT). Dans le cadre du Cluster IA Hi!Paris, financé par France 2030, elle fera
partie d’une équipe projet impliquant la formation initiale, la formation continue, la coopérative pédagogique (le centre
d’innovation pédagogique de l’UTT) et aura pour missions principales :
1. Le soutien actif à la création et la mise à jour des contenus pédagogiques dédiés au Bachelor en Intelligence
Artificielle.
2. L’apport de son expertise technique et scientifique aux équipes enseignantes, de la DFP et de la Coop afin
d’assurer la qualité, la pertinence et l’innovation des contenus proposés.
3. Assurer un volume annuel de 100 heures équivalent Travaux Dirigés (TD)
4. Contribuer aux comptes rendus, rapports d’activité et constitution de pièces justificatives demandées par le
financeur.

Sujet :
Activités principales :
• Identifier les besoins spécifiques en formation IA.
• Adapter les contenus pédagogiques à différents publics (débutants, confirmés, professionnels).
• Assister les équipes pédagogiques dans l’intégration des dernières avancées technologiques et scientifiques en IA.
• Organiser des sessions de formation interne et/ou d’accompagnement pédagogique.
• Dispenser des enseignements de l’IA comprenant cours magistraux, travaux dirigés, travaux pratiques et projets.
• Évaluer les compétences acquises par les étudiants.
• Participer aux jurys d’examen et à la coordination pédagogique du Bachelor.• Garantir la pertinence, l’actualité et l’évolutivité des ressources pédagogiques en fonction des avancées du
domaine
• Contribuer à la démarche qualité des formations : recueil des retours d’expérience, évaluation des apprentissages,
ajustements continus
• Soutenir, ponctuellement, les activités de la DFP

Profil du candidat :
• Connaissances approfondies des fondements théoriques et techniques de l’Intelligence Artificielle (machine
learning, deep learning, NLP, vision artificielle, systèmes experts, apprentissage par renforcement, éthique de l’IA,
optimisation algorithmique, statistiques avancées).
• Connaissances générales des principaux outils et plateformes utilisés en IA (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras,
etc.).
• Capacité à créer, adapter et mettre à jour des contenus pédagogiques innovants adaptés à différents formats
(présentiel, distanciel, hybride).
• Mise en œuvre de cas réels ou simulés d’utilisation de l’IA lors de projets ou de TP.
• Maîtrise des outils technologiques et pédagogiques liés à l’IA.
• Aptitude à évaluer efficacement les compétences des étudiants.
• Rédiger des documents pédagogiques, rapports d’activités, bilans et supports de communication

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
12 rue Marie Curie, 10300 Troyes

Document attaché : 202509111211_F_H Ingénieur_Expert_IA.pdf

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

Laboratoire/Entreprise : LISN
Durée : 3 à 5 ans
Contact : cyril.furtlehner@inria.fr
Date limite de publication : 2025-10-02

Contexte :
Le département d’informatique de l’Université Paris-Saclay annonce l’ouverture d’une Chaire de Professeur Junior rattachée au laboratoire LISN, dans le domaine interdisciplinaire de l’apprentissage automatique et de la physique, à partir de décembre 2025 (voir détails : https://team.inria.fr/tau2/files/2025/09/CPJ.pdf).

Cette CPJ correspond à un poste de type tenure-track, assorti d’un financement de démarrage d’environ 200 k€ et d’un service d’enseignement réduit (64h/an) pendant les premières années, normalement suivi d’une titularisation comme professeur des universités.

La date limite de candidature est le 2 octobre. Dépôt des candidatures via : https://odyssee.enseignementsup-recherche.gouv.fr/procedures/recrutement-ec/offres-poste/fiche-offre-poste/253200.

Pour toute question scientifique ou générale, merci de contacter Cyril Furtlehner et Guillaume Charpiat (cyril.furtlehner@inria.fr, guillaume.charpiat@inria.fr), et pour les aspects pédagogiques Lila Boukhatem (lila.boukhatem@universite-paris-saclay.fr).

Sujet :
L’intelligence artificielle est au cœur de la stratégie de l’Université Paris-Saclay. Le couplage entre IA, mathématiques appliquées et physique constitue un domaine stratégique, avec des applications allant du climat (modélisation spatio-temporelle, enrichissement de données) à la santé (médecine personnalisée, modélisation d’organes).
Le thème du projet illustre la synergie entre les départements de mécanique numérique, d’apprentissage et de science des données du LISN, et s’inscrit dans les axes portés par DATAIA et le clusterIA via les chaires modulaires. Certains axes s’inscrivent dans des initiatives internationales pluridisciplinaires entre physique et informatique, comme la Simons Collaboration on Cracking the Glass Problem (https://scglass.uchicago.edu/).

Le projet PhyML est aligné sur les priorités du LISN :

– Projet multidisciplinaire à l’interface entre apprentissage, science des données, simulation et mécanique ;
– Fort ancrage dans l’écosystème local, avec des collaborations structurées : projet ML4CFD (Machine Learning for Computational Fluid Dynamics, coll. IFPEN), projet HSA (Hybridation Simulation Apprentissage, IRT-SystemX) et thèse CD-ROM (Complementary Deep – Reduced Order Model), projet ANR SPEED (Simulating Physical PDEs Efficiently with Deep Learning, coord. Lionel Mathelin), ainsi que la start-up fondée par deux doctorants de l’équipe A&O (M. Nastorg et E. Meunier).

Par ailleurs, l’interface entre IA et physique constitue un des axes de DataIA, centré sur les liens entre IA, systèmes complexes et physique statistique, soutenu par les possibilités de financement du ClusterIA.

Profil du candidat :
**Résumé du projet**

L’objectif est de développer des interactions fécondes entre physique et apprentissage automatique.

– Premier axe : AI4Science (SciML), en développant des méthodes d’apprentissage pour mieux simuler ou comprendre des phénomènes physiques. Cela inclut l’intégration de connaissances physiques (invariances, symétries et bris de symétrie, propriétés désirées, métriques entre systèmes dynamiques, PINNs, etc.) dans les tâches d’apprentissage. On peut concevoir pour cela des architectures neuronales et méthodes d’optimisation adaptées (graph-NN, transformers, schémas de discrétisation, NeuralODEs, modèles multi-échelles, génératifs, réseaux neuronaux group-equivariant, …). Le couplage entre simulation et apprentissage, dans un contexte riche en données, ouvre des perspectives majeures (accélération, stabilisation des simulations, résolution de problèmes inverses).

– Deuxième axe : exploiter des concepts de physique théorique (ou mathématique) pour explorer les propriétés fondamentales de l’apprentissage automatique, par exemple la scalabilité (neural scaling laws) ou la dynamique d’entraînement, en particulier en haute dimension. Cela peut impliquer des outils classiques (théorie des matrices aléatoires, méthodes de répliques), ou des concepts plus récents spécifiques au ML (neural tangent kernel, régime de « lazy training »). On pourra explorer la dynamique au-delà du lazy regime, les régimes hors équilibre des Energy-Based Models via la dynamical mean field theory, ou encore les compromis confidentialité–utilité avec des modèles analytiques. Des concepts issus d’autres domaines de la physique ou des mathématiques appliquées peuvent aussi être pertinents, comme l’ont montré les processus de diffusion à la base des modèles génératifs.

De manière générale, nous recherchons des profils à l’interface Physique/ML, aussi bien du côté ML4Physics que Physics4ML.

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
LISN
Université Paris-Saclay
1 rue René Thom
91190 Gif-sur-Yvette

Document attaché : 202509091622_CPJ.pdf