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Postdoc offer at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris

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

Laboratoire/Entreprise : DIG team, Télécom Paris
Durée : 12 months
Contact : nils.holzenberger@telecom-paris.fr
Date limite de publication : 2026-01-01

Contexte :

Sujet :
Hello,

We are hiring 2 PhD students and 1 postdoc to work on combining language models with structured data, at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris. Start date can be between January and March 2026.

Large Language Models are amazing, and with our research project, we aim to make them even more amazing! Our project will connect large language models to structured knowledge such as knowledge bases or databases. With this,

1. language models will stop hallucinating

2. language models’ knowledge can be audited and updated reliably, to spot biases and make them more interpretable

3. language models will become smaller and thus more eco-friendly and deployable

We work in the DIG team at Telecom Paris, one of the finest engineering schools in France, and part of Institut Polytechnique de Paris — ranked 38th in the world by the QS ranking. The institute is 45 min away from Paris by public transport, and located in the green of the Plateau de Saclay.

Check out our Web site to apply: https://suchanek.name/work/research/kb-lm/index.html

Fabian Suchanek & Nils Holzenberger

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
19 place Marguerite Perey
91120 Palaiseau
FRANCE

PhD and postdoc offers at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris

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

Laboratoire/Entreprise : DIG team, Télécom Paris
Durée : 39 months
Contact : nils.holzenberger@telecom-paris.fr
Date limite de publication : 2026-01-01

Contexte :

Sujet :
Hello,

We are hiring 2 PhD students and 1 postdoc to work on combining language models with structured data, at Telecom Paris, Institut Polytechnique de Paris. Start date can be between January and March 2026.

Large Language Models are amazing, and with our research project, we aim to make them even more amazing! Our project will connect large language models to structured knowledge such as knowledge bases or databases. With this,

1. language models will stop hallucinating

2. language models’ knowledge can be audited and updated reliably, to spot biases and make them more interpretable

3. language models will become smaller and thus more eco-friendly and deployable

We work in the DIG team at Telecom Paris, one of the finest engineering schools in France, and part of Institut Polytechnique de Paris — ranked 38th in the world by the QS ranking. The institute is 45 min away from Paris by public transport, and located in the green of the Plateau de Saclay.

Check out our Web site to apply: https://suchanek.name/work/research/kb-lm/index.html

Fabian Suchanek & Nils Holzenberger

Profil du candidat :

Formation et compétences requises :

Adresse d’emploi :
19 place Marguerite Perey
91120 Palaiseau
FRANCE

Appel à Projets – FR Agorantic

Date : 2025-09-24 => 2025-11-10

Comme levier de sa politique scientifique, la FR Agorantic met en place, sur la dotation du CNRS, un appel à projets Passerelle, pour aider des projets dans leur phase initiale. Ces projets doivent répondre à une problématique et/ou à explorer une méthodologie originale dans un cadre interdisciplinaire entre informatique et SHS.

Éligibilité

  • Le porteur ou la porteuse principal·e du projet doit être membre du GDR MaDICS ou MAGIS, et/ou être rattaché à un laboratoire membre d’Agorantic.
  • Le projet doit associer au moins 2 laboratoires couvrant des champs disciplinaires différents, l’un en informatique et l’autre en SHS.

Durée des projets : 1 an

Montant maximum alloué : 8 000 €

Lien direct

Notre site web : www.madics.fr
Suivez-nous sur Tweeter : @GDR_MADICS
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Combinaison LLM et GNN pour la fusion de représentations multimodales : Application à l’extraction d’information dans les données semi-structurées

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

Laboratoire/Entreprise : LISTIC – Université Savoie Mont-Blanc
Durée : 3 ans
Contact : jean-yves.ramel@univ-smb.fr
Date limite de publication : 2025-10-31

Contexte :
La thèse sera encadrée par David Télisson et JY Ramel
Au sein de l Equipe ReGards du LISTIC,
Dans le cadre de la chaire MIAI FONDUE (https://miai-cluster.univ-grenoble-alpes.fr/)

Sujet :
Combinaison LLM et GNN pour la fusion de représentations multimodales : Application à l’extraction d’information dans les données semi-structurées liées aux activités humaines ou professionnelles.

Détails: https://www.univ-smb.fr/listic/wp-content/uploads/sites/66/2025/09/these2025fondue.pdf

Profil du candidat :
Master en informatique, data science, intelligence artificielle,

Formation et compétences requises :
– Compétences solides en machine learning, NLP ou traitement d’images.
– Intérêt pour les approches multi-modales et les architectures hybrides.
– Maîtrise de Python, Pytorch/Tensorflow, et des bibliothèques LLM

Adresse d’emploi :
Université Savoie-Mont-Blanc
LISTIC – Bat 2D
Campus Savoie-Technolac
73376 Le BOURGET du LAC cedex

Document attaché : 202509251147_these2025fondue.pdf

MDD 2026

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau :

Thème :

Les bases de données pour les LLMs

Présentation :

Les modèles de langue, qu\’ils soient petits, moyens ou grands, sont désormais parmi nous et nous
sommes appelés à étudier le rôle des données dans la qualité de leurs résultats ainsi que notre
capacité à offrir des garanties sur leur utilisation. L’école MDD 2026 propose de couvrir les questions
liées à (1) la préparation et l’indexation des données pour l’entraînement de ces modèles, (2) la
provenance, l’explicabilité et l’interpretabilité de ces modèles, (3) le rôle de l\’humain et les interfaces en
langage naturel, et enfin (4) l’impact sociétal de ces modèles à travers l’étude de leur consommation
énergétique et la législation dans ce domaine. Ce programme, riche et multidisciplinaire, sera organisé
en conjonction avec l’ITN ARMADA, un réseau de formation axé autour de l’alignement des modèles
de langue avec les connaissances métier, à leur explicabilité et interpretabilité, à la validité de leurs
réponses,à leur fine-tuning, ainsi qu’à leur efficacité et efficience. Le projet ARMADA répond
notamment aux besoins cruciaux de l’UE en matière de réglementation de l’IA en formant des experts
susceptibles de conseiller les organismes européens sur l’adoption des modèles de langue. Ce réseau
rassemble huit organisations de sept pays, y compris la France, gérées par une équipe diversifiée de
chercheurs experts, afin de former un dispositif d’interopérabilité favorisant le partage des
connaissances et des compétences.
Le thème général, « Data Management for Language Models
» sera décliné en 8 grands thèmes : (1)
High-dimensional vector indexing and similarity search, (2) Data Reduction, (3) Data Provenance, (4)
Data modalities and explainable AI, (5) AI agents in human-AI collaboration, (6) Conversational NL
interfaces for data analysis, (7) AI regulation, (8) Green AI. De plus, nous organiserons un atelier sur la
rédaction scientifique, les sciences, les publications, et les données ouvertes, sur le partage et
archivage de ces données, sur la diffusion, et enfin sur la vulgarisation des résultats scientifiques.
Nous prévoyons d’organiser une séance dynamique de posters et un gong show pendant les pauses
café.

Du : 2026-04-26

Au : 2026-05-02

Lieu : Institut d\’Etudes Sxientifiques de Cargèse – Université de Corse

Site Web : https://TBD

Pour vous inscrire, vous devez déjà être membre du GDR MaDICS et identifié sur le site.
Inscrivez-vous maintenant !

Conférence EGC 2026

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : HELP

Thème :

Extraction et Gestion de Connaissances

Présentation :

Pour 2026, sous l’impulsion de la présidente du CP Fatiha Sais, un accent particulier sera mis sur les pratiques d’extraction et de gestion des données et des connaissances, à la lumière des évolutions récentes en IA et des responsabilités qu’elles impliquent. Les enjeux liés à la transparence, à l’explicabilité, à l’équité et à la gestion des biais dans les systèmes décisionnels seront au cœur des discussions.

Du : 2026-01-26

Au : 2026-01-30

Lieu : Anglet

Site Web : https://conferences.sigappfr.org/egc2026/

30th European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2026)

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau :

Thème :

Bases de données, systèmes d’information, science des données

Présentation :

La conférence internationale ADBIS (Advances in Databases and Information Systems) est un événement scientifique de premier plan dans le domaine des bases de données, des systèmes d’information et de la science des données. Depuis plus de trente ans, elle offre une plateforme internationale où chercheurs, ingénieurs et praticiens présentent des résultats de pointe, couvrant des thématiques allant de la théorie des bases de données et de la gestion de l’information jusqu’aux applications avancées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique. Selon les éditions, elle attire entre 70 et 110 participants, venant principalement d’Europe mais avec des participants venant du monde entier. Elle se déroule sur 4 jours et comprends des ateliers, des tutoriaux, des sessions plénières, des réunions.

Les contributions de recherche originales qui seront présentées porteront principalement sur les tâches fondamentales de la gestion et de l’analyse des données, ainsi que sur les techniques et technologies dans les domaines suivants :
• Systèmes de gestion de bases de données
• Architectures de systèmes d’information et services de données
• Gestion et fouille de données hétérogènes
• Gestion et analyse des données massives (Big Data)
• Science des données à grande échelle
• Science des données responsable

L’édition 2026, qui aura lieu à l’Hôtel Dupanloup à Orléans du 28/09/2026 au 01/10/2026, réunira à nouveau une communauté scientifique internationale, favorisant le dialogue entre chercheurs européens et d’autres régions du monde. Le programme comprendra des sessions techniques sélectionnées par un comité de programme international reconnu, des conférences invitées et des tutoriels donnés par des experts de renommée mondiale, des ateliers et une école d’été. Une récompense pour la contribution ayant eu un impact durable toutes années confondues (test-of-time award) sera également décernée, afin de célébrer la trentième édition de la conférence.

Au-delà de son rôle scientifique, la conférence s’engage pour la diversité, l’équité et l’inclusion (DEI), et met en place des actions concrètes de soutien aux participants (par exemple garde d’enfants sur place en 2025). En renforçant les échanges interdisciplinaires et internationaux, ADBIS contribue activement au développement de solutions innovantes pour la gestion et l’exploitation des données à grande échelle, dans un contexte où ces enjeux sont au cœur des transformations sociétales et économiques.

Les présentations scientifiques sont sélectionnées sur la base d’un processus rigoureux d’évaluation par les pairs. Les actes de la conférence sont publiés chez Springer Nature, et les meilleures contributions seront invitées pour des numéros spéciaux de revues internationales de premier plan.

Du : 2026-09-28

Au : 2026-10-01

Lieu : Orléans, Hôtel Dupanloup
1 rue Dupanloup – 45000 ORLÉANS

Site Web : https://adbis26.sciencesconf.org/

Secure Federated Querying of Knowledge Graphs

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

Laboratoire/Entreprise : LS2N
Durée : 3 year
Contact : hala.skaf@univ-nantes.fr
Date limite de publication : 2025-12-22

Contexte :
I am seeking excellent candidates for a fully funded 3-year Phd position funded by the ANR SaFE-KG project.
Goal: Formalise, design, and implement a secure, efficient federation engine enabling LLM-like querying across sensitive biomedical knowledge graphs, with fine-grained access control and provenance.

Sujet :
In the context of SaFE-KG, the main objectives of the thesis is to design and implement an Efficient and Secure Federation Engine able to:

Query decentralized knowledge graphs under fine-grained access control policies.
Ensure high performance and scalability in secure federations.
Interact with LLM to support query building
Return results enriched with provenance and usage control information.
Support adaptive query processing techniques, including secure sampling.

Profil du candidat :
Solid background in Semantic Web, knowledge graphs, SPARQL; familiarity with sampling and/or ML/LLMs is a plus.

Formation et compétences requises :
Master’s in CS/IS (strong ranking).

Adresse d’emploi :
LS2N, Nantes Université

Document attaché : 202509221432_SujetThèse-Safe-KG-5.pdf

Ingénieur de formation orienté Intelligence Artificielle

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